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基于Smooth-DETR的产品表面小尺寸缺陷检测算法
被引量:
5
1
作者
张乃雪
钟羽中
+1 位作者
赵涛
佃松宜
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第8期2520-2525,共6页
为应对实际工业产品视觉质量检测中缺陷罕见、尺寸小等挑战,提出了一种仅需要少量训练样本的小尺寸缺陷检测算法--Smooth-DETR,该算法采用基于DETR的编码-解码结构对缺陷类别和位置进行预测,该结构降低了参数量和计算复杂度。因DETR强...
为应对实际工业产品视觉质量检测中缺陷罕见、尺寸小等挑战,提出了一种仅需要少量训练样本的小尺寸缺陷检测算法--Smooth-DETR,该算法采用基于DETR的编码-解码结构对缺陷类别和位置进行预测,该结构降低了参数量和计算复杂度。因DETR强大的全局特征学习能力,该算法可从少量训练样本中充分挖掘产品表面纹理特征,从而对打破了表面纹理连续性的缺陷检出率高;通过结合Smooth-L_(1)损失和GIoU损失的优势,进一步提升了小尺寸缺陷的回归精度。实验结果表明,所提方法检测性能优于现有先进检测模型。此外,仅用少量训练样本,该算法对11类产品表面的缺陷检测平均精确率就能够达到98%以上。
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关键词
TRANSFORMER
DETR模型
GIoU损失
表面缺陷检测
深度学习
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职称材料
题名
基于Smooth-DETR的产品表面小尺寸缺陷检测算法
被引量:
5
1
作者
张乃雪
钟羽中
赵涛
佃松宜
机构
四川大学电气工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第8期2520-2525,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1307401)。
文摘
为应对实际工业产品视觉质量检测中缺陷罕见、尺寸小等挑战,提出了一种仅需要少量训练样本的小尺寸缺陷检测算法--Smooth-DETR,该算法采用基于DETR的编码-解码结构对缺陷类别和位置进行预测,该结构降低了参数量和计算复杂度。因DETR强大的全局特征学习能力,该算法可从少量训练样本中充分挖掘产品表面纹理特征,从而对打破了表面纹理连续性的缺陷检出率高;通过结合Smooth-L_(1)损失和GIoU损失的优势,进一步提升了小尺寸缺陷的回归精度。实验结果表明,所提方法检测性能优于现有先进检测模型。此外,仅用少量训练样本,该算法对11类产品表面的缺陷检测平均精确率就能够达到98%以上。
关键词
TRANSFORMER
DETR模型
GIoU损失
表面缺陷检测
深度学习
Keywords
Transformer
DETR model
GIoU loss
surface defect detection
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Smooth-DETR的产品表面小尺寸缺陷检测算法
张乃雪
钟羽中
赵涛
佃松宜
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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参考文献
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