基于多模态和自适应的工业零件表面缺陷检测方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
验证码登录
×
发送
登录即代表您已同意AITNT
用户协议
和
隐私政策
登录
登录成功后会自动刷新界面
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
未登录
首页
AI中心
退出
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI 源力市场
寻求报道
基于多模态和自适应的工业零件表面缺陷检测方法
申请号:
CN202510909764
申请日期:
2025-07-02
公开号:
CN120747011A
公开日期:
2025-10-03
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态和自适应的工业零件表面缺陷检测方法,在将工业零件表面拍摄的图像信息输入FPN结构的特征提取网络自下向上获得不同阶层的初始特征图并自上向下融合获得不同阶层的融合特征图后,在特征提取网络中增加一条反向融合路径获得不同阶层的反向融合特征图,优点在于通过改进现有FPN结构的特征提取网络,增加一条反向融合路径,将融合特征图自下向上反向融合获得不同阶层的反向融合特征图,极大程度地提高了工业零件表面缺陷检测的准确率,降低了误检和漏检率。
技术关键词
融合特征
特征提取网络
输出特征
零件表面缺陷
多模态
工业
图像
模块