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题名基于弱监督SOD网络的网状白坯织物缺陷检测方法
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作者
刘秀平
王柯欣
冯国栋
闫焕营
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机构
西安工程大学
深圳罗博泰尔机器人有限公司
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出处
《棉纺织技术》
CAS
北大核心
2023年第12期26-33,共8页
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基金
陕西省科技厅工业领域一般项目(2018GY-173)
西安市科技局项目(GXYD7.5)。
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文摘
针对目前网状白坯织物缺陷检测过程中由于背景复杂、边界不明确等造成检测效率低的问题,提出一种基于弱监督SOD网络端到端的方法,实现对网状白坯织物疵点的检测。首先,弱监督SOD的单轮端到端训练通过草图标注实现,通过最大池化加深网络层数,减少训练时信息损失;其次,提出局部显著相干性损失和部分交叉熵损失解决草图标签不能提供详细信息的问题,并提出显著结构一致性损失,提高模型自适应性和泛化能力;最后,融合模块(CAM)聚合多层次特征得到缺陷检测结果,并引入边界细化模块,提高边界定位精度,使检测到的缺陷显著图更加清晰。利用TILDA数据集和BASLER工业相机对采集到的缺陷图像验证算法性能。试验结果表明:该研究算法精确率达到92.25%,召回率达到93.55%。认为:基于改进的弱监督SOD网络模型检测网状白坯织物的质量高且具有较好的鲁棒性。
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关键词
弱监督
显著性检测
图像处理
网状白坯织物
缺陷检测
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Keywords
weak supervision
significant detection
image processing
mesh white fabric
defect detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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