基于注意力机制的特征融合缺陷检测方法及装置与流程.docx

"基于注意力机制的特征融合缺陷检测方法及装置与流程" 本文档介绍了一种基于注意力机制的特征融合缺陷检测方法和装置，该方法可以检测图像中的缺陷，提高检测准确性和效率。下面是该方法的详细介绍： 1. 背景技术：当前的图像缺陷检测方法存在一些缺陷，例如忽视了不同视角下的图像信息交互，导致检测精度不高，误判和漏检过高。 2. 技术实现要素：为了解决上述问题，提出了一种基于注意力机制的特征融合缺陷检测方法和装置。该方法包括以下步骤： a. 猎取待检测产品的多张目标检测图像，所述多张目标检测图像为不同视场下采集的待检测产品的图像。 b. 分离提取每张目标检测图像的第一缺陷特征。 c. 对多张目标检测图像的第一缺陷特征举行融合处理，得到第一融合特征。 d. 将第一融合特征输入第一注重力机制模块，通过第一注重力机制模块对第一融合特征举行特征更新，以获取每张目标检测图像对应的其次缺陷特征。 e. 对多张目标检测图像的其次缺陷特征举行融合处理，得到其次融合特征。 f. 将其次融合特征输入其次注重力机制模块，通过其次注重力机制模块对其次融合特征举行特征更新，以获取第三缺陷特征。 g. 按照第三缺陷特征，计算待检测产品的目标缺陷并输出。 3. 可选步骤： a. 将第一融合特征输入第一注重力机制模块，得到多个第一注重力因子，所述第一注重力因子的数量与目标检测图像的数量相同。 b. 按照多个第一注重力因子和第一缺陷特征，计算目标检测图像对应的其次缺陷特征。 c. 将其次融合特征输入其次注重力机制模块，得到多个其次注重力因子，所述其次注重力因子的数量与目标检测图像的数量相同。 d. 按照多个其次注重力因子和第一缺陷特征，计算第三融合特征。 e. 将第三缺陷特征输入预设的分类网络，将所述分类网络的输出作为所述待检测产品的目标缺陷。 4. 优点： a. 该方法可以检测图像中的缺陷，提高检测准确性和效率。 b. 该方法可以处理不同视角下的图像信息交互，提高检测精度。 c. 该方法可以应用于工业缺陷检测中，提高检测效率和准确性。 5. 应用场景： a. 工业缺陷检测：该方法可以应用于工业缺陷检测中，检测产品中的缺陷，提高检测效率和准确性。 b. 图像处理：该方法可以应用于图像处理中，检测图像中的缺陷，提高图像质量。 c. 计算机视觉：该方法可以应用于计算机视觉中，检测图像中的缺陷，提高计算机视觉系统的准确性。 本文档介绍了一种基于注意力机制的特征融合缺陷检测方法和装置，该方法可以检测图像中的缺陷，提高检测准确性和效率。该方法可以应用于工业缺陷检测、图像处理和计算机视觉等领域。