[发明专利]引入注意力机制的yolov3带钢表面缺陷检测与分类方法在审
| 申请号： | 202110064801.4 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112884709A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 金梅;张子豪;张少阔;孙胜春;张勇;郎梦园;刘博;李清天;张淑清 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 葛凡 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种引入注意力机制的yolov3带钢表面缺陷检测与分类方法，其包括：制作带钢图像缺陷数据集，将数据分为深化痕、浅划痕、孔洞三类；然后构建引入注意力模块的yolov3网络模型，其中注意力模块包含通道注意力与空间注意力两部分；进而利用制作好的带钢缺陷数据集进行训练，然后将网络模型以及训练好的权重文件保存；最后使用保存的模型即权重进行带钢缺陷检测。该算法识别准确率高，能够达到86％以上的正确率，与原版yolov3网络相比准确率提高5％；检测帧率大，可以实现45fps的检测速度，并且外界光照影响小，能够满足工业检测需求。 | ||
| 搜索关键词： | 引入 注意力 机制 yolov3 带钢 表面 缺陷 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于燕山大学，未经燕山大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110064801.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
