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申请/专利权人:辛米尔视觉科技(上海)有限公司
摘要:提供一种工业生产过程送料料盘异常检测方法,模型以单帧图像作为输入,通过编码器提取特征,由瓶颈模块对多尺度特征图进行融合,记忆模块将特征图与记忆向量逐一计算相似度,并取最大相似度对特征图进行加权,解码器利用像素重组对加权特征图进行多尺度重构,检测头计算编码器和解码器输出特征图的对应位置相似度,并融合相似度图得到输入图像的异常分数图,解决了传统重构类方法在区分正常和异常数据上存在的问题,采用无监督学习方式,训练过程只需要正常数据,模型进行了轻量化设计,推理速度快,对环境噪声不敏感,适合用于工业生产过程中送料料盘异常检测。
主权项:1.工业生产过程送料料盘异常检测方法,其特征在于:采用无监督学习方式,训练过程只需要正常数据,具体特征如下:1模型以单帧图像作为输入,通过编码器提取特征图;2由瓶颈模块对多尺度特征图进行融合;3记忆模块将特征图与记忆向量逐一计算相似度,并取最大相似度对特征图进行加权;4解码器利用像素重组对加权特征图进行多尺度重构;5检测头计算编码器和解码器输出特征图的对应位置相似度,并融合相似度图得到输入图像的异常分数图。
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