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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要：本发明提出了基于多域高效特征聚合网络的齿轮缺陷检测方法及系统，涉及计算机视觉应用领域，用于缺陷检测的多域高效特征聚合网络包括多域混合特征提取网络、多尺度特征聚焦传播融合网络以及检测头网络；所述多域混合特征提取网络，采用多域特征无损下采样模块在频域和空间域下对齿轮图像进行下采样，构建初始特征图，利用高效混合特征感知模块从局部和全局、空间和通道的角度对初始特征图进行增强，得到多尺度特征图；所述多尺度特征聚焦传播融合网络，对多尺度特征进行融合，得到融合后的特征图；所述检测头网络，根据融合后的特征图，检测齿轮缺陷；本发明构建多域高效特征聚合网络，进行鲁棒性强、精度高的齿轮缺陷检测。
主权项：1.基于多域高效特征聚合网络的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的齿轮图像；将所述齿轮图像输入到训练好的多域高效特征聚合网络中进行缺陷检测，得到标识有缺陷候选区域的齿轮缺陷图像；其中，所述多域高效特征聚合网络包括多域混合特征提取网络、多尺度特征聚焦传播融合网络以及检测头网络；所述多域混合特征提取网络，采用多域特征无损下采样模块在频域和空间域下对齿轮图像进行特征提取并实现下采样，得到新尺度的特征图，利用高效混合特征感知模块从局部和全局、空间和通道的角度进一步提取特征信息，得到多尺度特征图；所述多尺度特征聚焦传播融合网络，对多尺度特征进行融合，得到融合后的特征图；所述检测头网络，根据融合后的特征图，检测齿轮缺陷。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 基于多域高效特征聚合网络的齿轮缺陷检测方法及系统
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