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申请/专利权人：宝山钢铁股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于知识和MLP‑Mixer类融合模型的连铸坯低倍缺陷识别方法，其步骤主要为：将专家知识的知识权重图像矩阵与原始图像数据进行叠加操作；将预处理图像进行切片形成子图像序列并进行线性投影形成数字令牌；分三个路径计算分类概率，一路送入MLPMixer层中进行前向计算；另一路送入傅里叶变换器（FFT）进行序列波形特征提取和筛选，提取到的序列波形主幅值和主相位再次融合计算权重微调矩阵；第三路针对特定出钢记号发生低倍缺陷概率的专家知识做出微调值；将三个路径计算结果进行加权计算，获得综合分类概率结果；将分类概率结果与监督学习标签比对计算损失；反复迭代直至损失最小；输出最终缺陷分类模型，保存并用于测试和实际检验过程。

主权项：1.一种基于知识和MLP-Mixer类融合模型的连铸坯低倍缺陷识别方法，其特征是：其步骤如下：S1，建立图像数据集，采用图像数据增强的处理方法，将实际检测缺陷图谱数据扩充至达到统计分析需求；S2，将专家知识数字化，将现场对低倍缺陷归纳的机理知识转化为知识权重矩阵，针对不同低倍缺陷类别的标准图谱，将缺陷发生机理知识数字化和图像化，并将特征图像中的各点像素值用不同编码表示，以对应不同缺陷的标准图谱特征，获得知识权重图像矩阵；S3，完成图像预处理，将知识权重图像矩阵与原始图像数据进行叠加操作，以完成知识与实际图像识别技术的融合，从而得到新的预处理图像；S4，进行图像切片，将预处理图像进行切片，形成子图像序列；S5，将子图像序列进行线性投影，形成数字令牌；S6，分三个路径计算分类概率，第一路径，将数字令牌一路送入MLPMixer层中进行前向计算，通过全局池化和全连接层（FC）进入分类器获得分类概率；第二路径，将数字令牌另一路送入傅里叶变换器（FFT）进行序列波形特征提取和筛选，提取到的序列波形主幅值和主相位再次融合计算权重微调矩阵，该矩阵通过全连接层也进入分类器获得分类概率；第三路径，将专家知识针对特定出钢记号发生低倍缺陷概率的调整值送入分类器获得分类概率微调值；S7，将第六步的三个路径计算结果进行加权计算，获得综合分类概率结果；S8，将分类概率结果与监督学习标签比对计算损失；S9，反复迭代直至损失最小；S10，输出最终缺陷分类模型，保存并用于测试和实际检验过程。

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