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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开了一种基于跳跃式多尺度特征融合网络的磁片缺陷检测方法，涉及缺陷检测技术领域，包括基于采集的磁片图像数据进行标注并构建数据集；对所述数据集进行数据增强；利用目标检测算法YOLOv8和跳跃式多尺度特征融合网络Skip‑MFFNet构建磁片表面缺陷检测网络模型；利用数据增强后的数据集对磁片表面缺陷检测网络模型进行训练；基于所述磁片表面缺陷检测网络模型进行缺陷检测。本发明通过利用跳跃式多尺度特征融合网络Skip‑MFFNet，使特征融合更直接全面，提高缺陷的特征表示，增强特征判别性和鲁棒性，提高表面缺陷的检测效果；通过嵌入跳跃连接提高多尺度特征的融合效率，有效提高缺陷的特征表示；能够准确检测磁片表面存在的缺陷，应用范围广。
主权项：1.一种基于跳跃式多尺度特征融合网络的磁片缺陷检测方法，其特征在于：包括：基于采集的磁片图像数据进行标注并构建数据集；对所述数据集进行数据增强；利用目标检测算法YOLOv8和跳跃式多尺度特征融合网络Skip-MFFNet构建磁片表面缺陷检测网络模型；利用数据增强后的数据集对磁片表面缺陷检测网络模型进行训练；基于所述磁片表面缺陷检测网络模型进行缺陷检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于跳跃式多尺度特征融合网络的磁片缺陷检测方法
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