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申请/专利权人：重庆邮电大学工业互联网研究院
摘要：本发明涉及工业产品缺陷检测的技术领域，尤其涉及一种工业产品表面缺陷检测方法，包括获取工业产品缺陷图像数据集，并采用improvedMSRCR方法进行增强处理得到缺陷增强数据集；对缺陷增强数据集进行扩充处理，将扩充处理结果与工业产品缺陷图像数据集融合形成扩充数据集；将扩充数据集划分训练集、测试集和验证集；基于YOLOv7‑tiny网络构建检测模型，采用训练集训练检测模型，并通过Wise‑IoUv2损失函数计算损失；将待检测图像输入训练好的检测模型，得到检测结果；本发明在保证实时性的同时有效解决了小型缺陷、相似缺陷识别率低下的问题。
主权项：1.一种工业产品表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取工业产品缺陷图像数据集，并采用ImprovedMSRCR方法进行增强处理得到缺陷增强数据集；S2.对缺陷增强数据集进行扩充处理，将扩充处理结果与工业产品缺陷图像数据集融合形成扩充数据集；将扩充数据集划分训练集、测试集和验证集；S3.基于YOLOv7-tiny网络构建检测模型，所述检测模型包括骨干网络、特征融合网络和检测层，其中在特征融合网络内引入LePE自注意力模块；S4.采用训练集训练检测模型，并通过Wise-IoUv2损失函数计算损失；S5.将待检测图像输入训练好的检测模型，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学工业互联网研究院 一种工业产品表面缺陷检测方法
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