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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明提供一种基于铸件X射线图像的缺陷分割定位方法及系统，包括：确定铸件的X射线图像；铸件上具有多个缺陷；将铸件的X射线图像输入到预先训练好的缺陷分割定位模型，以对X射线图像中铸件的缺陷图像进行分割定位；缺陷分割定位模型通过在Unet模型的各级特性连接跳跃处和各相邻两级特征融合处嵌入注意力模块得到。本发明利用数据增广策略解决了铸件缺陷的X射线图像数量有限、标注耗时的问题，采用数据驱动的深度学习模型对铸件高分辨率X射线图像中缺陷进行分割，构建了包含轻量级注意力模块的缺陷分割定位模型，实现了铸件X射线图像中多尺度缺陷的高效、高精定位。
主权项：1.一种基于铸件X射线图像的缺陷分割定位方法，其特征在于，包括如下步骤：确定铸件的X射线图像；铸件上具有多个缺陷；将铸件的X射线图像输入到预先训练好的缺陷分割定位模型，以对所述X射线图像中铸件的缺陷图像进行分割定位；所述缺陷分割定位模型通过在Unet模型的各级特性连接跳跃处和各相邻两级特征融合处嵌入注意力模块得到；所述Unet模型通过特征提取网络对接收的X射线图像进行n次卷积运算，得到X射线图像的特征金字塔；所述特征金字塔包括n级特征；每级特征输入到对应的注意力模块，以对各级特征分配权重；之后由第n级特征逐级进行上采样，先将第n级特征与第n-1级特征按照对应的权重进行融合，得到第n-1级融合特征，并将第n-1级融合特征进行卷积激活后，得到新的第n-1级特征，并将其输入到对应的注意力模块，结合特征金字塔的前n-2级特征及对应权重，重新为前n-2级特征和新的第n-1级特征分配权重，随后由新的第n-1级特征进行上采样，重复前述步骤，直至得到新的第2级特征与第1级特征按照权重融合后的第1级融合特征；通过激活函数对第1级融合特征进行预测处理，得到分割定位后的缺陷图像；n为正整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于铸件X射线图像的缺陷分割定位方法及系统
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