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申请/专利权人：深圳市宏源茂实业有限公司
摘要：本发明提供了一种ALC墙板表面图像缺陷检测方法，属于图像处理技术领域，本发明通过引入简约注意力转换层（MATL）和增强注意力融合模块（EAF）两种高效结构设计，实现了对AlC墙板表面缺陷的检测；简约注意力转换层（MATL）简化了自注意力操作，降低了计算复杂度，同时保持了对图像特征的高效提取，增强注意力融合模块（EAF）通过特征融合技术，实现了特征的高效融合，进一步提升了检测精度和效率，实现对ALC墙板表面缺陷处的检测和定位。
主权项：1.一种ALC墙板表面图像缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、ALC墙板表面图像数据集制作，收集ALC墙板表面缺陷图片，对每张缺陷图片进行标注，标注目标为ALC墙板表面的瑕疵区域，标注完成后，获得ALC墙板缺陷表面图像数据集；S2、构建多头自注意力层MHSA，包括多头自注意力操作；S3、构建前馈网络FFN，包括深度卷积、RELU激活函数、点卷积和3×3卷积；S4、构建简约注意力转换层MATL，输入图像特征到简约注意力转换层，对图像特征进行简约自注意力操作；S5、构建稀疏注意力增强层SAAL，包括多头自注意力层MHSA、前馈网络FFN和简约注意力转换层MATL；S6、构建增强注意力融合模块EAF，包括1×1卷积、深度卷积和特征矩阵缩放操作；S7、构建ALC墙板表面图像缺陷检测模型，包括输入、图像嵌入、稀疏注意力增强层SAAL、增强注意力融合模块EAF、全连接层、输出，图像嵌入由3×3卷积实现；S8、训练ALC墙板表面图像缺陷检测模型，使用ALC墙板表面图像数据集训练缺陷检测模型，训练完成后，实时拍摄ALC墙板墙面，并将拍摄视频进行抽帧并输入到缺陷检测模型，如果图像中存在表面瑕疵，检测模型会识别出缺陷并使用矩形框标出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市宏源茂实业有限公司 一种ALC墙板表面图像缺陷检测方法
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