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申请/专利权人：广州航海学院
摘要：本公开涉及一种结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法、系统及设备，方法包括以下步骤：建立以磁材表面图像为输入，磁材表面缺陷种类和位置为输出的磁材表面缺陷检测模型，磁材表面缺陷检测模型包括沿数据输入方向按序级联的主干网络、颈部网络和头部网络，主干网络为RevCol网络，包括若干个并行的子网络，使用C2f_SA模块进行图像特征提取；采集待测磁材的表面图像，将所采集的表面图像输入到磁材表面缺陷检测模型，获得待测磁材的表面缺陷种类和位置的检测结果。系统和设备用于执行上述方法。本公开具有轻量化、检测精度高的优点，能良好地平衡模型的检测精度与计算开销之间的关系。
主权项：1.一种结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、建立以磁材表面图像为输入，磁材表面缺陷种类和位置为输出的磁材表面缺陷检测模型，所述磁材表面缺陷检测模型包括沿数据输入方向按序级联的主干网络、颈部网络和头部网络，所述主干网络为RevCol网络，包括若干个并行的子网络，所述颈部网络包括相连接的UpSampling层、DownSampling层和特征融合模块，所述头部网络包括至少一个Detect层，所述主干网络和颈部网络中均使用C2f_SA模块进行图像特征提取，所述C2f_SA模块包括按序级联的第一CBS单元、Split单元、BottleNeck单元、Concat层、第二CBS单元和SA单元；S02、采集待测磁材的表面图像，将所采集的表面图像输入到所述磁材表面缺陷检测模型，获得待测磁材的表面缺陷种类和位置的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州航海学院 结合RevCol和Yolo网络的磁材表面缺陷检测方法、系统及设备
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