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摘要：本发明公开了一种基于改进FPN模型的工业微小物体缺陷识别检测方法，包括：构建混合卷积模块和瓶颈结构模块；根据混合卷积模块和瓶颈结构模块进行主干网络基本结构和颈部网络基本结构的构建；基于经典FPN模型、主干网络基本结构和颈部网络基本结构，构建工业微小物体检测模型；采用图像数据集对工业微小物体检测模型进行训练和优化；将待检测的工业微小物体图像输入优化后的工业微小物体检测模型中，进行缺陷识别检测。本发明通过融合颈部的上层特征层来最大化一个微小物体的特征信息，以最小化瓶颈，最大化梯度信息的方式，尽可能实时检测和保存微小物体的特征信息，可有效解决实时检测下对工业微小物体检测精度缺少、速率较慢的问题。
主权项：1.一种基于改进FPN模型的工业微小物体缺陷识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建混合卷积模块和瓶颈结构模块；S2、根据混合卷积模块和瓶颈结构模块进行主干网络基本结构和颈部网络基本结构的构建；S3、基于经典FPN模型、主干网络基本结构和颈部网络基本结构，构建工业微小物体检测模型；S4、采用图像数据集对工业微小物体检测模型进行训练和优化；S5、将待检测的工业微小物体图像输入优化后的工业微小物体检测模型中，进行缺陷识别检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于改进FPN模型的工业微小物体缺陷识别检测方法
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