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摘要：本发明提供了一种基于小样本训练集的滤清器表面缺陷检测系统及设备。所述系统包括：图像采集模块，用于收集滤清器缺陷图像数据；图像标记模块，对采集到的图像进行标注；图象扩充模块，使用缺陷图像对StyleGAN3生成对抗网络模型进行训练，使用训练好的模型生成缺陷图像，将缺陷图像与完好图像相融合，扩充预定数量样本数据集；目标检测模型，用于识别滤清器生产流水线上带有缺陷的滤清器产品。本发明通过使用图像扩充方法针对小样本问题生成拟真图像扩充数据集，使得深度学习模型能够得到有效的训练，其次优化YOLOv7网络结构，添加注意力机制和修改损失函数，在保持检测速度的同时提高了检测精度，尤其是针对小目标缺陷的检测。
主权项：1.一种基于小样本训练集的滤清器表面缺陷检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于收集滤清器缺陷图像数据；图像标记模块，对采集到的图像进行标注；图象扩充模块，使用缺陷图像对StyleGAN3生成对抗网络模型进行训练，使用训练好的模型生成缺陷图像，将缺陷图像与完好图像相融合，扩充预定数量样本数据集；目标检测模型，用于识别滤清器生产流水线上带有缺陷的滤清器产品。
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百度查询： 浙江臻航实业集团有限公司 西北民族大学 兰州理工大学 基于小样本训练集的滤清器表面缺陷检测系统及设备
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