一种表面缺陷检测模型的构建方法、机械臂抓取分类方法、计算机系统及计算机可读存储介质

By constructing a surface defect detection model that integrates RGB image and heatmap features, and utilizing strip convolution and attention mechanisms, the problem of inaccurate detection of slender defects by traditional models is solved, achieving more efficient defect detection.

CN120070319BActive Publication Date: 2026-07-17ZHENGZHOU UNIV
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Patent Information

Authority / Receiving Office
CN · China
Patent Type
Patents(China)
Current Assignee / Owner
ZHENGZHOU UNIV
Filing Date
2024-12-31
Publication Date
2026-07-17

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Abstract

本发明属于工业图像缺陷检测领域，具体涉及一种表面缺陷检测模型的构建方法、机械臂抓取分类方法、计算机系统及计算机可读存储介质。包括：1）经过骨干网络分别得到RGB图像和热力图对应的尺度不同的各层初始特征图并进行特征融合；再经过颈部网络得到各层调整特征图；2）通过条形增强卷积模块对不同调整特征图处理后分别输入不同检测头中；对模型参数进行更新后重复1）‑2）直至迭代停止；条形增强卷积模块的处理方式包括：调整特征图分别通过水平的、垂直的条形卷积层得到水平、垂直增强特征图；将水平、垂直增强特征图分别与自身经过注意力机制处理得到的特征逐元素融合，将两组融合结果进行融合后再与调整特征图自身融合。
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