公开(公告)号：CN119722607A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411781164.2

申请日：2024-12-05

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 汪劲雯 ,  许新科 ,  杜昱 ,  袁狄剑

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及深度学习领域，提供一种带钢表面缺陷检测方法及系统、电子设备，方法包括：获取待检测的带钢的状态信息，状态信息至少包括待检测的带钢的表面图像；将状态信息输入预先构建的检测模型中进行缺陷检测，检测模型为在Yolov8模型的基础上融合改进空间金字塔模块以及极化自注意力机制构建得到；改进空间金字塔模块包括SPPCSPC层和可变性卷积层，极化自注意力机制包括通道分支和空间分支；基于缺陷检测模型输出的检测信息，确定待检测的带钢的表面缺陷。用以解决相关技术中在对带钢表面进行缺陷检测时，存在检测精度不佳的缺陷，本申请的方案相较于现有的Yolov8模型，进行带钢表面缺陷检测时检测的精确度明显提高。