公开(公告)号：CN113112456B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202110317484.2

申请日：2021-03-25

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 张昌凡 ,  孟德志 ,  王燕囡

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测算法的浓稠食品灌装成品缺陷检测方法。该方法首先通过参数重构并结构设计的MobileNetV3主干特征提取网络对输入样本进行轻量级特征提取；其次对增强特征提取网络进行深度可分离卷积结构设计以降低参数计算量；然后根据精度需求，创新了全路径聚合网络并引入通道注意力机制以提升增强特征提取网络对于目标特征的靶向表达；最后将设计的轻量化网络进行模型训练和精度测试，并对比了其它目标检测算法的性能以揭示本文方法的优越性。结果表明，本发明能够在成品缺陷检测上保持精度前提下大幅提升检测速度，满足实际生产需要。

公开(公告)号：CN113112456A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110317484.2

申请日：2021-03-25

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 张昌凡 ,  孟德志 ,  王燕囡

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测算法的浓稠食品灌装成品缺陷检测方法。该方法首先通过参数重构并结构设计的MobileNetV3主干特征提取网络对输入样本进行轻量级特征提取；其次对增强特征提取网络进行深度可分离卷积结构设计以降低参数计算量；然后根据精度需求，创新了全路径聚合网络并引入通道注意力机制以提升增强特征提取网络对于目标特征的靶向表达；最后将设计的轻量化网络进行模型训练和精度测试，并对比了其它目标检测算法的性能以揭示本文方法的优越性。结果表明，本发明能够在成品缺陷检测上保持精度前提下大幅提升检测速度，满足实际生产需要。