公开(公告)号：CN114638784B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202210146025.7

申请日：2022-02-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢永芳 ,  胡伟涛 ,  谢世文 ,  何磊 ,  陈晓方 ,  殷泽阳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/46 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G01N21/88 ,  G01N21/952

Abstract: 本发明公开了一种基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测算法及装置。通过基于统计的K‑means++聚类方法确定铜管表面缺陷数据集的先验锚框，并建立FE‑YOLO的网络结构，在骨干特征提取网络部分，依据轻量化网络特点实现了模型的轻量化，在颈部特征融合部分，利用改进的特征金字塔增强了空间特征的位置相关性；根据对惩罚项的研究选择设计优化的边界回归框损失函数HIoU，加速了模型的收敛，提高模型的精度；最终根据铜管表面缺陷数据集训练得到基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测模型，实现对铜管表面缺陷的高效和高精度的检测实现了对工业表面缺陷的端到端快速、准确检测。

公开(公告)号：CN114638784A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210146025.7

申请日：2022-02-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 谢永芳 ,  胡伟涛 ,  谢世文 ,  何磊 ,  陈晓方 ,  殷泽阳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/46 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N21/88 ,  G01N21/952

Abstract: 本发明公开了一种基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测算法及装置。通过基于统计的K‑means++聚类方法确定铜管表面缺陷数据集的先验锚框，并建立FE‑YOLO的网络结构，在骨干特征提取网络部分，依据轻量化网络特点实现了模型的轻量化，在颈部特征融合部分，利用改进的特征金字塔增强了空间特征的位置相关性；根据对惩罚项的研究选择设计优化的边界回归框损失函数HIoU，加速了模型的收敛，提高模型的精度；最终根据铜管表面缺陷数据集训练得到基于FE‑YOLO的铜管表面缺陷检测模型，实现对铜管表面缺陷的高效和高精度的检测实现了对工业表面缺陷的端到端快速、准确检测。