特異小樣本工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測方法研究

摘要： 基于機器視覺的工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測設備和系統(tǒng)大量應用在工業(yè)制造領域，目前其難點在于工業(yè)檢測數(shù)據(jù)的采集，由于訓練樣本缺失導致深度學習網(wǎng)絡模型無法有效訓練.為解決上述問題，首先，提出一種基于不規(guī)則掩碼的傷痕樣本生成算法，改善了鋼板表面缺陷檢測任務中特異小樣本數(shù)據(jù)集正負樣本不均衡的情況；然后，在YOLOv8主干網(wǎng)絡引入MHSA多頭自注意力，提高對鋼板表面缺陷的關注度；最后，使用SIo...