【摘 要】
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由于金属板带表面反光强烈,缺陷成因复杂,使得缺陷检测系统性能的进一步提升遇到了瓶颈.为打破瓶颈,提出了一种融合缺陷成因和统计特征的双向协同视觉注意方法.金属表面缺陷
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273170);高等学校博士学科点专项科研基金(20120094120023)
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由于金属板带表面反光强烈,缺陷成因复杂,使得缺陷检测系统性能的进一步提升遇到了瓶颈.为打破瓶颈,提出了一种融合缺陷成因和统计特征的双向协同视觉注意方法.金属表面缺陷的产生与生产设备和工艺流程密切相关,将缺陷成因和统计特征分层量化,通过学习和训练加入先验知识库,在自底向上的视觉注意模型中,分别对初级视觉特征提取,多特征图合并和显著图三个层次施加权值控制,以引导视觉注意过程,从而实现自底向上和自顶向下的双向协同,可有效提升检测效率和检出率.通过实验对比分析,结果表明,该方法在检测性能和效率方面有很大提高.
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