1.一种基于双注意力机制的U‑Net的晶圆表面缺陷检测方法, 其特征在于, 包括以下步骤:步骤1)建立并处理晶圆表面缺陷样本集;步骤2)搭建基于双注意力机制的U‑Net网络并训练;步骤3)使用测试集对最终的网络进行分析测试。 2.根据权利要求1所述的基于双注意力机制的U‑Net的晶圆表面缺陷检测方法, 其特征在于, ...
1.一种基于U‑Net的手机屏幕缺陷检测算法,其特征在于:具体算法步骤如下:S1、对作为数据集的玻璃屏幕采集图进行图像预处理,图像分割,数据增强,样本刷新等操作;S2、将采集后的图像经过预处理,生成并划分为训练集和测试集;S3、搭建UNET网络,使用经过预处理的训练集对网络进行训练,通过反向传播算法对网络的参数进行调整...
基于改进型U-Net卷积神经网络的磁片表面缺陷检测
一种基于U-NET卷积神经网络的金属表面缺陷检测方法.pdf,本发明涉及一种金属表面质量检测方法,特别是一种基于U‑NET的金属材料表缺陷检测方法,包括:获取金属材料图像数据;利用ACGAN图像生成网络对数量较少的缺陷类型图像做数据增强,并对获取的图像数据进行预处理,并
一种基于U-Net的手机屏幕缺陷检测算法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于U-Net的手机屏幕缺陷检测算法说明:本发明公开了一种基于U‑Net的手机屏幕缺陷检测算法,具体算法步骤如下:对作为数据集的玻璃屏幕...专利查询请上爱企查
第10章基于 U-Net 的工业缺陷检测深度学习与图像处理实战目录知识要点10.1 U-Net 简介 10.2 数据集介绍及处理10.3 主干网络搭建与训练 10.4 模型训练结果测试10.1 U-Net简介FCN开创了深度学习在图像分割领域应用的先河,其变种U-Net作为图像分割网络的一种,在医学领域以及工业领域应用十分广泛。首先要理解一个概念:U...
基于改进U-net的焊接缺陷检测方法、装置及终端设备专利信息由爱企查专利频道提供,基于改进U-net的焊接缺陷检测方法、装置及终端设备说明:本发明涉及一种基于改进U‑net的焊接缺陷检测方法、装置及终端设备,对训练样本集进行标注,得到...专利查询请上爱企查
摘要 U-Net网络缺乏合理的机制利用深层和浅层特征信息,导致分割结果在细节区域缺乏准确性。为解决该问题,文章引入了一个动态堆叠编码器替代传统的U-Net编码器。该动态堆叠编码器可以根据特定目标动态调整对深层和浅层特征图的作用...展开更多 Due to the lack of a reasonable mechanism in the U-Net network to...
在经典的U-Net网络中编码器部分使用浅层,固定大小为3×3的卷积进行特征提取,这样会出现不同尺度的缺陷信息丢失,网络很难检测出完整的缺陷结构.对此,本文提出基于Conv Ne Xt结构改进的串行连接多尺度特征提取编码器代替原有卷积模块,改进后的编码器结构具有更深网络层数,可以有效获取深层语义信息.改进的编码器结构将...
同时,根据光伏电池缺陷的特点,选择适合的激活函数以及对交叉熵损失函数进行了改进。实验结果表明,改进的U-Net算法较原算法不仅将参数量减少了36%,而且对裂纹、黑斑等缺陷的检测精度达到了97.05%,相对传统网络具有较好的光伏电池表面缺陷分割效果。 【总页数】10页(P102-111) 【作者】汪方斌;李文豪 【作者单位】安徽...