公开(公告)号：CN119494834A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202510055720.6

申请日：2025-01-14

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张翰尧 ,  凌妙根 ,  王珅 ,  王译曼

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种像素级钢材表面缺陷检测与分类方法，包括以下步骤：（1）获取多张历史钢材表面缺陷图像及其对应的掩码图像以及实测的钢材表面缺陷图像；（2）构建改进的#imgabs0#深度学习模型包括Backbone层、侧输出层Side、上采样层和Outconv层；（3）采用多张钢材表面缺陷图像及其对应的掩码图像对改进的#imgabs1#深度学习模型进行训练，得到基于改进的#imgabs2#钢材表面缺陷检测与分类模型；（4）采用基于改进的#imgabs3#钢材表面缺陷检测与分类模型对多张实测钢材表面缺陷图像进行钢材表面缺陷检测与分类；本发明提高了检测和分类的准确性。