[发明专利]一种基于自适应锚框的铝材质图像缺陷检测方法

摘要

本发明提出了一种基于自适应锚框的铝材质图像缺陷检测方法，以解决当前缺陷检测方法不够灵活且检测精度较低等问题。首先，本发明采用了使用分组卷积和可形变卷积思想的ResNeXt‑101作为骨干网络，将包含注意力机制的特征增强模块集成到骨干网络，然后送入到特征金字塔网络中进行多尺度特征融合，从而提高缺陷检测精度；其次，本发明使用了一个自适应锚框神经网络，自动根据缺陷特征学习对应的锚框参数，提高锚框定位检测的精度；然后，在框预测阶段采用级联网络结构，解决训练阶段和预测阶段精度不匹配的问题；最后，本发明对形状差异大的缺陷和小目标缺陷的检测精度均有大幅提升，对铝材质图像缺陷检测的总体精度较高，在缺陷检测领域有较高的应用价值。