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一种基于深度神经网络MaskR-CNN的缺陷检测算法

基本信息

申请号	CN202010821216.X	申请日	-
公开（公告）号	CN111986170A	公开（公告）日	2020-11-24
申请公布号	CN111986170A	申请公布日	2020-11-24
分类号	G06T7/00(2017.01)I	分类	计算；推算；计数;
发明人	郭龙源;段厚裕;周武威;欧先锋;张国云;吴健辉;鲁敏;滕书华	申请（专利权）人	湖南拓视觉信息技术有限公司
代理机构	广东有知猫知识产权代理有限公司	代理人	李小波
地址	414000湖南省岳阳市学院路、金鄂东路
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络Mask R‑CNN的缺陷检测算法，属于缺陷检测技术领域，算法的具体步骤为：利用基于ResNet50的特征金字塔网络(FPN)提取特征，利用区域建议网络(RPN)提取缺陷区域的感兴趣区域(ROI)从而得到相应的锚框，利用全卷积神经网络(FCN)对ROI内部的像素类别进行预测以实现缺陷分割，最后通过网络的全连接层实现每个ROI所属类别和相应锚框坐标的预测，针对磁瓦表面缺陷检测场景，该算法对MaskR‑CNN中的特征金字塔网络(FPN)做了两点改进：在FPN中增加了C1模块，并取消C1模块特征提取层内的池化层；将CLAHE预处理模块加在FPN的特征提取层之前。实验结果表明，本发明的算法具有较强的泛化能力和鲁棒性，可以对磁瓦图像进行精确的缺陷分割。