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基于非局部U-Net模型的汽车零部件缺陷分割算法
文献摘要：
为了保证汽车零部件的生产质量,采用了一种基于非局部U-Net卷积神经网络的轴套缺陷自动分割算法,在汽车零部件出厂之前便可准确检测出存在的缺陷.通过在原始的U-Net网络中引入了规范化非局部模块的方法,可以提升模型的准确性和鲁棒性.在轴套数据库上的实验结果表明,非局部U-Net网络在汽车零部件的缺陷分割中取得了不错的效果,Dice系数达到了0.8129,该模型可以很好地实现汽车零部件图像缺陷的自动化分割,满足自动化无损检测的要求.
文献关键词：
缺陷分割;语义分割;深度学习;卷积神经网络;数据增强
中图分类号：
作者姓名：
孙繁荣;肖楠;吴月新
作者机构：
工业互联网创新中心(上海)有限公司,上海201303
文献出处：
引用格式：
[1]孙繁荣;肖楠;吴月新-.基于非局部U-Net模型的汽车零部件缺陷分割算法)[J].电子设计工程,2022(16):70-74
A类：
B类：
Net,汽车零部件,缺陷分割,分割算法,生产质量,轴套,自动分割,出厂,非局部模块,套数,不错,Dice,零部件图像,无损检测,语义分割,数据增强
AB值：
0.293661
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