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基于改进RT-DETR的光伏板缺陷检测
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作者 吕辉 司可 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期52-64,共13页
为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效... 为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效率。其次,设计CRDFP多尺度特征融合结构进一步增强特征融合能力。最后,引入可变形注意力机制DAttention,使模型能专注于相关区域的信息特征。实验结果表明,改进后的模型平均类别精度(η_(mAP))效果达到79.2%,较传统模型提高3.6个百分点,参数量减少22.6%,运算量降低25.9%,表现出较高的实时检测能力。 展开更多
关键词 深度学习 RT-DETR 光伏板 缺陷检测 多尺度特征融合
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集成全局局部感知与分层特征融合的带钢表面缺陷检测
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作者 计忠平 林晨伟 +3 位作者 何志伟 杜晨杰 金冉 柴本成 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期373-381,共9页
在工业场景中,现有带钢表面缺陷检测算法易受背景噪声和无关信息干扰,难以有效提取缺陷特征。传统多尺度特征融合方法未充分考虑非相邻特征间信息传递不足的问题,限制了特征融合的效果。复杂缺陷形态和缺陷的非结构特性则进一步增加了... 在工业场景中,现有带钢表面缺陷检测算法易受背景噪声和无关信息干扰,难以有效提取缺陷特征。传统多尺度特征融合方法未充分考虑非相邻特征间信息传递不足的问题,限制了特征融合的效果。复杂缺陷形态和缺陷的非结构特性则进一步增加了检测的挑战性。针对这些问题,提出了集成全局局部感知与分层特征融合的带钢表面缺陷检测算法,以提升模型在特征提取、多尺度特征融合及非结构化缺陷检测方面的能力。提出了特征增强模块(feature enhancement module,FEM),通过动态调整特征权重实现对目标特征的强化和背景噪声的抑制,提升模型对带钢表面缺陷信息的关注度。提出分层融合网络(hierarchical fusion network,HFN),充分融合不同层级特征之间的语义信息,提升模型的多尺度特征表达能力。设计全局局部感知模块(global-local awareness module,GLAM),在捕捉远距离依赖和上下文信息的同时,关注局部细节,增强模型对非结构化缺陷的检测能力。在公开数据集NEU-DET与GC10-DET上的结果表明,该算法的平均精度均值(mAP@IoU=50)为80.7%和66.9%,相比于基准模型分别提升了3.8和2.0个百分点,有效提高了带钢表面缺陷的检测精度。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 YOLOv8 多尺度特征融合 注意力机制
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改进YOLOv8n算法的船舶工业钢材表面缺陷检测
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作者 刘鹏 侯博文 +2 位作者 王彩霞 姜晓娇 丛海芳 《兵工学报》 北大核心 2026年第3期35-49,共15页
为提高船舶工业中钢材表面缺陷检测的准确性,针对现有YOLOv8n算法在特征提取能力不足、检测精度低以及特征融合不充分等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测方法。构建高效视觉空间金字塔池化增强层聚合网络(Efficient Visi... 为提高船舶工业中钢材表面缺陷检测的准确性,针对现有YOLOv8n算法在特征提取能力不足、检测精度低以及特征融合不充分等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测方法。构建高效视觉空间金字塔池化增强层聚合网络(Efficient Vision Transformer-Spatial Pyramid Pooling with Enhanced Layer Aggregation Network,EfficientViT-SPPELAN),以增强多维度特征提取能力;设计多尺度时空卷积(Multi-Scale Spatial-Temporal Convolution,MSSTConv)实现多尺度特征融合;在此基础上构建多尺度时空(Multi-Scale Spatial-Temporal,MSST)模块以获取丰富的上下文信息,提高缺陷定位精度并降低计算复杂度,从而提升算法的推理效率。基于东北大学表面缺陷数据集(Northeastern University Surface Defect Dataset,NEU-DET)和镀锌钢10类缺陷检测数据集(Galvanized Steel 10-category Defect Detection Dataset,GC10-DET)两个数据集的实验结果表明,所提方法的检测精准度相较于原始YOLOv8n算法分别提升6.8%和5.7%,均值平均精确率mAP@0.5分别提高3.7%和7.9%;每秒帧数(Frames Per Second,FPS)分别达到189帧/s和142帧/s。研究结果表明,该方法在提升检测精度的同时保持较高计算效率,能够有效完成船舶钢材表面缺陷的定位和类别识别,满足工业场景对检测精度与实时性的需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8n算法 多尺度时空模块 多尺度时空卷积 分组注意力
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基于YOLOv8n改进的高精度钢材表面缺陷检测算法
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作者 冯思玲 张迪 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第2期309-318,共10页
针对钢材表面缺陷检测中复杂背景信息干扰模型学习、缺陷形状尺度差异大导致特征提取困难,以及传统上采样方式造成细节丢失影响检测精度的问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的高精度缺陷检测模型(EMD-YOLO)。设计了增强通道坐标注意力机制... 针对钢材表面缺陷检测中复杂背景信息干扰模型学习、缺陷形状尺度差异大导致特征提取困难,以及传统上采样方式造成细节丢失影响检测精度的问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的高精度缺陷检测模型(EMD-YOLO)。设计了增强通道坐标注意力机制(enhanced channel coordinate attention mechanism,ECCA),该机制结合了自适应最大池化、通道注意力机制和坐标注意力机制,能够增强缺陷特征的提取能力,抑制背景干扰,提高复杂环境下的检测精度;构建了加权多尺度卷积(weighted multi-scale convolution,WMConv)模块,利用分组卷积和加权融合处理多尺度特征,提升对不同尺度缺陷的检测能力;采用DySample动态上采样算子,解决细节丢失问题,增强低分辨率缺陷检测。实验结果表明,在NEU-DET和GC10-DET数据集上,EMD-YOLO模型的mAP@0.5分别达到79.3%和71.4%,相较于YOLOv8n分别提升了4.1%和3.1%,优于主流检测方法,该算法为钢材表面缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。 展开更多
关键词 钢材表面缺陷检测 YOLOv8n 注意力机制 多尺度特征 动态上采样算子
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Simulation of influence of multi-defects on long-term working performance of high arch dam 被引量:20
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作者 ZHANG GuoXin LIU Yi +1 位作者 ZHENG CuiYing FENG Fan 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2011年第S1期1-8,共8页
As an integrated structure,an arch dam is assumed to bear loads in its design consideration.However,multi-defects,such as cracks and the opening of transverse joints,are unavoidable during construction and operation.M... As an integrated structure,an arch dam is assumed to bear loads in its design consideration.However,multi-defects,such as cracks and the opening of transverse joints,are unavoidable during construction and operation.Multi-defects will reduce the structural integrity and stiffness of the dam and affect its working performance and degree of safety.In the current paper,a numerical model of defects and a simulation method of a high arch dam are introduced.The Chencun arch dam is analyzed as a case study.An entire course simulation analysis of the Chencun arch dam from construction to operation is carried out,through which the opening of the transverse and longitudinal joints,formation of cracks,and their influence on deformation and stress of the dam are studied.According to the results of the analysis,appropriate measures should be adopted to prevent the development of cracks,and observation should be strengthened for a more timely discovery of risks. 展开更多
关键词 high arch dam CRACK multi-defects working performance
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做好孕前健康管理预防出生缺陷
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作者 贾楠 顾蔚蓉 《中国实用妇科与产科杂志》 北大核心 2026年第2期138-142,共5页
出生缺陷是影响我国人口素质和儿童健康的重大公共卫生问题,其防治关口前移至孕前阶段是践行“健康中国2030”和全生命周期健康理念的核心策略,是预防出生缺陷最经济、最有效的手段。孕前健康管理并非简单的孕前检查,而是一个涵盖健康... 出生缺陷是影响我国人口素质和儿童健康的重大公共卫生问题,其防治关口前移至孕前阶段是践行“健康中国2030”和全生命周期健康理念的核心策略,是预防出生缺陷最经济、最有效的手段。孕前健康管理并非简单的孕前检查,而是一个涵盖健康促进、风险评估、分层干预和多学科协作的系统性工程,是成本效益最高的一级预防措施。文章结合国家孕前保健特色专科建设要求与笔者所在医院的实践经验,系统阐述了涵盖全面评估、风险分层、精准干预的孕前健康管理框架,详述了其核心内容与实践要点,并针对当前面临的挑战提出对策,展望了从群体预防走向个体化预防、构建全程化数字化健康管理闭环的未来方向。 展开更多
关键词 孕前保健 出生缺陷 一级预防 健康管理 风险评估 多学科协作
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Electronic properties of multi-defected zigzag carbon nanotubes 被引量:1
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作者 QIAN HaiYun ZHOU Tao 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2010年第1期11-15,共5页
Electronic properties of multi-defected zigzag single-walled carbon nanotubes are investigated by use of the tight-binding Green's function method.The Stone-Wales defects and the vacancies are considered.We find t... Electronic properties of multi-defected zigzag single-walled carbon nanotubes are investigated by use of the tight-binding Green's function method.The Stone-Wales defects and the vacancies are considered.We find that the conductance sensitively depends on the realistic defect configurations for the metallic zigzag carbon nanotubes.Interestingly,the electronic transport properties of the nanotubes with three vacancies can be considered as the sum effect of two double-vacancies,while those with Stone-Wales defects can not.The electron interference along the longitudinal axis and the transport blocking are observed,which may be useful for understanding the electron transport behavior of carbon nanotube in experiments. 展开更多
关键词 electronic transport multi-defected carbon nanotube defect configuration electron interference transport blocking
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基于注意力机制和多尺度融合的金属表面缺陷检测 被引量:1
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作者 秦汉林 徐志江 周俊 《机械设计与研究》 北大核心 2026年第1期232-238,共7页
金属表面缺陷检测作为工业质检的关键环节,其精度直接影响产品质量与生产安全。针对当前金属表面检测精度较差的问题,提出了一个新的网络架构模型。通过对YOLOv11算法进行改进,实现了一种基于全局注意力机制(GAM)和多尺度融合的金属表... 金属表面缺陷检测作为工业质检的关键环节,其精度直接影响产品质量与生产安全。针对当前金属表面检测精度较差的问题,提出了一个新的网络架构模型。通过对YOLOv11算法进行改进,实现了一种基于全局注意力机制(GAM)和多尺度融合的金属表面缺陷检测算法。网络中添加了GAM模块,对缺陷区域赋予更高的权重,强化了缺陷区域的特征;使用了小尺度特征和大尺度特征融合的目标检测方法,充分发挥各自在大小目标检测中的优势;边界框回归损失函数使用基于交并比的最小点距离(MPDIoU)的损失计算方法,改进了原有的完全交并比(CIoU)损失计算方法,解决了对长宽比不敏感导致的定位偏差问题。在保留YOLOv11所具备的快速检测的基础上,进一步提高金属表面缺陷检测的精度。使用天池的铝材数据集,均值平均精度(mAP)@0.5达到64.2%,相比原来的YOLOv11算法,mAP值提升了3.5%,FPS达到111,取得了很好的检测效果。 展开更多
关键词 注意力机制 多尺度融合 缺陷检测 损失函数 深度学习
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多源数据融合分析的管道腐蚀状态评估与维护优化
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作者 闻亚星 白鹏程 +3 位作者 马义来 国滨 王锋 陈金忠 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2026年第3期61-68,共8页
为提高管道内检测数据在腐蚀评估与防护中的利用效率,挖掘数据内在关联以提升管道管理水平并优化维修策略,基于漏磁、涡流、变形及惯性导航等多源内检测数据,构建1套融合多源数据的管道腐蚀状态综合评估与维护决策框架。该框架通过数据... 为提高管道内检测数据在腐蚀评估与防护中的利用效率,挖掘数据内在关联以提升管道管理水平并优化维修策略,基于漏磁、涡流、变形及惯性导航等多源内检测数据,构建1套融合多源数据的管道腐蚀状态综合评估与维护决策框架。该框架通过数据融合、缺陷类型识别、活性判断、致因分析、剩余寿命预测与强度评价等方法,实现对管道缺陷的精准评价与维修策略优化。研究结果表明:该框架能够深度挖掘内检测数据价值。研究结果可为提升数据利用水平和保障管道安全运行提供有效支撑。 展开更多
关键词 多源数据 腐蚀评价 缺陷辨识 维修决策
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正交励磁多参感知油气管道缺陷检测与识别方法
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作者 庞千然 陈金忠 +4 位作者 黄绍博 辛佳兴 刘松 董小平 杨丽颖 《石油机械》 北大核心 2026年第3期137-147,共11页
针对油气管道在长期服役过程中易产生裂纹、腐蚀及复合缺陷等复杂形貌,而传统差分涡流检测在腐蚀形貌区分、抗干扰能力及误检控制方面存在局限的问题,基于差分涡流电磁感应效应,提出一种将差分接收线圈与TMR磁传感器相结合的正交励磁多... 针对油气管道在长期服役过程中易产生裂纹、腐蚀及复合缺陷等复杂形貌,而传统差分涡流检测在腐蚀形貌区分、抗干扰能力及误检控制方面存在局限的问题,基于差分涡流电磁感应效应,提出一种将差分接收线圈与TMR磁传感器相结合的正交励磁多参感知检测方法。通过建立正交差分涡流检测数学模型,明确激励线圈、感应涡流及初级、次级磁场之间的电磁耦合关系,揭示差分电压信号与磁场真实值信号在复杂缺陷检测中具有互补性的机理。利用Maxwell软件构建裂纹、矩形凹坑、湖形腐蚀及多种组合缺陷的三维有限元模型,对涡流分布、磁场畸变及探头扫查响应进行系统仿真。研究结果表明:差分接收线圈在缺陷边界处呈现典型峰谷特征,可实现高信噪比的缺陷检出,但自零特性导致腐蚀中段深度与形貌信息易丢失;磁传感器可获取空间磁场的真实幅值变化,能有效解析裂纹的局部峰值特征、矩形凹坑的阶跃式响应以及湖形腐蚀的连续梯度变化,从而补全差分线圈难以获取的几何信息。在复合缺陷簇条件下,磁传感器能够识别差分线圈因缺陷干涉产生的假峰信号,显著降低误检风险,并辅助实现裂纹、凹坑、湖形腐蚀及其组合形态的准确区分。多参数融合能够同时利用差分结构的抗噪优势与磁传感器的高分辨率特性,对典型与复杂缺陷形貌均实现可靠识别,可为油气管道复杂工况下的智能内检测提供有效的理论依据与技术支撑。 展开更多
关键词 正交励磁 差分涡流 多参感知 管道缺陷 智能内检测 缺陷识别
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多尺度特征聚合的木材缺陷检测算法
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作者 仇长青 朱莉 +2 位作者 梁哲熙 王祖然 刘桐睿 《森林工程》 北大核心 2026年第2期387-401,共15页
针对木材表面缺陷检测中存在的多尺度缺陷、复杂背景干扰及小目标漏检等问题,基于YOLOV11n提出一种多尺度特征聚合的木材缺陷检测算法PADDL-YOLO(PADDL是由PMSFA(partial multi-scale feature aggregation)、ADown(average pooling down... 针对木材表面缺陷检测中存在的多尺度缺陷、复杂背景干扰及小目标漏检等问题,基于YOLOV11n提出一种多尺度特征聚合的木材缺陷检测算法PADDL-YOLO(PADDL是由PMSFA(partial multi-scale feature aggregation)、ADown(average pooling down sampling)、DySample(dynamic upsampler)、DPB(dynamic position bias)与LSDECD(lightweight shared detail-enhanced convolutional detection)首字母拼写)。首先,通过设计部分多尺度特征聚合(partial multi-scale feature aggregation,PMSFA)模块增强多尺度缺陷特征提取能力;其次,采用平均池化下采样(average pooling down sampling,ADown)与动态上采样器(dynamic upsampler,DySample),减少信息丢失,同时降低计算复杂度,提升模型对小目标的检测能力;然后,在注意力机制中引入动态位置偏置(dynamic position bias,DPB)模块改进C2PSA模块,强化空间位置感知能力,有效提升缺陷定位精度。此外,设计轻量级细节增强检测头(lightweight shared detail-enhanced convolutional detection,LSDECD),通过细节增强卷积强化边缘特征的捕获能力。试验表明,PADDL-YOLO在木材缺陷检测任务中表现出色,其精确度为91.5%,召回率为91.4%,mAP@0.5为95.0%,较基准模型YOLOV11n分别提高5.2%、4.9%和3.8%。同时,模型参数量减少25.6%,计算效率显著提升,为高精度实时检测提供有效解决方案。 展开更多
关键词 木材缺陷 YOLOV11 多尺度 木材加工 轻量化 PMSFA LSDECD
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融合多分辨率动态预测与多尺度特征的晶圆缺陷检测模型
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作者 杨富龙 周津津 +2 位作者 吴峰 杨庆 张腾 《半导体技术》 北大核心 2026年第4期388-397,共10页
针对晶圆缺陷检测任务中固定分辨率与单一尺度处理策略无法同时兼顾缺陷细节与宏观结构的问题,提出了一种轻量级检测网络模型——DRL-WaferNet。该模型设计了多分辨率动态预测模块,可根据图像内容自适应选择最优输入分辨率,平衡计算效... 针对晶圆缺陷检测任务中固定分辨率与单一尺度处理策略无法同时兼顾缺陷细节与宏观结构的问题,提出了一种轻量级检测网络模型——DRL-WaferNet。该模型设计了多分辨率动态预测模块,可根据图像内容自适应选择最优输入分辨率,平衡计算效率与特征质量;同时,结合多尺度特征提取模块(MSB)和密集特征复用模块(DFB),增强了跨尺度特征的捕捉与融合能力,提升了模型对复杂缺陷的表征性能。在WM-811K数据集上的实验结果表明,DRL-WaferNet的检测准确率达到了98.97%,在准确率(Accuracy)、精确率(P)、召回率(R)和F1分数(F1-Score)上均优于晶圆缺陷检测领域的5种代表性模型;此外,该模型参数量(Params)仅为1.13×10^(6),计算量(FLOPs)仅为0.820×10^(9),显著小于其他比较模型。该模型在保持高精度的同时实现了高效推理,为半导体制造中的缺陷检测效率与良率提高提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 晶圆缺陷检测 多分辨率动态预测 多尺度特征融合 轻量级网络 深度学习
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基于GCNet网络的玻璃瓶缺陷检测算法
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作者 傅莉 房志磊 +1 位作者 席剑辉 任艳 《沈阳航空航天大学学报》 2026年第1期48-55,共8页
针对当前玻璃瓶缺陷检测深度学习模型计算量大、参数量多、难以部署的问题,探索一种高效的轻量化解决方案。针对此问题,结合YOLOv8的网络结构设计特征提取网络GCNet。首先,采用GhostConv代替标准卷积;其次,为了降低YOLOv8瓶颈层的参数... 针对当前玻璃瓶缺陷检测深度学习模型计算量大、参数量多、难以部署的问题,探索一种高效的轻量化解决方案。针对此问题,结合YOLOv8的网络结构设计特征提取网络GCNet。首先,采用GhostConv代替标准卷积;其次,为了降低YOLOv8瓶颈层的参数量和计算量,设计瓶颈层卷积模块,并重新搭建瓶颈层;最后,结合C2f模块的结构设计构建新的CM模块。新的特征提取网络较原YOLOv8网络有着更低的参数量。在特征融合部分采用重新构建的重复加权双向特征融合金字塔结构,解决随着网络层数的加深导致特征信息丢失的问题。同时针对边界框的回归问题上,结合WIoU与Inner-ShapeIoU,提高模型的回归收敛速度。结果表明,相较于YOLOv8算法,由上述方法组成的YOLOv8-DB参数量降低了45.8%,计算量下降了11.9%,精度提升了0.4%。改进后的模型能够有效地降低占用的计算资源,更好地适用于特定工业检测环境。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 多尺度卷积 WIoU 轻量化
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基于特征融合的轻量化苹果表层缺陷检测网络
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作者 化春键 孙明春 +2 位作者 蒋毅 俞建峰 陈莹 《传感技术学报》 北大核心 2026年第2期355-362,共8页
针对苹果表层不同缺陷难以实现一次性、快速检出的问题,基于多光谱相机采集的RGB图像和NIR图像以及YOLOv7-tiny模型,提出了一种轻量化双主干检测模型LDF-YOLO。首先,为了对图像特征进行更好的融合,选择在主干网络的两个阶段进行特征融合... 针对苹果表层不同缺陷难以实现一次性、快速检出的问题,基于多光谱相机采集的RGB图像和NIR图像以及YOLOv7-tiny模型,提出了一种轻量化双主干检测模型LDF-YOLO。首先,为了对图像特征进行更好的融合,选择在主干网络的两个阶段进行特征融合;其次,为了提升特征融合效果,设计了CPCA-DS模块,增强对两个模态重要权重的感知能力;最后,为了降低模型大小,改用融合PConv的轻量化主干网络对原始网络主干进行修改,同时使用通道剪枝的方式降低模型的计算量和参数量。研究结果表明,LDF-YOLO模型的参数量和计算量分别为轻量化处理前的19.6%和19.4%,mAP@0.5达到92.30%,GPU推理时间为9.8 ms,满足实时检测需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 苹果表层 多光谱图像 特征融合 YOLOv7-tiny
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跨模态特征对齐与融合的电池表面缺陷检测
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作者 李博 徐颖 《工业控制计算机》 2026年第3期64-66,共3页
为突破传统可见光模态下电池表面缺陷检测的局限性,提出多模态目标检测方法 MBD-Net。该方法通过特征搜寻对齐策略(FSR),解决可见光与灰度模态间的特征不对齐问题,增强模态相关性,避免模型学习偏差,从而提升检测精度。为优化特征融合,MB... 为突破传统可见光模态下电池表面缺陷检测的局限性,提出多模态目标检测方法 MBD-Net。该方法通过特征搜寻对齐策略(FSR),解决可见光与灰度模态间的特征不对齐问题,增强模态相关性,避免模型学习偏差,从而提升检测精度。为优化特征融合,MBD-Net设计了双特征融合模块(DFFM),采用通道与空间维度的动态权重调整机制,去除噪声与冗余特征,确保高质量特征融合。此外,MBD-Net引入双模态共享检测头(DMSD Head),利用共享卷积提取高层次空间特征,并结合多尺度特征图交互,实现参数共享,提高检测效率和精度。在自制BSD-R&G数据集上的实验表明,MBD-Net相较于可见光单模态基线YOLOv11,m AP@50和m AP@50-95分别提升10.8%和7.3%,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电池表面缺陷检测 多模态 特征对齐 特征融合 目标检测 YOLOv11
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基于多尺度特征选择的UNet改进模型在印刷品缺陷检测中的研究
16
作者 张自主 李桐 《北京印刷学院学报》 2026年第3期21-28,共8页
印刷缺陷检测是确保印刷产品质量至关重要的步骤,其准确性直接影响到最终产品的市场表现。然而,由于缺陷样本稀缺、图像分辨率高、对比度低等挑战,自动化检测任务变得尤为困难。为了提高印刷缺陷检测的精度,本文提出了一种基于UNet的多... 印刷缺陷检测是确保印刷产品质量至关重要的步骤,其准确性直接影响到最终产品的市场表现。然而,由于缺陷样本稀缺、图像分辨率高、对比度低等挑战,自动化检测任务变得尤为困难。为了提高印刷缺陷检测的精度,本文提出了一种基于UNet的多尺度特征融合网络。引入了多尺度特征融合模块(MSF Block)和注意力机制,以增强模型对不同尺寸缺陷的感知能力。在印刷品缺陷数据集上进行的实验结果表明,我们的方法在F1-score、IoU等关键指标上均优于现有的UNet、UNet++、DeepLabV3+和SegNet等方法。 展开更多
关键词 印刷缺陷检测 多尺度特征融合 注意力机制 UNet 语义分割
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改进YOLO11n的轻量化光伏电池缺陷检测
17
作者 王群瑶 林国军 +2 位作者 马润 陈明举 陈科 《激光与红外》 北大核心 2026年第3期465-473,共9页
针对光伏电池表面多尺度缺陷检测任务中算法轻量化与检测效能难以兼顾的问题,本文提出一种算法模型YOLO11-Slim。首先,在骨干网络的C3k2模块中引入DualConv,增强局部细节与上下文信息的融合能力;其次,以ADown作为骨干网络的下采样模块,... 针对光伏电池表面多尺度缺陷检测任务中算法轻量化与检测效能难以兼顾的问题,本文提出一种算法模型YOLO11-Slim。首先,在骨干网络的C3k2模块中引入DualConv,增强局部细节与上下文信息的融合能力;其次,以ADown作为骨干网络的下采样模块,通过轴向分解减少计算量,同时保留更多空间信息;再以改进Slim-neck为基础构建颈部网络,在轻量化的同时优化特征交互;最后,使用高效检测头Detect-Efficient,通过DFL分布学习和组卷积设计,既减少模型参数量,又提升小目标定位精度,优化了训练-推理流程,更适配边缘部署。经实验对比,YOLO11-Slim相较于原模型YOLO11n,参数量和计算量分别下降27.9%和44.4%,召回率、mAP@50和mAP@50∶95分别提高1.1%、1.3%和2.3%,F1分数值达0.87,有效实现了光伏电池表面多尺度缺陷的轻量化高效检测。 展开更多
关键词 光伏电池 缺陷检测 多尺度 轻量 高效
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基于YOLOv8s改进的布匹缺陷检测算法
18
作者 毛佳奇 孙日明 《山西电子技术》 2026年第1期30-33,共4页
为提高布匹缺陷检测的精度和效率,提出了改进的模型FES-YOLOv8s。该算法是以YOLOv8s为基准模型,在网络结构中引入FocalModulation模块替换SPPF模块,加强网络的特征提取能力和自适应能力,使得在特征提取过程中网络能够更加关注缺陷目标... 为提高布匹缺陷检测的精度和效率,提出了改进的模型FES-YOLOv8s。该算法是以YOLOv8s为基准模型,在网络结构中引入FocalModulation模块替换SPPF模块,加强网络的特征提取能力和自适应能力,使得在特征提取过程中网络能够更加关注缺陷目标。为了进一步提升网络的特征提取能力和增强网络学习缺陷目标的信息能力,提出将C2f模块替换为多尺度转换模块Efficient Multi-Scale-Conv,同时减少了模型的参数量。考虑到缺陷样本质量不平衡问题,使用SIoU损失函数,增强缺陷定位准确率,并且提高模型收敛速度和回归精度。改进后的模型在布匹数据集上进行实验,其实验结果表明,改进后的模型的mAP@0.5达到90.5%,相比于基准模型提高了12.2%。与原YOLOv8s算法相比,改进后的网络参数量减少了42.34%,mAP@0.5、精确率分别提高了12.2%、16.8%,充分验证了算法的优势和有效性,改善了布匹表面缺陷检测精度较低的问题。 展开更多
关键词 YOLOv8s算法 FocalModulation Efficient Multi-Scale-Conv SIoU 布匹缺陷
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融合傅里叶卷积与差异感知的钢材表面微小缺陷检测算法
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作者 张胜伟 曹洁 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期90-102,共13页
针对当前钢材表面缺陷检测方法对微小缺陷检测效果不佳的问题,本文提出一种融合傅里叶卷积与差异感知的钢材表面微小缺陷检测算法。该算法使用CSP-FFCM替换主干网络中的BasicBlock,通过在空间域和频域中进行卷积操作,以减少计算开销并... 针对当前钢材表面缺陷检测方法对微小缺陷检测效果不佳的问题,本文提出一种融合傅里叶卷积与差异感知的钢材表面微小缺陷检测算法。该算法使用CSP-FFCM替换主干网络中的BasicBlock,通过在空间域和频域中进行卷积操作,以减少计算开销并提升网络的特征提取能力。然后,提出多尺度特征层优化策略,在保留细粒度特征信息的同时,优化计算资源分配,确保模型对微小缺陷细节信息的有效捕捉。最后,设计差异感知特征增强模块,通过强化微小缺陷的特征表示能力,进一步提升模型对微小缺陷的检测性能。实验结果表明,本文算法在NEU-DET和GC10-DET数据集上mAP分别达到83.7%和73.1%,在钢材表面微小缺陷的高精度检测任务中表现出显著的性能优势。 展开更多
关键词 微小缺陷检测 傅里叶卷积 多尺度特征层优化 差异感知
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基于多尺度特征融合的缺陷图像质量评价方法
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作者 张泽琳 王豪丽 +1 位作者 王蕾 夏绪辉 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期56-61,共6页
针对废旧机械零件表面缺陷图像质量评价中存在的工业样本稀缺和生成图像评估准确性不足问题,提出一种基于多特征融合的无参考图像质量评价方法(MF-RFR)。该方法通过ResNet-50提取多尺度特征,结合浅层局部纹理、边缘信息与深层全局语义... 针对废旧机械零件表面缺陷图像质量评价中存在的工业样本稀缺和生成图像评估准确性不足问题,提出一种基于多特征融合的无参考图像质量评价方法(MF-RFR)。该方法通过ResNet-50提取多尺度特征,结合浅层局部纹理、边缘信息与深层全局语义、结构信息,利用动态门控引导的跨尺度融合策略自适应加权整合特征,增强模型表达能力。引入迁移学习优化特征提取,缓解小样本训练瓶颈,并采用随机森林回归建立特征到质量评分的非线性映射。在自建数据集上的实验表明,MF-RFR的PLCC和SROCC分别为0.891和0.902,显著优于传统方法和现有深度学习模型,生成图像利用率(GIU)达82.5%,有效提升了缺陷检测模型的泛化性能。 展开更多
关键词 废旧机械零件 表面缺陷 无参考质量评价 多特征融合 随机森林回归
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