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网络首发
激光与光电子学进展
ESCI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图
2021年第58卷第08期2页
基于改进生成对抗网络的铝板电涡流检测图像缺陷分割
张琦
1
叶波
1
罗思琦
1
曹弘贵
1
录用时间:
2020-09-09
论文栏目
15
作者单位
1
昆明理工大学
论文摘要
针对铝板涡流检测图像缺陷边缘区域不容易识别,同时涡流检测图像缺陷区域存在背景噪声干扰的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络的铝板电涡流检测图像缺陷分割方法。该方法建立在生成对抗网络图像分割模型的基础上,生成器部分采用U-net模型的思想,在高低层特征融合之前采用注意力模块,调整低层特征与高层特征拼接时的权重,有利于提高图像特征信息的利用,增强目标特征并抑制背景特征。判别器部分用于区分网络生成的结果和人工标注的真实结果。本文算法采用Precision、Recall和F1作为评价指标,实验结果表明,与传统的图像分割算法相比,本文对涡流检测铝板涡流图像取得了较好的分割效果。
电涡流检测
生成对抗网络
图像分割
注意力机制
引用本文
张琦, 叶波, 罗思琦, 曹弘贵. 基于改进生成对抗网络的铝板电涡流检测图像缺陷分割[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(08): 2.
复制并引用该论文
DOI:10.3788/lop58.081502
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