一种基于Transformer的工业缺陷检测和识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于Transformer的工业缺陷检测和识别方法。所述方法包括：获取工业自动生产线上异常与无异常的工业产品图像作为原始数据集；将无异常的产品图像作为训练图像输入到师生框架训练网络；将学生网络的输出特征层输入到基于Transformer的自注意力机制网络；将训练后的异常检测与识别模型用于工业产品图像的预测。本发明有效的利用了产品图像不同层次的特征与特征间的信息交互，实现对异常产品的检测并定位异常位置，从而提升工业产品检测的效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于Transformer的工业缺陷检测和识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332007A
申请号 ：
CN202111625693.X
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈平平严舒婷毛焕
申请人 ：
福州大学
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
陈明鑫
优先权 ：
CN202111625693.X
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/73 G01N21/88 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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