摘要
在进行布匹瑕疵检测时,复杂的花色纹理对瑕疵的检测带来一定的困难。针对该问题,文中提出了基于改进Swin Transformer的花色布匹瑕疵检测算法。首先,利用双路Swin Transformer注意力骨干网络提取缺陷图与模板图中的特征信息。然后,采用改进的特征金字塔网络对四个层次的特征进行融合。最后,根据融合后的特征完成了瑕疵的定位与分类。在布匹生成工厂采集的数据集上进行模型训练与测试,结果表明,文中所提算法的准确率和平均精确率均优于所比较的算法。
出处
《电脑知识与技术》
2024年第13期9-13,共5页
Computer Knowledge and Technology
基金
2023年温州市基础科研项目:基于深度学习技术的复杂花色布匹瑕疵检测及预警系统构建(G2023091)
浙江工贸职业技术学院教师科技创新项目:复杂图案布匹缺陷检测及预警技术研究(纵20220005)
温州市重大科技项目:基于机器视觉的微型电子元器件在线检测技术研究及装备研制(ZG2023022)资助。
