申请/专利权人：常州大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117710347A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/082;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种改进DETR模型的太阳能板缺陷检测方法及系统，包括采集太阳能板缺陷图片；将DETR模型的Backbone替换为改进VanillaNet网络；改进VanillaNet网络使用5×5的卷积，将3个通道的图像进行特征映射；两两卷积层之间采用最大池化，然后采用2×2的卷积，不使用残差连接；采用动态非单调聚焦机制计算损失，通过非线性层和全连接输出分类结果。本发明对DETR模型的Backbone部分进行优化，嵌入VanillaNet模块，简化了网络复杂度，加快了模型对缺陷图像的检测速度；并采用动态非单调的聚焦机制，使用交并比作为衡量缺陷检测的指标，更好的拟合了标记框和实际缺陷的损失。

主权项：1.一种改进DETR模型的太阳能板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集太阳能板缺陷图片，并构建太阳能板缺陷数据集；步骤二、将DETR模型的Backbone替换为改进VanillaNet网络；改进VanillaNet网络的阶段1使用5×5的卷积，将3个通道的图像进行特征映射；阶段2采用5个2×2的卷积，两两卷积层之间采用最大池化，不使用残差连接；阶段3采用非线性层和全连接输出分类结果；步骤三、采用动态非单调聚焦机制计算损失。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 常州大学 一种改进DETR模型的太阳能板缺陷检测方法及系统

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