【摘 要】
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注塑空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量缺陷,这些缺陷对产品的外观和使用造成重要的影响。传统的人工检测由于劳动强度高、检测效率低等缺点已不适用,基于机器视觉的传统检
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注塑空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量缺陷,这些缺陷对产品的外观和使用造成重要的影响。传统的人工检测由于劳动强度高、检测效率低等缺点已不适用,基于机器视觉的传统检测算法对于复杂的场景变化,所提取的特征通常很难用于缺陷分类和识别。因此,提出一种基于SSD算法,对注塑空瓶表面缺陷进行检测。考虑空瓶表面缺陷较小,特征难以提取,为提高检测效果,在SSD网络结构中加入特征融合模块,为预测层提供丰富的语义特征;同时在网络中引入注意力机制,增加网络的特征提取能力,有效地提高网络的检测精度。通过用空瓶表面缺陷数据集对本文
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