基于机器视觉的自适应与轻量协同优化超高强度钢表面缺陷检测系统

简介

本研究针对钢铁表面缺陷检测中的高速动态成像失配、跨尺度缺陷检测失准及亚毫米级缺陷难捕捉三大难题，提出基于自适应分辨率与轻量协同优化超高强度钢表面缺陷检测系统。实验验证表明，该模型在采集数据集的平均检测精度等指标显著优于主流算法。目前，本研究成果含2项发明专利（本科生第一发明人）、投稿2篇SCI论文（本科生第一作者，含SCI一区Top期刊）及1项软著。