EMRA-Net: A Pixel-Wise Network Fusing Local and Global Features for Tiny and Low-Contrast Surface Defect Detection

计算机科学 特征(语言学) 棱锥(几何) GSM演进的增强数据速率 特征提取 人工智能 交叉口(航空) 模式识别(心理学) 比例(比率) 计算机视觉 数学 地理 地图学 几何学 哲学 语言学
作者
Qiangqiang Lin,Jinzhu Zhou,Q. Ma,Yongji Ma,Le Kang,Jianjun Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:71: 1-14 被引量:49
标识
DOI:10.1109/tim.2022.3151926
摘要

The problem of tiny and low-contrast surface defect detection is a nontrivial one. To solve the problems, this article proposes an edge and multi-scale reverse attention network (EMRA-Net), of which includes feature extraction and feature fusion. In the process feature extraction, the global dynamic convolution features, global dynamic multi-scale fusion (MSF) feature, and local pyramid edge feature are obtained through the pre-training backbone Resnet 34, the fresh MSF module, and the innovative pyramid edge module, respectively. In the process of feature fusion, these features are blended by a new self-learning scale module and a novel spatial channel domain reverse attention (SCRA) module step by step. The experimental results of five widely used datasets show that the EMRA-Net outperforms the existing methods. In addition, the mean intersection of union (mIoU)12 on the printed circuit board (PCB) industry dataset reaches 95.31%. Moreover, the results of EMRA-Net indicated that the local edge feature can improve the performance of the defect detection network. The EMRA-Net has great potential in the application in the detection of tiny and low-contrast defects.
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