ESDDNet: efficient small defect detection network of workpiece surface

卷积(计算机科学) 保险丝(电气) 计算机科学 特征(语言学) 曲面(拓扑) 任务(项目管理) 人工智能 模式识别(心理学) 计算机硬件 人工神经网络 电气工程 工程类 数学 系统工程 语言学 哲学 几何学
作者
Guodong Chen,Feng Xu,Guihua Liu,Chen, Chunmei,Manlu Liu,Jing Zhang,Xiaoming Niu
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:33 (10): 105007-105007 被引量:3
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ac793d
摘要

Abstract Defect detection of a workpiece surface is a basic and essential task in the production of products. Although significant progress has been made in workpiece surface defect detection, traditional methods still find it difficult to detect small defects efficiently. To deal with this problem, we propose an efficient small defect detection network with a novel parallel convolution module, serial convolution module and feature fusion module. First, a lightweight backbone network is used to extract the preliminary defect features. Second, the parallel convolution module and serial convolution module are used to obtain the abundant defect features. Then, the feature fusion module is used to fuse the shallow features with deep features, to enhance the features of the small defects. Finally, the obtained features are put into the corresponding detection head to get the final prediction results. The experimental results on a local cable dataset and a public printed circuit board dataset show that our method achieves a remarkable performance in detecting small defects and achieves a favorable trade-off between accuracy, speed and model size, which meets the requirements of industrial applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Bobo完成签到,获得积分10
2秒前
xxxllllll发布了新的文献求助50
3秒前
精明怜南完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
脑洞疼应助XYN1采纳,获得10
5秒前
Bobo发布了新的文献求助60
5秒前
Valiant完成签到,获得积分10
5秒前
8秒前
9秒前
cindywu发布了新的文献求助10
10秒前
12秒前
12秒前
13秒前
kaoyikaoli发布了新的文献求助10
13秒前
Newt完成签到,获得积分10
13秒前
我不是财神完成签到 ,获得积分10
17秒前
yar给fishfun的求助进行了留言
17秒前
wanci应助薇薇采纳,获得10
17秒前
YYYZZX1发布了新的文献求助10
17秒前
湛湛发布了新的文献求助10
18秒前
奥特超曼应助刘芮采纳,获得10
18秒前
高挑的涛发布了新的文献求助10
19秒前
木光发布了新的文献求助10
19秒前
粘豆包完成签到,获得积分10
20秒前
今后应助noss采纳,获得30
21秒前
莫之玉完成签到 ,获得积分20
21秒前
平常的元蝶完成签到 ,获得积分10
21秒前
Abby发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
chayue完成签到 ,获得积分10
23秒前
张光光完成签到,获得积分10
23秒前
25秒前
张光光发布了新的文献求助10
27秒前
情怀应助逃跑快人一步采纳,获得10
28秒前
28秒前
28秒前
fsrm完成签到,获得积分10
29秒前
30秒前
123发布了新的文献求助20
31秒前
31秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988920
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531290
关于积分的说明 11253247
捐赠科研通 3269903
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804830
邀请新用户注册赠送积分活动 882027
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809052