[发明专利]一种基于多尺度特征融合SSD的缺陷检测方法及设备

权利要求书

1.一种多尺度特征融合SSD的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

基于待检测缺陷特征确定SSD特征提取模型，包括：

从SSD特征提取网络结构中的卷积层中确定特征预测层；

在低层的所述特征预测层构建深度残差结构；

对所述特征预测层进行特征层融合，并引入轻量级注意力机制得到SSD特征提取模型，包括：通过双线插值方法对所述特征预测层进行特征信息采样，在所述低层的所述特征预测层和中层的所述特征预测层之间利用对应元素求和方法进行特征层融合；通过双线插值方法对所述特征预测层进行特征信息采样，在高层的所述特征预测层之间利用拼接模块方法进行特征层融合；在特征层融合后的高层的所述特征预测层引入轻量级注意力机制得到所述SSD特征提取模型；

获取目标图像；

将所述目标图像放入所述SSD特征提取模型中进行缺陷特征提取，得到缺陷特征图集；

通过非极大值抑制方法对所述缺陷特征图集进行目标定位和检测，得到缺陷检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从SSD特征提取网络结构中的卷积层中确定特征预测层，包括：

从所述SSD特征提取网络结构中的所述卷积层中确定conv4_3层、fc7层、conv6_2层、conv7_2层、conv8_2层、conv9_2层为特征预测层；

确定每个所述特征预测层的尺寸信息和通道数量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在低层的所述特征预测层构建深度残差结构，包括：

在Conv4层中增加跳线的连接方式，将所述目标图像的特征信息跳过原有的所述卷积层直接传递到原有的所述卷积层之后的所述卷积层，直至传递至低层的所述conv4_3层，得到基于所述Conv4层的所述深度残差结构。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过双线插值方法对所述特征预测层进行特征信息采样，在所述低层的所述特征预测层和中层的所述特征预测层之间利用对应元素求和方法进行特征层融合，包括：

通过双线插值方法对所述fc7层和所述conv6_2进行特征信息采样；

利用1x1的卷积将所述fc7层调整至与所述conv4_3层相同的所述尺寸信息和所述通道数量，利用1x1的卷积将所述conv6_2层调整至与所述fc7层相同的所述尺寸信息和所述通道数量，并使用对应元素求和方法进行特征层融合。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过双线插值方法对所述特征预测层进行特征信息采样，在高层的所述特征预测层之间利用拼接模块方法进行特征层融合，包括：

在所述conv8_2层中通过双线插值方法进行特征信息采样，并利用拼接模块方法与所述conv7_2层进行特征层融合。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在特征层融合后的高层的所述特征预测层引入轻量级注意力机制得到所述SSD特征提取模型，包括：

在特征层融合后的高层的所述conv7_2层引入轻量级注意力机制得到所述SSD特征提取模型。

7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。

8.一种基于多尺度特征融合SSD的缺陷检测设备，其特征在于，该设备包括：

一个或多个处理器；

计算机可读介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，

当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。