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基于修复对抗网络的烟包表面缺陷检测方法

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针对烟包表面缺陷检测方法存在识别准确率低、复用性差和检测条件高等问题,提出一种基于图像修复对抗网络的烟包表面缺陷检测方法.利用UNET网络改进上下文编码器构成修复网络,分别用扩张率等于2和3的空洞卷积提取不同粒度的特征信息,通过SK注意力机制对其赋予权重后融入到残差网络中构成判别网络,根据待测图像与修复图像的差值过滤掉缺陷特征比较明显的烟包,对差阈值附近的烟包用判别网络进行二次检测.在3000张烟包图像数据集上对比试验,结果显示,检测速度较快,准确率最高为97.5％,可以有效滤除表面缺陷的烟包.研究对包装盒表面缺陷的检测具有借鉴意义.
Surface defect detection method of cigarette packets based on repair adversarial network

陈文兵、车文刚、蔡小尧、蒋仕飞

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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500

云南烟草机械有限责任公司,昆明 650106

缺陷检测 修复网络 判别网络 注意力机制 二次检测

2023

10.3969/j.issn.1005-1295.2023.02.010

包装与食品机械
中国机械工程学会

包装与食品机械

CSTPCD北大核心
影响因子：1.019
ISSN：1005-1295
年,卷(期)：2023.41(2)
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