基于OCR-UNet的金屬表面缺陷分割

摘要： 針對金屬表面缺陷因尺寸和形狀多樣化導(dǎo)致檢出率低，檢出形狀差異大等問題，提出一種基于改進UNet網(wǎng)絡(luò)的金屬表面缺陷分割網(wǎng)絡(luò)OCR-UNet,以圖像分割的方式檢測金屬表面缺陷。此方法以UNet網(wǎng)絡(luò)提取多級多尺度特征，保留缺陷的位置信息，通過融合解碼階段的多級多尺度特征以更適應(yīng)多尺度缺陷目標的檢測；針對提取的特征難以表達全局上下文信息的問題，引入自注意力并使用粗分割與精分割的細化方式...