一种用于检测动力电池安全阀激光焊接缺陷的分割算法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011077305.4
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-10-10
申请人：
深圳大学;深圳市大德激光技术有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种用于检测动力电池安全阀激光焊接缺陷的分割算法
申请号	CN202011077305.4	申请日期	2020-10-10
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-01-05	公开/公告号	CN112184686A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	深圳大学;深圳市大德激光技术有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区南海大道3688号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳大学,深圳市大德激光技术有限公司	当前权利人	深圳大学,深圳市大德激光技术有限公司
发明人	杨亚涛;朱义双;杨顺情;陶凯;马君显;张力;杨润泽;陈勇
代理机构	北京冠和权律师事务所	代理人	暂无

摘要

本发明涉及数字图像处理和识别技术领域，具体为一种用于检测动力电池安全阀激光焊接缺陷的分割算法，包括如下步骤通过AOI系统获取动力电池安全阀焊接缺陷数据集；通过注意力机制和多尺度对网络结构进行优化，获得多尺度注意力网络；以改进的Res2Net作为下采样过程中特征提取子模块，利用不同扩充率的空洞卷积来获得不同的感受野；通过定位模块与边缘抗锯齿模块，获取模型的分割结果；将训练好的模型进行保存参数，实时的对输入的焊接样本进行检测，预测样本是否含有缺陷。本发明以改进的Res2Net作为特征提取子模块，无需人工提取特征，训练和检测速度更快，准确率更高，并且模型参数以及计算复杂度更小。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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