一种面向工业缺陷检测的自适应轻量化视觉Transformer网络结构优化方法及系统

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一种面向工业缺陷检测的自适应轻量化视觉Transformer网络结构优化方法及系统
申请号:CN202511047529
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120912554A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种面向工业缺陷检测的自适应轻量化视觉Transformer网络结构优化方法及系统,包括以下步骤:获取工业产品的表面图像数据,对图像进行预处理和缺陷标注;构建自适应轻量化的视觉Transformer缺陷检测模型;对缺陷检测模型进行训练优化,包括利用进化算法优化网络结构超参数,以及采用多目标损失函数平衡检测精度与模型复杂度;将训练优化后的模型部署在工业检测系统中,对待测产品的图像进行缺陷检测,输出缺陷的类型和位置。与现有技术相比,本发明能够在保证缺陷检测准确率的同时,大幅降低模型参数量和计算量,实现模型的自适应结构优化与高效部署,尤其适用于实时在线的工业缺陷检测应用。
技术关键词
网络结构优化方法 工业缺陷检测 网络结构优化系统 结构优化算法 特征提取网络 视觉 数据处理装置 复杂度 卷积模块 图像采集装置 特征提取模块 工业检测系统 检测工业产品 判别模块 进化算法 缺陷特征提取 表面图像数据 知识蒸馏技术 局部特征提取