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目的 提升金属丝网的检测效率与检测精度。方法 提出一种应用于金属丝网表面缺陷识别的EfficientNetV2改进网络，首先更改了网络的骨干结构，在特征提取模块前后分别引入通道拆分与通道转换等操作，以增大网络容量，提高特征利用率;其次重新设计网络的分类器，通过对提取的高级语义信息进行逐层分步压缩，以减小特征损失，提高分类精度;最后搭建图像采集系统，构造金属丝网缺陷数据集。结果 实验结果表明，文中改进的网络模型在数据集上的准确率、精确度和特异度分别达到99.43%、99.42%和99.88%，图像识别耗时为27.5 ms，增强了缺陷识别效果。结论 该方法具有较高的准确率，在金属丝网缺陷检测上具有较好的实用性，也可为其他类似产品的缺陷检测提供参考。

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《基于机器视觉的金属丝网缺陷识别方法》

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文件号：228167

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