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本发明公开了一种基于神经网络的磁瓦表面缺陷检测方法，本发明提供了一种基于神经网络的磁瓦表面缺陷检测方法。提出了一种端到端的CNN结构，称为融合特征CNN(FFCNN)，FFCNN由三个模块组成:特征提取模块、特征融合模块和决策模块。特征提取模块用于从不同的图像中提取特征。特征融合模块是对特征提取模块提取的特征进行融合。决策模块通过融合特征对标签进行预测。在此基础上，引入了一种注意机制，将注意力集中在具有代表性的部分上，抑制不太重要的信息。相比传统的人工检测，该检测系统对磁瓦表面的缺陷检测提高了效
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113177921 A
(43)申请公布日 2021.07.27
(21)申请号 202110480208.8 G01N 21/88 (2006.01)
(22)申请日 2
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