基于改进卷积网络的铸件视觉检测

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摘 要：为实现对铸件各种不同缺陷的自动诊断，设计一种视觉检测系统对铸造产品进行外观检测。利用多头自注意力模块对图像识别网络的下采样过程进行增强，使得经典图像分类网络能够获得全局特征信息，以提升模型对铸件体外观上细小裂纹和大范围毛刺的识别能力。实验结果表明：改进得到的卷积网络对铸件缺陷具有较高的识别准确率，能够较准确地判断铸件缺陷类型。（剩余7429字）

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