针对手机屏幕等产品光滑表面轻微划痕的自动检测问题,提出一种基于分类网络+Attention U-Net的小目标分割与微小缺陷检测方法.论述基于经典的U-Net网络进行光滑表面缺陷检测的数据集准备、语义分割网络构建、评估指标、损失函数、正则化方法以及初始化方式,分析应用经典的U-Net神经网络对微小缺陷误检测与漏检测的原因;给出在分类网络中加入分割网络以及加入Attention机制对U-Net网络进行改进的方案;搭建分类网络+Attention U-Net以改善小目标分割与微小缺陷检测效果.结果表明:提出的改进网络方案对手机屏幕轻微划痕等微小缺陷检测的像素准确率达到0.997,能够很好地满足准确检测手机屏幕轻微划痕的实际需求,也能为瓷砖等产品的光滑表面的轻微划痕与裂纹检测提供有益参考.
手机屏幕 缺陷检测 轻微划痕 深度学习 语义分割 小目标检测