基于改进U-Net的皮革表面缺陷精细化分割方法

作     者：王愉锦 黄惠玲 付磊 韩军 Wang Yujin;Huang Huiling;Fu Lei;and Han Jun

作者机构：福州大学先进制造学院泉州362000 中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究中心泉州362000 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2024年第36卷第3期

页      面：413-422页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：福建省科技计划(2021T3060,2021T3032) 福建省闽都实验室主任基金(2021ZR107) 泉州市科技计划(2021C063L) 

主　　题：皮革缺陷 语义分割 U-Net 特征融合 注意力机制 扩张卷积 

摘      要：针对皮革缺陷形态多变、局部相似程度高导致细节信息难以提取、类型错分的问题,提出一种基于改进U-Net结构的表面缺陷精细化分割方法.编码端,在保留原始图像细节特征的同时嵌入级联扩张卷积模块获取全局特征,同时在跳跃连接中添加特征融合模块,改善因高低特征张量直接拼接造成的局部信息丢失;解码端使用基于通道注意力机制的解码模块代替原始卷积层,自适应地指导网络关注缺陷区域;为进一步整合高层信息,还嵌入全局平均池化模块,将输出结果作为解码端的语义指导增强网络对相似缺陷的分辨能力.在包含7种缺陷的皮革数据集上进行实验的结果表明,所提方法在PA,MPA,FWIoU和MIoU上分别达到99.17%,93.27%,98.39%和88.88%,对比U-Net分别提升0.28,2.78,0.53和4.03个百分点;定性分析和定量分析结果表明,该方法对于皮革缺陷能得到更加精细的分割结果.