公开(公告)号：CN117095199A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202310885176.9

申请日：2023-07-19

Applicant: 太原理工大学

Inventor： 赵俊 ,  于开旋 ,  强彦 ,  赵涓涓 ,  苗雨

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于单纯形扩散模型的工业视觉异常检测系统，包括数据预处理模块，基于单纯形扩散模型的编码模块和融合协作注意力机制的解码模块；在扩散过程中，使用单纯形噪声替换了高斯噪声，这使得在去噪过程中更容易修复工业图像表面微观特征结构化异常。在逆扩散过程中，基于经典U‑net的结构，添加了空间注意力机制，可以使U‑net在去噪过程中更加灵活和准确的处理不同区域的细节，提高生成图像的质量。融合协作注意力机制的卷积神经网络是一种高精度分类算法，通过将通道注意力和空间注意力结合，可以提高解码块对图像特征的表达能力，增强关键特征，抑制噪声和冗余信息，提高模型的解释性，从而提升鉴别性能。