基于UMamba的水壶缺陷语义分割检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于UMamba的水壶缺陷语义分割检测系统及方法，属于数据处理技术领域，其系统包括图片预处理模块、Vision‑Swin‑UMamba编码器和Vision‑Swin‑UMamba解码器；其方法包括：获取水壶内胆缺陷所需要用到的图片并经过预处理后得到图像块；利用Vision‑Swin‑UMamba编码器对图像块进行下采样得到下采样输出特征；利用Vision‑Swin‑UMamba解码器对下采样输出特征进行上采样；所述基于UMamba的水壶缺陷语义分割检测系统及方法解决了传统的语义分割的准确度不高的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，特别涉及基于umamba的水壶缺陷语义分割检测系统及方法。

技术介绍

1、近年来，随着深度学习技术的不断发展，视觉表征学习领域涌现出许多创新模型和方法，为图像处理任务带来了新的可能性。在这个领域的探索中，卷积神经网络(cnn)一直是基础模型，取得了在图像分类、目标检测和语义分割等领域的突破性成果。其通过局部感受野和参数共享机制，成功捕捉了空间相关性，然而，随着任务复杂度的提升和对全局上下文理解需求的增强，cnn在处理大规模或长距离依赖关系时显露出一定的局限性。

2、为了克服这些局限性，transformer架构应运而生，transformer用的是多头注意力机制，是根据二维矩阵算出注意力transformer的一个问题，占的内存太大了，时间复杂度也高。transformer给输入向量每一部分都赋予一个位置编码，导致句子越长效率越低，所以准确度低。

3、在电水壶内壁的工业检测中，电水壶包括有划痕、黑纹等等的缺陷，传统的语义分割的准确度不能很好的达到工业要求。

技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种基于UMamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征在于：包括图片预处理模块、Vision-Swin-UMamba编码器和Vision-Swin-UMamba解码器；

2.根据权利要求1所述的一种基于UMamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征在于：所述Vision-Swin-UMamba编码器包括依次连接的五个阶段处理器；

3.根据权利要求2所述的一种基于UMamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征在于：所述第一阶段处理器的内核为7/7，填充大小为3，步长为2。

4.根据权利要求3所述的一种基于UMamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于umamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征在于：包括图片预处理模块、vision-swin-umamba编码器和vision-swin-umamba解码器；

2.根据权利要求1所述的一种基于umamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征在于：所述vision-swin-umamba编码器包括依次连接的五个阶段处理器；

3.根据权利要求2所述的一种基于umamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征在于：所述第一阶段处理器的内核为7/7，填充大小为3，步长为2。

4.根据权利要求3所述的一种基于umamba的水壶缺陷语义分割检测系统，其特征在于：每个阶段处理器输出的特征尺寸为其前一阶段处理器输出的特征尺寸的两倍，以使五个阶段处理器的通道数分别为48、96、192、3...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢宋祺，冼允廷，何军辉，王腾，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：