【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理与目标识别，尤其涉及一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、工业质量检测在制造业中至关重要，旨在检测产品中潜在的缺陷和不合格问题，以确保产品符合质量标准。其中，计算机视觉技术在这一领域中扮演着关键角色，利用摄像头获取工业玻璃表面图像，并采用图像处理算法来检测工业玻璃这一产品表面的缺陷、不一致性和问题，如裂纹、瑕疵、异物和尺寸偏差等，以此可实现面向工业玻璃的质量检测。
3、近年来，计算机视觉
发展迅速，涉及图像分类、目标检测和图像分割等。然而，使用更大的网络模型虽然能提高性能，但也需要更多资源，且降低了推理速度，与工业应用需求相悖。因此，当前研究提出的这些新模型难以在工业质量领域中广泛应用。知识蒸馏作为一种有效的解决方案，其可以将大型教师网络模型的知识迁移到小型学生网络模型中，提高学生模型性能，而不增加资源需求或降低推理速度。但是，大多数的知识蒸馏方法均是为图像分类设计的...
【技术保护点】
1.一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，分别搭建大、小规模目标检测模型异构的骨干特征提取网络，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，以预训练得到的大模型骨干网络为上游教师模型，指导小模型骨干网络进行上游知识蒸馏，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，分别搭建大、小规模目标检测模型同构的颈部特征融合网络和检测头，...
【技术特征摘要】
1.一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，分别搭建大、小规模目标检测模型异构的骨干特征提取网络，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，以预训练得到的大模型骨干网络为上游教师模型，指导小模型骨干网络进行上游知识蒸馏，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于加权掩码蒸馏的轻量化工业玻璃缺陷检测方法，其特征在于，分别搭建大、小规模目标检测模型同构的颈部特征融合网络和检测头，包括：以fpn特征金字塔网络作为颈部特征融合网络，输出多尺度的特征图；以retinahead作为检测头，将该检测头连接至颈部特征融合网络的每一输出特征图；
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【专利技术属性】
技术研发人员：周鸣乐，冯正乾，李刚，李旺，解宏泽，丁西凯，王秉帅，岳喜尧，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：
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