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基于多尺度特征融合与分块注意力的齿轮表面缺陷分割算法
微纳技术与精密机械 | 更新时间：2026-01-15

    • 基于多尺度特征融合与分块注意力的齿轮表面缺陷分割算法

    • Gear surface defect segmentation algorithm based on multi-scale feature fusion and block-wise attention

    • “在齿轮缺陷检测领域，研究者提出了一种基于多尺度特征融合与分块注意力的分割网络，有效提升了齿轮视觉特征的表征能力与细小缺陷的检测性能。”
    • 光学精密工程   2025年33卷第22期 页码：3536-3548

    • DOI：10.37188/OPE.20253322.3536    

      中图分类号： TP394.1;TH132.429
    • CSTR：32169.14.OPE.20253322.3536    

    • 收稿：2025-09-30，

      修回：2025-10-22，

      纸质出版：2025-11-25

    移动端阅览

  • 赵林,马思奇,方一鸣等.基于多尺度特征融合与分块注意力的齿轮表面缺陷分割算法[J].光学精密工程,2025,33(22):3536-3548. DOI： 10.37188/OPE.20253322.3536. CSTR： 32169.14.OPE.20253322.3536.

    ZHAO Lin,MA Siqi,FANG Yiming,et al.Gear surface defect segmentation algorithm based on multi-scale feature fusion and block-wise attention[J].Optics and Precision Engineering,2025,33(22):3536-3548. DOI： 10.37188/OPE.20253322.3536. CSTR： 32169.14.OPE.20253322.3536.

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