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融合多尺度特征的蜗杆表面缺陷检测
信息科学 | 更新时间：2024-07-10
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    • 融合多尺度特征的蜗杆表面缺陷检测

    • Worm surface defect detection with fusion of multi-scale features

    • “在自动化检测领域，研究者设计了基于机器视觉的蜗杆缺陷采集系统，改进YOLOv7算法，引入数据增广、注意力机制和SIOU损失函数，显著提升了检测精度，为蜗杆表面缺陷自动化检测提供了高效解决方案。”
      ”
    • 光学精密工程   2024年32卷第11期 页码：1746-1758

    • DOI：10.37188/OPE.20243211.1746    

      中图分类号： TP394.1;TH691.9

    • 纸质出版日期：2024-06-10，

      收稿日期：2024-01-08，

      修回日期：2024-02-20，

    扫 描 看 全 文

  • 王蕾,郭文平,陈欣慰等.融合多尺度特征的蜗杆表面缺陷检测[J].光学精密工程,2024,32(11):1746-1758. DOI： 10.37188/OPE.20243211.1746.

    WANG Lei,GUO Wenping,CHEN Xinwei,et al.Worm surface defect detection with fusion of multi-scale features[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(11):1746-1758. DOI： 10.37188/OPE.20243211.1746.

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