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摘要
目的 针对目前表面缺陷检测方法因缺少实例级标签，使深度神经网络在工业检测上的应用受到限制的问题。本文面向实际的纸板表面缺陷检测任务，提出弱监督学习下融合卷积和注意力机制的神经网络算法。方法 该网络通过将通道注意力模块和梯度类激活映射模块相结合，进一步提高类激活图的精细度，实现纸板表面缺陷的精确定位；同时通过倒残缺结构和上采样层的组合操作，进一步细化浅层特征提升网络的特征提取能力，加快网络收敛速度。结果 通过在公开的纸板缺陷数据集上进行实验，本文提出的算法在使用图像级标签训练的情况下，分类正确率与定位正确率分别达到99.0%和92.2%，验证了该算法的有效性。结论 避免了实例级标签数量较少和过于主观的缺点，为基于机器人的缺陷纸板剔除奠定了基础。
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单位中冶南方; 武汉科技大学
