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摘要
采集到清晰的刀具磨损图像是实现刀具磨损视觉监测方法的关键。针对微铣削加工中直接获取的刀具磨损图像分辨率较低难以实现高精度磨损监测的问题，提出了一种基于深度学习的单幅刀具磨损图像超分辨率重建算法，可以将低分辨率的刀具磨损图像重建为高分辨率的图像。低分辨率刀具磨损图像的特征图被提取后，由注意力模块计算特征图的特征权重，重新对特征图进行特征分配，并结合亚像素卷积对其进行上采样完成刀具磨损图像的超分辨率重建。特征提取无需深层网络，网络结构小。与插值和建模的传统重建方法相比，重建的刀具磨损图像的刀具边缘更加清晰，峰值信噪比和结构相似性指标也得到显著提升。
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