URA-Net缺陷分割网络

红外图像精准分割

该网络通过残差注意力模块抑制噪声并增强缺陷特征，实现对盆式绝缘子气泡缺陷的高精度分割。

Chen, Jinni · 79529849 · 杨灏 · 廉继红 · 李云红 · Ni, Zhang · Zhang, Ye · Siyu, Wang

Electric Power Systems Research 2027

参数信息

平均交并比 (MIoU)

92.53 %

召回率

96.20 %

精确率

96.45 %

F1 分数

96.28 %

可检测缺陷直径范围

0.7-5.5 mm

可检测缺陷深度范围

0.5-2.0 mm

技术优势

小缺陷不漏检

注意力机制保留微弱信号，即使直径小至 0.7 mm 的气泡也能被分割。

自动量化尺寸

从分割轮廓提取并计算直径，无需人工测量，减少主观误差。

应用场景

• 红外图像分割：用注意力机制提升红外图像中小缺陷的分割精度。
• 绝缘子缺陷检测：替代人工目检，自动定位并量化盆式绝缘子内部气泡。
• 工业视觉质检：作为视觉算法嵌入产线，实现非接触式缺陷检测。
• 机器人视觉系统：为巡检机器人提供轻量级分割模型，提升自主检测能力。