来源：期刊VIP网 时间：
作者：胡涛涛;孙卫红;梁曼;邵铁锋;
单位：中国计量大学机电工程学院;中国计量大学茧丝绸质量检测技术研究所;
摘要：动态采集生丝图像时生丝微小抖动会造成生丝图像模糊，为解决现有生丝图像分割算法对模糊生丝条干与边缘疵点分割效果不佳的问题，以U-Net作为主干特征提取网络，提出一种基于多尺度融合与注意力机制的生丝条干与疵点分割算法。首先，将生丝原始特征图进行空间与通道上的双路注意力抓取，增强网络对丝干与疵点等有效特征的提取能力。其次，通过编码器浅层嵌入的边缘定位模块获取细粒度的生丝边缘细节信息，将其输入到解码器特征融合模块进行不同网络层级的多尺度特征融合。最后，引入Lovsz-Softmax损失函数进行数据均衡，生成分割概率图后得到分割图像。实验结果表明，与现有生丝分割算法相比，该算法对模糊生丝条干有明显的分割优势，且生丝边缘疵点的分割准确率、特异性、敏感度分别达到98.26%,99.54%,84.31%；相比于原始U-Net网络，各指标分别提升2.59%,1.35%,5.87%。
关键词：生丝;模糊条干;边缘疵点;注意力机制;多尺度融合;语义分割
基金资助：中国纤维质量监测中心项目（OITC-G190281374）; 浙江省基础公益研究计划项目（LGG20E050014）
