标题：基于改进ResNet两阶段训练模型的转子焊锡缺陷检测
作者：吴承俊 方夏 王杰 张帆 李秦川
作者单位：四川大学机械工程学院，四川 成都 610065
关键字：缺陷检测；相似度损失；转子焊锡；ResNet
摘要：针对当前转子焊锡缺陷检测准确率较低的问题，提出了一种基于改进ResNet的两阶段训练网络模型。首先在主干网络引入SRM注意力机制，提高网络对色泽纹理的特征提取能力，通过改进的相似度损失函数训练特征编码器，然后再通过添加分类头的方法进行微调训练出最终的网络模型。将提出的方法用于转子焊锡缺陷检测，并与经典的ResNet网络等比较，实验证明，采用所提出的方法准确率可达到97.6%，明显优于经典的ResNet等分类方法，具有一定的应用价值。