Nomex honeycomb

基于Mamba的框架通过自监督提升XCT缺陷分类性能

研究人员开发了NL-MambaXCT，一个利用Mamba架构和自监督学习的新框架，用于Nomex蜂窝结构X射线计算机断层扫描（XCT）图像的缺陷分类。该方法结合了用于无标签数据预训练的掩码图像建模和嵌套学习公式，具有双时间尺度参数动态和深度动量优化器。该模型取得了高准确率和F1分数，优于现有的CNN、注意力机制和单时间尺度Mamba基线模型，表明其在航空航天制造业中进行高效、鲁棒的工业检测的潜力。