一種工業(yè)級智能表面缺陷檢測方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011135204.8 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112017182A | 公開（公告）日 | 2020-12-01 |
| 申請公布號 | CN112017182A | 申請公布日 | 2020-12-01 |
| 分類號 | G06T7/00(2017.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 葉振飛;鄭秀征;王英利;梁長國;王秘;朱超平 | 申請（專利權(quán)）人 | 北京中鼎高科自動化技術有限公司 |
| 代理機構(gòu) | 北京東方芊悅知識產(chǎn)權(quán)代理事務所（普通合伙） | 代理人 | 北京中鼎高科自動化技術有限公司 |
| 地址 | 101102北京市通州區(qū)中關村科技園區(qū)通州園金橋科技產(chǎn)業(yè)基地景盛南四街15號2H | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及一種工業(yè)級智能表面缺陷檢測方法，通過構(gòu)建并訓練生成孿生生成對抗網(wǎng)絡GAN，將輸入圖像通過改進型GAN網(wǎng)絡修復成“正常樣本”，將該輸出同人工標注的正樣本通過孿生CNN網(wǎng)絡做比對，不同之處即為缺陷。本發(fā)明設計的孿生生成對抗式網(wǎng)絡無需大量的樣本，也不用進行數(shù)據(jù)擴增，可解決常見的工業(yè)產(chǎn)品樣本量少的問題，減少深度學習少樣本和零樣本帶來的過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，使得缺陷樣本量少的產(chǎn)品和新品開發(fā)時的缺陷檢測成為可能。利用交叉對齊損失函數(shù)CA和分布對齊損失函數(shù)DA，來加強兩個網(wǎng)絡輸出之間的關系，取得較好的分類識別效果。通過Attention機制以及硬件GPU實現(xiàn)模型訓練速度的提升，使得工業(yè)快速部署成為可能。?? |
