[發明專利]一種鋼卷表面的缺陷樣本生成方法、系統及電子設備

在審

• 申請號: 201910584062.4
• 申請日: 2019-06-29
• 公開（公告）號: CN110675359A
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發明（設計）人: 張發恩;劉洋;黃家水;唐永亮
• 申請（專利權）人: 創新奇智(南京)科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10;G01N21/88
• 代理公司: 44361 深圳市智享知識產權代理有限公司
• 代理人: 王琴;蔣慧

1.一種鋼卷表面的缺陷樣本生成方法，其特征在于：包括如下步驟:

步驟S1：提供帶缺陷的初始鋼卷表面圖像及一初始神經網絡，摳除初始鋼卷表面圖像中的缺陷部分獲得缺陷摳除圖像，并將缺陷摳除圖像作為輸入，用帶缺陷的初始鋼卷表面圖像進行監督學習，獲得一缺陷生成神經網絡，所述缺陷生成神經網絡可基于輸入的圖像特征生成缺陷紋理；及

步驟S2：將隨機摳除部分位置的待處理圖像輸入至所述缺陷生成神經網絡中，獲得所需具有缺陷的樣本圖像。

2.如權利要求1中所述鋼卷表面的缺陷樣本生成方法，其特征在于，步驟S1可包括如下步驟：

步驟S11：提供帶缺陷的初始鋼卷表面圖像，并生成缺陷位置的掩膜；

步驟S12：利用掩膜，摳除初始鋼卷表面圖像中的缺陷以獲得缺陷摳除圖像；及

步驟S13：提供一初始神經網絡，將缺陷摳除圖像輸入至所述初始神經網絡中，并用帶缺陷的初始鋼卷表面圖像進行監督學習，獲得一缺陷生成神經網絡。

3.如權利要求2中所述鋼卷表面的缺陷樣本生成方法，其特征在于：步驟S13中的初始神經網絡為具有部分卷積層的全連接結構的神經網絡。

4.如權利要求2中所述鋼卷表面的缺陷樣本生成方法，其特征在于：上述步驟S13具體包括如下步驟：

步驟S131：將缺陷摳除圖像與帶缺陷的初始鋼卷表面圖像輸入至初始神經網絡；

步驟S132：所述初始神經網絡以帶缺陷的初始鋼卷表面圖像為參照，在缺陷摳除圖像中摳除缺陷的位置生成與帶缺陷的初始鋼卷表面圖像中的缺陷相匹配的模擬缺陷；及

步驟S133：所述初始神經網絡保存獲得的模擬缺陷，獲得缺陷生成神經網絡。

5.如權利要求4中所述鋼卷表面的缺陷樣本生成方法，其特征在于：步驟S132中，通過計算帶缺陷的初始鋼卷表面圖像中的缺陷與模擬缺陷之間的損失函數，并根據所述損失函數，將生成的所述模擬缺陷更接近帶缺陷的初始鋼卷表面圖像中的缺陷。

6.如權利要求4中所述鋼卷表面的缺陷樣本生成方法，其特征在于：步驟S2具體包括如下步驟：

步驟S21：提供初始完整圖像，在初始完整圖像上任意位置摳除至少一處圖像，獲得待處理圖像；及

步驟S22：將所述待處理圖像輸入至缺陷生成神經網絡，在摳除圖像的位置生成為與所述模擬缺陷相匹配的樣本缺陷，獲得所需具有缺陷的樣本圖像。

7.如權利要求6中所述鋼卷表面的缺陷樣本生成方法，其特征在于：步驟S22中，具體包括以下步驟：

步驟S221：所述缺陷生成神經網絡通過所述待處理圖像中摳除缺陷的位置邊緣的像素值，獲得與該邊緣的像素值匹配的模擬缺陷；及

步驟S222：以匹配結果的模擬缺陷為參照，在對應摳除缺陷的位置生成樣本缺陷。

8.一種鋼卷表面的缺陷樣本生成系統，其特征在于，包括：

網絡訓練單元，被配置為用于提供帶缺陷的初始鋼卷表面圖像及一初始神經網絡，摳除初始鋼卷表面圖像中的缺陷部分獲得缺陷摳除圖像，并將缺陷摳除圖像作為輸入，用帶缺陷的初始鋼卷表面圖像進行監督學習，獲得一缺陷生成神經網絡，所述缺陷生成神經網絡可基于輸入的圖像特征生成缺陷紋理；及

樣本生成單元，被配置為用于將隨機摳除部分位置的待處理圖像輸入至所述缺陷生成神經網絡中，獲得所需具有缺陷的樣本圖像。

9.如權利要求8中所述鋼卷表面的缺陷樣本生成系統，其特征在于，所述網絡訓練單元還包括：

圖像獲取單元，被配置為用于提供帶缺陷的初始鋼卷表面圖像，并生成缺陷位置的掩膜；

缺陷摳除單元，被配置為用于利用掩膜，摳除初始鋼卷表面圖像中的缺陷以獲得缺陷摳除圖像；及

監督學習單元，被配置為用于提供一初始神經網絡，將缺陷摳除圖像輸入至所述初始神經網絡中，并用帶缺陷的初始鋼卷表面圖像進行監督學習，獲得一缺陷生成神經網絡。

10.一種電子設備，包括存儲器和處理器，其特征在于：所述存儲器中存儲有計算機程序，所述計算機程序被設置為運行時執行所述權利要求1至7任一項中所述的鋼卷表面的缺陷樣本生成方法；

所述處理器被設置為通過所述計算機程序執行所述權利要求1至7任一項中所述的鋼卷表面的缺陷樣本生成方法。