[發明專利]一種基于異常合成與分解的紋理表面缺陷檢測方法與系統

有效

• 申請號: 202110033380.9
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112700432B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 楊華;宋開友;尹周平;侯岳
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06V10/77;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種基于異常合成與分解的紋理表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括：

S1.構建分割引導的缺陷生成網絡；所述缺陷生成網絡包括生成器和分割引導的判別器；所述生成器用于將第一類合成負樣本圖像I_cn轉變為與真實缺陷圖像更相似的第一類異常負樣本圖像I_n；所述第一類合成負樣本圖像I_cn由無缺陷紋理背景I_p與缺陷圖像I_d的缺陷標簽圖像I_l通過分區域疊加合成；所述分割引導的判別器用于分別對異常負樣本圖像I_n與真實缺陷圖像I_d進行缺陷分割；

S2.以缺陷分割為目的，利用對抗學習方法訓練缺陷生成網絡；

S3.利用訓練好的生成器轉化第二類合成負樣本圖像I′_cn，得到第二類異常負樣本圖像I′_n；所述第二類合成負樣本圖像由無缺陷紋理背景I_p與隨機采樣生成的異常掩膜圖像I_a通過分區域疊加合成；

S4.構建異常分解網絡，并以無缺陷紋理背景I_p和第二類異常負樣本圖像I′_n作為訓練集訓練異常分解網絡；所述異常分解網絡用于將缺陷圖像分解為紋理背景圖像與異常圖像；

S5.將待檢測的紋理表面圖像輸入訓練好的異常分解網絡，得到對應的紋理背景圖像與異常圖像，將缺陷圖像與紋理背景圖像間的殘差圖像與異常圖像融合，得到缺陷檢測結果得到缺陷檢測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于異常合成與分解的紋理表面缺陷檢測方法，其特征在于，第一類合成負樣本圖像I_cn由無缺陷紋理背景I_p與缺陷標簽圖像I_l利用以下表達式分區域疊加合成；

I_cn(x,y)＝(1-I_l(x,y))·I_p(x,y)+λ·I_l(x,y)

其中，λ表示隨機變量，x＝1,...,W,y＝1,...,H，W,H分別表示圖像寬度與高度。

3.根據權利要求1或2所述的一種基于異常合成與分解的紋理表面缺陷檢測方法，其特征在于，采用以下損失函數訓練缺陷生成網絡：

其中，L_dis(θ_sd)表示訓練判別器的損失函數，L_gen(θ_g)表示訓練生成器的損失函數；*,||·||₁,||·||₂分別表示期望、矩陣點乘、L₁、L₂范數，λ_a、λ_b表示各項損失對應的權重。

4.根據權利要求1-3任一項所述的一種基于異常合成與分解的紋理表面缺陷檢測方法，其特征在于，隨機采樣包括高斯采樣、學生t分布采樣、均勻采樣。