[發明專利]一種基于循環生成對抗網絡的弧面缺陷圖像生成方法

在審

• 申請號: 202110253845.1
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN113011480A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 黃茜;朱軻信;胡志輝;師聰穎
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 楊望仙

1.一種基于循環生成對抗網絡的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，包括：

步驟1、獲取含缺陷的弧面圖像和無缺陷的弧面圖像；對含缺陷的弧面圖像，使用矩形框標注出所有帶缺陷的位置；對無缺陷的弧面圖像，使用矩形框標注出若干可能出現缺陷的位置；從標注的弧面圖像中提取標注區域形成缺陷集和無缺陷集；

步驟2、初始化循環生成對抗網絡；循環生成對抗網絡包括兩個生成對抗網絡：GAN_B→A和GAN_A→B，其中：GAN_B→A用于從無缺陷的弧面圖像轉換為含缺陷的弧面圖像，GAN_A→B用于從含缺陷的弧面圖像轉換為無缺陷的弧面圖像，GAN_B→A和GAN_A→B網絡結構完全一致；

步驟3、訓練循環生成對抗網絡；

步驟4、基于訓練好的循環生成對抗網絡將無缺陷的弧面圖像生成含缺陷的弧面圖像。

2.根據權利要求1所述的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，對無缺陷的弧面圖像，采用以下兩種標注方案之一進行標注：

①、人工精確標注出可能生成缺陷的區域；

②、首先對無缺陷的弧面圖像粗略標注較大的區域，較大的區域為經常出現缺陷的位置；然后以固定分辨率的矩形框在較大的區域中隨機選取子區域。

3.根據權利要求1所述的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，從標注的弧面圖像中提取標注區域形成缺陷集和無缺陷集包括：

從標注的弧面圖像中根據矩形框裁切出標注區域，使用雙線性內插算法歸一化為相同的尺寸，形成缺陷集和無缺陷集。

4.根據權利要求1所述的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，每個生成對抗網絡由一個生成器G和一個判別器D組成，生成器G用于生成圖像，判別器D用于將生成圖像判偽，生成器G與判別器D的對抗式訓練是生成對抗網絡得以生成高質量圖像的核心。

5.根據權利要求4所述的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，生成對抗網絡權重使用高斯分布隨機初始化。

6.根據權利要求4所述的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，生成器G是全卷積網絡，其具體結構包括：

首先是7×7的卷積層，然后使用stride＝2的卷積進行下采樣操作，然后使用9個殘差塊進行特征的提取映射，再使用最近鄰內插算法上采樣，最后使用7×7的卷積操作得到輸入圖像相同尺寸的生成缺陷圖像。

7.根據權利要求4所述的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，判別器D使用PatchGan結構，將輸入映射為特征圖而不是一個實數，特征圖是一個矩陣，特征圖的每個位置對應輸入圖像的某塊區域。

8.根據權利要求4所述的弧面缺陷圖像生成方法，其特征在于，判別器D是一個全卷積的結構，輸出尺寸為輸入圖像尺寸/16的特征圖。