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[發明專利]表面缺陷瓷磚圖像生成方法、裝置、設備及存儲介質在審

專利信息
申請號: 202310025994.1 申請日: 2023-01-09
公開(公告)號: CN115937205A 公開(公告)日: 2023-04-07
發明(設計)人: 楊歡;王光亞;余松森;崔恒拓;吳赟恒;張熾誠;邱林偉;曾文哲;梁健淳 申請(專利權)人: 華南師范大學
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T5/50;G06N3/08;G06N3/0464
代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425 代理人: 張金龍
地址: 528225 廣東省佛山市*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 表面 缺陷 瓷磚 圖像 生成 方法 裝置 設備 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種表面缺陷瓷磚圖像生成方法,其特征在于,包括步驟:

訓練瓷磚缺陷生成網絡,通過訓練好的所述瓷磚缺陷生成網絡生成瓷磚缺陷圖像;

獲取瓷磚背景圖像,將瓷磚背景圖像與瓷磚缺陷圖像融合,得到表面缺陷瓷磚圖像;

其中,所述瓷磚缺陷生成網絡包括歸一化模塊、全連接模塊、仿射變換模塊、多個合成模塊和設置在每兩個相鄰的所述合成模塊之間的自注意力模塊,其中,所述歸一化模塊用于對輸入所述瓷磚缺陷生成網絡的隨機樣本數據進行歸一化處理;

所述全連接模塊用于對所述歸一化模塊輸出的數據進行全連接操作,輸出中間向量;

所述仿射變換模塊用于對所述中間向量進行仿射變換;

所述合成模塊包括第一調制層、第一解調層、第一卷積層、第一輸出層、上采樣層、第二調制層、第二解調層、第二卷積層和第二輸出層,其中,所述第一調制層用于根據可學習權重w對所述仿射變換輸出的向量進行調制操作;所述第一解調層用于對所述第一調制層輸出的向量進行解調操作;第一層所述合成模塊的所述第一卷積層用于對所述第一解調層輸出的向量和一常量c進行卷積操作;第二層至最后一層所述合成模塊的所述第一卷積層用于對所述第一解調層輸出的向量和所述自注意力模塊輸出的整體注意力特征圖進行卷積操作;所述第一輸出層用于對所述第一卷積層輸出的特征向量添加偏置b和隨機噪聲;所述上采樣層用于對所述第一卷積層輸出的特征向量進行上采樣操作;所述第二調制層用于根據可學習權重w對所述仿射變換模塊輸出的向量進行調制操作;所述第二解調層用于對所述第二調制層輸出的向量進行解調操作;所述第二卷積層用于對所述上采樣層輸出的特征向量和所述第二解調層輸出的向量進行卷積操作;所述第二輸出層用于對所述第二卷積層輸出的特征向量添加偏置b和隨機噪聲,輸出生成特征圖x,最后一層所述合成模塊輸出的所述生成特征圖確定為瓷磚缺陷圖像;

所述自注意力模塊包括第三卷積層、第四卷積層、第五卷積層、注意力層和第三輸出層,其中,所述第三卷積層用于將所述生成特征圖x變換為第一特征空間f(x);所述第四卷積層用于將所述生成特征圖x變換為第二特征空間g(x);所述第五卷積層用于將所述生成特征圖x變換為第三特征空間h(x);所述注意力層用于根據所述第一特征空間f(x)和所述第二特征空間g(x)對所述生成特征圖x的每一個像素點進行點注意力計算,輸出所述生成特征圖x的第j個像素點xj生成時,其上第i個像素點xi的點注意力圖βj,i;所述第三輸出層用于對全部所述點注意力圖βj,i和所述第三特征空間h(x)進行圖像疊加處理,輸出整體注意力圖。

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