[发明专利]一种表面缺陷数据增强方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种表面缺陷数据增强方法、装置、电子设备及存储介质，其中表面缺陷数据增强方法包括：获取待增强的表面缺陷数据；获取待增强部位信息；根据待增强部位信息对表面缺陷数据进行划分；对划分后的表面缺陷数据进行数据增强。通过根据待增强部位信息对表面缺陷数据进行划分，然后对划分后的表面缺陷数据分别进行数据增强，实现了针对特定位置的数据增强，从而可以实现针对特定位置的表面缺陷检测。

技术领域

本申请涉及图像数据处理技术领域，具体而言，涉及一种表面缺陷数据增强方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，机器视觉表面缺陷检测是机器学习在工业上较成熟的应用之一， 包括基于视觉特征的缺陷检测方法和基于深度学习的缺陷检测方法等。在进行表面缺陷检测时，若存在数据量缺乏或数据质量不高的情况，需要采用数据增强的步骤。

现有数据增强方法大都直接采用几何变换、像素变换以及裁剪等基础变换方式，缺陷数据的扩充范围为图片全局，无法在某些特定的需求位置进行数据扩充，导致在表面缺陷检测时无法对特定需求位置进行缺陷检测。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种表面缺陷数据增强方法，用以实现在表面缺陷检测时对特定需求位置进行数据增强。

第一方面，本申请实施例提供一种表面缺陷数据增强方法，包括：获取待增强的表面缺陷数据；获取待增强部位信息；根据待增强部位信息对表面缺陷数据进行划分；对划分后的表面缺陷数据进行数据增强。在上述方案的实现过程中，通过根据待增强部位信息对表面缺陷数据进行划分，然后对划分后的表面缺陷数据分别进行数据增强，实现了针对特定位置的数据增强，从而可以实现针对特定位置的表面缺陷检测。

可选地，在本申请实施例中，在所述根据待增强部位信息对表面缺陷数据进行划分前，还包括：对所述表面缺陷数据进行初次数据增强，获得经过初次数据增强后的表面缺陷数据；所述根据待增强部位信息对表面缺陷数据进行划分，包括：根据待增强部位信息对初次数据增强后的表面缺陷数据进行划分。在上述方案的实现过程中，通过对表面缺陷数据进行初次数据增强，不仅在数量上实现了对数据进行增强，还有效保证了对表面缺陷数据进行划分的效果。

可选地，在本申请实施例中，初次数据增强的方式包括：基于几何变换的数据增强、基于色彩变换的数据增强、以及基于像素变换的数据增强中的至少一者。在上述方案的实现过程中，通过多种方式来实现对表面缺陷数据的初次数据增强，可以采用几何变换、色彩变换和像素变换方式中的任意一种或几种来实现对样本的初次增强，从而为后续对表面缺陷数据进行划分提供数据支撑，改善数据划分效果。

可选地，在本申请实施例中，对划分后的表面缺陷数据分别进行数据增强的增强方式，包括：基于几何变换的数据增强、基于色彩变换的数据增强、以及基于像素变换的数据增强中的至少一者。在上述方案的实现过程中，通过多种方式来实现对表面缺陷数据的数据增强，可以采用几何变换、色彩变换和像素变换方式中的任意一种或几种来实现对样本的再次增强，区别于初次增强的全局增强后方式，再次增强是针对划分后的表面缺陷数据进行的；初次增强目的在于对全局样本进行扩充，以改善区域划分效果；再次增强的目的在于对划分后的样本进行再次扩充；采用初次增强配合再次增强的方式，可以有效改善针对划分后各样本数据的增强效果，从而可以有针对性地实现待增强部位的表面缺陷检测。

可选地，在本申请实施例中，待增强的表面缺陷数据包括：待增强的齿轮表面缺陷数据；所述根据待增强部位信息对表面缺陷数据进行划分，包括：根据待增强部位信息将齿轮表面缺陷数据划分为齿面缺陷数据和齿底缺陷数据。在上述方案的实现过程中，通过待增强部位信息将齿轮表面缺陷数据划分为齿面缺陷数据和齿底缺陷数据，实现了针对齿轮特定位置的数据增强；然后通过对齿面缺陷数据和齿底缺陷数据分别进行数据增强，进而通过齿面缺陷增强数据和齿底缺陷增强数据对表面缺陷检测网络进行训练，从而使得后续在针对齿轮表面进行缺陷检测时实现对不同齿轮部位的针对性缺陷检测。