[发明专利]一种基于生成式对抗网络的汽车表观质量检测方法有效
| 申请号： | 201910106286.4 | 申请日： | 2019-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN109741328B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 徐林;梁洪霞 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 张志伟 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于生成式对抗网络的汽车表观质量检测方法，包括以下步骤：获取下线车辆的表面坑包、划痕、几何尺寸间隙及面差等表观缺陷图像数据；考虑到实际缺陷表面存在泥点、雨点、油渍等遮挡物，将获取的缺陷数据进行随机二进制掩码等效处理，完成基于无监督学习的图像修复任务；将修复后的缺陷数据与未经处理的缺陷数据用于训练生成式对抗网络，完成基于半监督学习的缺陷识别分类任务；用区间优化算法优化生成式对抗网络训练过程中的权重参数。本发明提供的生成式对抗网络的网络结构，用于无监督判别真伪辅助完成修复图像任务。最终能够同时进行缺陷去遮挡物完成图像修复以及汽车表观缺陷识别分类多任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 汽车 表观 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成式对抗网络的汽车表观质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取下线车辆的表观缺陷图像数据，进行整理分类、尺寸标准化、制作标签预处理；表观缺陷图像数据包括表面坑包、划痕、几何尺寸间隙及面差；考虑到实际缺陷表面存在泥点、雨点、油渍遮挡物，将获取的缺陷图像采样进行二进制掩码等效处理，完成基于无监督学习的图像修复任务；将图像修复后的缺陷数据与未经处理的缺陷数据用于训练生成式对抗网络，完成基于半监督学习的缺陷识别分类任务；用区间优化算法优化生成式对抗网络训练过程中的权重参数。
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