[发明专利]一种多尺度的基于生成对抗网络的工业零件缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202211388657.0 | 申请日： | 2022-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN115661543A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 吴明洋;干劲;许彩娥;董喆;陈奕江;王炳炎;戴哲昊 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/40;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/094;G06N3/0475 |
| 代理公司： | 杭州易中元兆专利代理有限公司 33341 | 代理人： | 叶卫强 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多尺度的基于生成对抗网络的工业零件缺陷检测方法，该方法将工业零件表面图像输入至基于生成对抗网络的缺陷检测网络中，构建多尺度的图像信息融合模块并将其作为特征融合单元嵌入到生成网络中，让该模型的生成网络仅学习正常类工业零件图像的特征分布并生成重构图像，由判别网络输出重构图像与原始图像之间的异常分数实现缺陷检测。本发明使用高效的多尺度的图像信息融合模块，增强生成网络在训练阶段重构正常类图像的能力，弱化在测试阶段对缺陷类图像的重构效果，可有效提升判别网络对工业零件表面缺陷的分类能力，同时本发明模型图像翻译质量更好，有助于提高收敛速度，为图像翻译任务提供更好的特征表示。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 基于 生成 对抗 网络 工业 零件 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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