基于图像的缺陷定位分割方法、系统、终端及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202110970838.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113793343A | 公开（公告）日 | 2021-12-14 |
| 申请公布号 | CN113793343A | 申请公布日 | 2021-12-14 |
| 分类号 | G06T7/11（2017.01）I;G06T7/136（2017.01）I;G06T7/194（2017.01）I;G06T7/73（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G01N21/88（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李波;陈伟锋;刘彬;刘奋成;赵旭 | 申请（专利权）人 | 联想新视界（南昌）人工智能工研院有限公司 |
| 代理机构 | 北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 何世磊 |
| 地址 | 330063江西省南昌市丰和南大道696号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了本发明提供一种基于图像的缺陷定位分割方法、系统、终端及存储介质，属于工业品缺陷图像识别的技术领域。本发明通过对小批量的缺陷样本图像进行缺陷数据扩增，将扩增的缺陷数据输入至深度学习的自编码器的神经网络进行迭代训练，将迭代训练过程中误差小的网络参数保存固定下来，载入神经网络得到具有预设网络参数的无监督神经网络，将待测缺陷图像的缺陷数据输具有预设网络参数的无监督神经网络，得到该待测缺陷图像的低秩背景图像，将待测缺陷图像和低秩背景图像进行阈值分割，得到所述待测缺陷图像精细化的缺陷分割定位结果。本发明具有速度快、精度高、鲁棒性好和环境适应能力强的优点。 |
