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申请/专利权人：南京航空航天大学
申请日：2024-04-22
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298259A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/30;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/25
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及一种针对强吸光材料的目标检测方法，包括对采集的原图像用生成光源网络模型进行模拟补光得到补光后的图像；采集补光后的图像表面缺陷数据，并对缺陷数据标注成用于训练和测试的数据集；构建强吸光材料表面缺陷检测模型，将用于训练的补光后的图像数据集输入该缺陷检测模型中，得到初步的训练模型；针对跨尺度缺陷，采用距离作为损失函数，对该训练模型进行优化训练和权重更新，得到训练好的缺陷检测模型；将评估后的缺陷检测模型应用于新的补光后的图像中，得到强吸光材料表面缺陷检测结果。本发明目标检测框架推理效率更高,对采集到的图像进行模拟补光大大提高了检测精度，适用于大部分工业场景下的强吸光材料表面跨尺度缺陷检测。
主权项：1.一种针对强吸光材料的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对有缺陷的强吸光材料表面进行图像采集，对采集的原图像用生成光源网络模型进行模拟补光，得到补光后的图像；S2、采集补光后的图像表面缺陷数据，并对缺陷数据标注成用于训练和测试的数据集；S3、构建Ham-SDI强吸光材料表面缺陷检测模型，将用于训练的补光后的图像数据集输入该缺陷检测模型中，得到初步的训练模型；S4、针对跨尺度缺陷，采用Wasserstein距离作为损失函数，对该训练模型进行优化训练和权重更新，得到训练好的缺陷检测模型；S5、用于测试的补光后的图像数据集评估训练好的缺陷检测模型性能，将评估后的缺陷检测模型应用于新的补光后的图像中，得到强吸光材料表面缺陷检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种针对强吸光材料的目标检测方法
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