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申请/专利权人：河钢数字技术股份有限公司
摘要：本发明公开了基于多元高斯分布建模的无监督碗粥表面缺陷检测方法，涉及碗粥产品检测技术领域，该基于多元高斯分布建模的无监督碗粥表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：碗粥图像预处理，针对处理后的图像进行特征提取；特征提取的具体步骤包括：加载预训练的多元高斯分布无监督学习模型；设置中间特征层的输出，注册钩子函数，提取模型中不同层的特征；首次提出了基于多元高斯分布的无监督学习模型，并将其应用于碗粥流水产线的表面缺陷检测。与传统模型相比，它有效提高了异常检测的准确性和效率，无需标注数据，能自动学习并识别图像特征。利用预训练模型自主提取关键特征，简化了处理流程，且对新型或未知缺陷具有更强的适应性。
主权项：1.基于多元高斯分布建模的无监督碗粥表面缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：碗粥图像预处理，针对处理后的图像进行特征提取；特征提取的具体步骤包括：加载预训练的多元高斯分布无监督学习模型；设置中间特征层的输出，注册钩子函数，提取模型中不同层的特征；加载数据集并遍历数据，用模型提取特征，将特征存储在字典中；对提取的特征进行嵌入层拼接和随机选择，最终形成嵌入向量；计算嵌入向量的均值和协方差矩阵，用于构建多元高斯分布；S2：构建多元高斯分布建模与异常检测，实现无监督的碗粥表面缺陷检测；构建缺陷检测流程和图像分析的具体步骤包括：加载预训练多元高斯分布无监督学习模型、协方差矩阵、均值和逆矩阵；利用预训练的多元高斯分布无监督学习模型作为特征提取器，并定义了一个高斯模糊层；利用多元高斯分布无监督学习模型中提取的特征，拼接特征，计算马氏距离，生成异常图；利用图像分析，计算得分图、生成二值掩码、4x4卷积到掩码、连接区域，得到缺陷框的坐标；利用XML文件获取的真实标注框，绘制图像，生成得分图。S3：利用碗粥图片中的各类缺陷进行分类，对检测结果进行可视化呈现，加强可解释性。
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