买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室);联宝(合肥)电子科技有限公司;合肥联宝电器有限公司

摘要：本发明涉及缺陷检测技术领域，公开了一种基于图像分割与补全的缺陷检测方法，包括：采集待检测工业品的表面图像，并将表面图像分离为三个通道；分别对三个通道的图像进行分割，得到干扰区域在三个通道下的掩膜；将三个通道下的掩膜进行融合，得到表面图像中干扰区域的掩膜；使用无缺陷的表面图像和随机生成的掩膜，对图像补全模型进行训练；将采集的工业品的表面图像和掩膜输入到完成训练的图像补全模型，对表面图像中的干扰区域进行补全；通过缺陷检测模型，对补全后的表面图像进行缺陷检测。本发明通过分割和补全的方法，有效消除工业品表面干扰因素对缺陷检测效果的影响，提高了模型对工业品表面图像复杂和特殊情况的适应能力。

主权项：1.一种基于图像分割与补全的缺陷检测方法，在对工业品表面图像中的干扰区域进行分割、补全后，进行缺陷检测；其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集待检测工业品的表面图像，并将所述表面图像分离为三个通道的图像，分别为R通道图像、G通道图像和B通道图像；步骤二：分别对R通道图像、G通道图像和B通道图像进行分割，得到干扰区域在三个通道下的掩膜；步骤三：将三个通道下的掩膜进行融合，得到表面图像中干扰区域的掩膜；步骤四：使用无缺陷的工业品的表面图像和随机生成的掩膜，对图像补全模型进行训练，使图像补全模型学习工业品表面纹理的特征；步骤五：将步骤一采集的工业品的表面图像和步骤三得到的掩膜输入到完成训练的图像补全模型，对表面图像中的干扰区域进行补全，将干扰区域还原为与工业品表面纹理一致的正常区域；步骤六：通过缺陷检测模型，对补全后的表面图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；图像补全模型包括编码器和解码器；步骤四具体包括以下步骤：步骤四A，将表面图像中被掩膜覆盖的部分的像素值置零，得到待处理图像；掩膜在图像上的位置信息记为掩膜信息；步骤四B，对待处理图像进行卷积，再将卷积结果与自身在GELU激活函数上的投影进行矩阵点乘，得到图像特征： ；其中，为卷积，为GELU激活函数；步骤四C，图像特征经过由四个编码块组成的编码器，每两个编码块间进行一次下采样，最终得到表面图像在四个不同尺度下的特征、、和；并将、、和从上到下依次设置在不同层次；步骤四D，将步骤四C得到的特征、、和逐层连接并通过由三个解码块组成的解码器，从最后得到的特征开始，每次进行一次像素混洗上采样，然后与上一层特征连接并通过一个解码块；步骤四E，将解码器的输出结果通过反卷积映射为最终的补全后的表面图像；所述下采样采用综合掩膜信息的像素混洗下采样；步骤四C具体包括：图像特征先输入到第一个编码块中，得到特征，对特征进行综合掩膜信息的像素混洗下采样，得到下采样特征；将下采样特征输入到第二个编码块中，得到特征，对特征进行综合掩膜信息的像素混洗下采样，得到下采样特征；将下采样特征输入到第三个编码块中，得到特征，对特征进行综合掩膜信息的像素混洗下采样，得到下采样特征；将下采样特征输入到第四个编码块中，得到特征；特征为最后一个编码块的输出，进行上采样后再与进行连接，作为第一个解码块的输入；综合掩膜信息的像素混洗下采样，具体包括：记图像特征和掩膜信息的尺寸为，、分别为图像特征的高和宽，通道数为；将特征、、统一记为特征，对于多通道的特征和掩膜信息，进行以下处理：首先使用卷积核将特征投影为通道数减半的特征，然后对和进行像素混洗下采样，得到下采样后的掩膜信息和特征： ；；将下采样后的掩膜信息和特征进行分通道连接，以保持掩膜位置在下采样过程中的一致性： ； ； ；其中、和运算符分别表示分通道切片、分通道连接和求模运算操作，为特征的第个切片，为掩膜信息的第个切片，，计算得到尺寸为、通道数为的连接特征，表示实数域；最后使用卷积核对连接特征进行编码，输出下采样特征： ；下采样特征包括下采样特征、、。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 联宝(合肥)电子科技有限公司 合肥联宝电器有限公司 一种基于图像分割与补全的缺陷检测方法