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公开(公告)号:CN117876335A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410048707.3
申请日:2024-01-12
申请人: 桂林电子科技大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T5/90 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T5/60 , G06N3/0895 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种基于图像分割与降噪的弱监督钢铁表面缺陷检测方法,包括如下步骤:采集钢铁表面数据;优化U‑net网络模型以适应对钢铁表面缺陷数据进行图像分割;嵌入结构相似性指数SSIM测量系统作为模型的损失函数,结合优化的U‑net网络模型,提出一种新的网络模型SSIM‑Unet,生成钢铁表面初步缺陷分割灰度图;将得到的缺陷分割灰度图先利用高斯滤波去除成像过程中的高斯噪声,最后利用中值滤波消除图像的椒盐噪声,突出图像缺陷部分;输出钢铁表面缺陷的最终的检测结果。本方法利用少量的钢铁表面缺陷数据,无需标注即可检测出缺陷的形状,相比现有检测方法,减少人力投入的同时、在检测速度、精确率,召回率上有大幅提高。