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公开(公告)号：CN112734690A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011493629.6
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种表面缺陷检测方法，所述方法包括：采集工业零部件表面图像；将所述表面图像的原始大尺寸图像分块成多个子图，得到子图训练数据集；构建缺陷检测网络；将子图训练数据集中的子图输入到所述缺陷检测网络中进行训练，获取训练好的缺陷检测网络；对待测图像进行分割处理，将所述待测图像分割成多个子图块图像；将所述多个子图块图像输入到训练好的缺陷检测网络，获取所述多个子图块图像的检测结果。本发明提供的方法，解决了现有的表面缺陷检测精度差、数据量少、缺陷小带来的检测难度增加的问题。
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公开(公告)号：CN112164035A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010965616.8
申请日：2020-09-15
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明涉及工业产品表面缺陷检测技术领域，具体涉及基于图像的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。该检测方法包括以下步骤：将待检测图像输入DSNet网络，提取多张输出响应图，根据输出的多通道响应图生成的缺陷位置分割图；根据所述输出响应图与由真实缺陷位置生成的真实响应图作交叉熵损失，利用所述交叉熵损失优化所述DSNet网络的网络参数。该检测方法在一次正向传播中直接确定缺陷类型并定位缺陷位置，由于无需将输入图像截取为图像块后进行多次预测或是先对图像所包含的材质进行分类再确定缺陷位置的复杂过程，因此提高了检测的效率，达到实时检测的目的。
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公开(公告)号：CN112734691A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011500075.8
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明提供了一种工业制品缺陷检测方法，首先，获取无缺陷的工业制品的第一图像，将所述第一图像划分为多个第一图像块；其次，获取待检测的工业制品的第二图像，将所述第二图像划分为多个第二图像块；然后，通过比较第一图像块和对应的第二图像块之间的相似度，判断所述第二图像块是否存在异常；最后若所述第二图像块存在异常，对所述第二图像块进行缺陷定位。本发明的实施例中，通过将图像划分为多个图像块，通过图像块的单独比较，筛选出可能存在异常图像块的图像块，且可以有效地提高计算机的工作效率；在筛选出可能存在的异常图像块之后，对工业制品的缺陷进行深入检测，定位出工业制品缺陷的精确位置。
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公开(公告)号：CN112258448A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010965641.6
申请日：2020-09-15
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明涉及工业制品表面划痕检测的技术领域，具体涉及一种细划痕检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该细划痕检测方法包括以下步骤：通过拉普拉斯算子与待测图像卷积，锐化增强待测图像得到待测增强图像；对待测增强图像进行均值滤波得到背景图像，并将待测增强图像与背景图像进行差值处理得到含有多个划痕线段的待测划痕图像；根据直线提取算法对待测划痕图像中的多个划痕线段进行提取，得到由多个划痕线段的起始点坐标组成的划痕线段集；利用划痕线段集中的多个起始点坐标生成一幅二值图，对二值图进行霍夫变换得到划痕线段。利用本发明实施例对较大尺寸的图像进行划痕检测能够准确的检测出细微划痕，避免漏检的情况出现。
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公开(公告)号：CN112164035B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010965616.8
申请日：2020-09-15
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及工业产品表面缺陷检测技术领域，具体涉及基于图像的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。该检测方法包括以下步骤：将待检测图像输入DSNet网络，提取多张输出响应图，根据输出的多通道响应图生成的缺陷位置分割图；根据所述输出响应图与由真实缺陷位置生成的真实响应图作交叉熵损失，利用所述交叉熵损失优化所述DSNet网络的网络参数。该检测方法在一次正向传播中直接确定缺陷类型并定位缺陷位置，由于无需将输入图像截取为图像块后进行多次预测或是先对图像所包含的材质进行分类再确定缺陷位置的复杂过程，因此提高了检测的效率，达到实时检测的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160110A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011493678.X
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明提供了一种工业数据异常检测方法，首先，获取所述标准工业制品的数据，获取所述异常工业制品的数据；其次，对所述标准工业制品的数据进行重新校验，对所述异常工业制品的数据进行重新校验；然后，计算并获得所述数据的高密度区域和低密度区域；通过对所述低密度区域进行划分，识别出缺陷样本的类别；最后获取待测样本的数据，确定所述待测样本的类别。本发明的实施例中，通过将对数据进行校验，保证数据的一致性，使得对工业制品缺陷进行分类时，缺陷分类更加精准，且通过对低密度区域进行划分，识别出缺陷样本的类别，可以有效的对缺陷类别进行分类；并对待测样本进行缺陷检测时，可以准确确定其所属的缺陷类别。
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公开(公告)号：CN112749788A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011495417.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明适用于图片处理领域，提供了一种超分辨率图片模型生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：向生成器中输入低分辨率图片，所述生成器将低分辨率图片生成高分辨率图片；将所生成的高分辨率图片和真实高分辨率图片输入到判别器当中，判别器用于给出所述生成的高分辨率图片和真实的高分辨率图片之间的判别结果；判断所述判别结果是否为最优结果；若为否，则继续向生成器中输入低分辨率图片直至所述判别结果为最优结果则确定所述图片模型为最优模型。本发明提供的方法，解决了现有的超分辨率图片生成模型精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN110782430A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910933275.3
申请日：2019-09-29
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种小目标的检测方法、装置、电子设备及存储介质。该检测方法包括以下步骤：对原始图像进行特征提取得到待检测图像；通过上下文感知模块对所述待检测图像进行处理，保持所述待检测图像的空间分辨率，并扩大感受野，输出多个不同感受野的特征图像；根据每个所述特征图像，预测包围框的大小；输出所述包围框。本发明实施例通过上下文感知模块在扩大感受野的同时保持分辨率不变，通过感应不同的上下文信息，从而捕捉不同尺度的目标信息，从而解决了底层特征图缺乏语义信息的技术问题。
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公开(公告)号：CN112164034B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010964999.7
申请日：2020-09-15
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及工件表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种工件表面缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。该检测方法包括以下步骤：对获取的工件表面图像进行预处理，获得输入特征图；利用卷积神经网络对所述输入特征图进行特征提取，得到多个特征图；在所述卷积神经网络的网络前端的至少一个池化层之后设有用于融合多尺度信息的特征保存模块；根据多个所述特征图通过跳跃式密集连接方式将细节传递到高层特征图，得到多个预测层；根据所述多个预测层预测不同尺度的用于匹配缺陷大小的预测框。本发明通过特征保存模块和跳跃式密集连接方式保存并传递图像中缺陷的纹理等细节信息，从而提高表面缺陷的检测精度。
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公开(公告)号：CN112734691B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011500075.8
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州金惠计算机系统工程有限公司
Abstract: 本发明提供了一种工业制品缺陷检测方法，首先，获取无缺陷的工业制品的第一图像，将所述第一图像划分为多个第一图像块；其次，获取待检测的工业制品的第二图像，将所述第二图像划分为多个第二图像块；然后，通过比较第一图像块和对应的第二图像块之间的相似度，判断所述第二图像块是否存在异常；最后若所述第二图像块存在异常，对所述第二图像块进行缺陷定位。本发明的实施例中，通过将图像划分为多个图像块，通过图像块的单独比较，筛选出可能存在异常图像块的图像块，且可以有效地提高计算机的工作效率；在筛选出可能存在的异常图像块之后，对工业制品的缺陷进行深入检测，定位出工业制品缺陷的精确位置。
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