一种基于GAN的图像修复的缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于GAN的图像修复的缺陷检测方法。该方法设计了基于GAN的图像修复网络，通过对于无缺陷样本图像数据进行预处理，实现了基于少量无缺陷样本的学习任务，解决了实际工业应用场景当中的正负样本不均衡问题；通过将该网络结合边缘检测Loss，增强了网络的元件复原能力；与此同时，采用了感兴趣区域(ROI)提取以及边缘移除的后处理方法，大幅度地提升了网络的缺陷检测精度，较好地实现了工业元件产品的缺陷检测任务。在150幅工业元件产品测试图像数据(其中139幅有缺陷，11幅无缺陷)上的测试结果验证了本发明针对于工业元件产品上的缺陷进行检测的有效性。