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一种结合生成对抗网络与传统图像处理技术的工业产品喷涂缺陷数据增强方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域,提供了一种结合生成对抗网络与传统图像处理技术的工业产品喷涂缺陷数据增强方法。利用传统图像处理,通过对图片各通道像素值与图片尺度的变换,对喷涂缺陷进行提取,再采用生成对抗网络对提取的缺陷图像进行训练和生成。本发明可以有效地增加喷涂缺陷数据的多样性,为构建缺陷分类识别等神经网络的训练过程提供数据集,可以一定程度上解决工业生产环境中产品喷涂缺陷数据量不足的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111144513B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.09.20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN202010000347.1

  • 发明设计人 薛林;陈相吉;黑俊铭;

    申请日2020.01.02

  • 分类号G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11;

  • 代理机构大连理工大学专利中心;

  • 代理人温福雪;侯明远

  • 地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2022-09-26 23:21:11

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