[发明专利]一种太赫兹图像缺陷检测方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种太赫兹图像缺陷检测方法、装置、系统及计算机可读存储介质，包括建立太赫兹图像缺陷检测模型；获取待检测太赫兹图像；采用太赫兹图像缺陷检测模型对待检测太赫兹图像进行视觉特征提取，得到整体视觉特征和局部显著图特征；依据注意力机制对整体视觉特征和局部显著图特征进行分析，得到加权特征；对加权特征进行识别分析，得到与待检测太赫兹图像对应的缺陷类别。本发明中在得到与待检测太赫兹图像对应的整体视觉特征和局部显著图特征后，通过注意力机制将局部显著图特征作用到整体视觉特征中，所得到的加权特征不仅包括待检测太赫兹图像的整体视觉特征，还加强了待检测太赫兹图像局部重要特征，从而提高了缺陷识别的精确度。

技术领域

本发明实施例涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种太赫兹图像缺陷检测方法、装置、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，国内外学者利用太赫兹成像技术在对太赫兹图像缺陷方面进行了相关的研究，特别是在探伤成像的后期图像增强方面进行了一定的探索研究。

目前，太赫兹图像缺陷检测的技术方法主要包括基于小波变换与利普系茨指数的太赫兹图像缺陷检测和基于小波去噪的太赫兹图像缺陷检测，其中，基于小波变换与利普系茨指数的太赫兹图像缺陷检测对缺陷识别十分模糊，最后的分类结果需要人工辅助加以实现；基于小波去噪的太赫兹图像缺陷检测方法是基于太赫兹图像整体特征进行分析，忽略了局部特征，易引起缺陷误判。

鉴于此，如何提供一种提高太赫兹图像缺陷检测精度的方法、装置、系统及计算机可读存储介质成为本领域技术人员目前需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种太赫兹图像缺陷检测方法、装置、系统及计算机可读存储介质，在使用过程中能够提高了缺陷识别的精确度。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种太赫兹图像缺陷检测方法，包括：

建立太赫兹图像缺陷检测模型；

获取待检测太赫兹图像；

采用所述太赫兹图像缺陷检测模型对所述待检测太赫兹图像进行视觉特征提取，得到整体视觉特征和局部显著图特征；

依据注意力机制对所述整体视觉特征和所述局部显著图特征进行分析，得到加权特征；

对所述加权特征进行识别分析，得到与所述待检测太赫兹图像对应的缺陷类别。

可选的，所述建立太赫兹图像缺陷检测模型的过程为：

对预先建立的太赫兹图像缺陷检测网络模型进行网络参数初始化，得到初始化后的太赫兹图像缺陷检测器；

通过各个样本太赫兹图像及缺陷类别预测损失函数对所述初始化后的太赫兹图像缺陷检测网络模型进行迭代训练，确定出缺陷类别预测损失函数值最小时对应的网络模型参数；

将依据所述网络模型参数建立的太赫兹图像缺陷检测网络模型作为所述太赫兹图像缺陷检测模型。

可选的，所述太赫兹图像缺陷检测网络模型包括视觉特征提取器、注意力模型和缺陷类别识别器；

所述对预先建立的太赫兹图像缺陷检测网络模型进行网络参数初始化的过程为：

通过正态分布对所述视觉特征提取器中的第一卷积层的卷积核、对所述注意力模型中的转换矩阵U以及对所述缺陷类别识别器中的全连接层和softmax层进行初始化，其中，所述第一卷积层的卷积核的形状为3×3×4。

可选的，所述所述缺陷类别预测损失函数为：

其中，L_loos(x,y)为损失值，x为四通图像道特征，y为图像真实的缺陷类别，为图像预测的缺陷类别，所述四通道包括R、G、B及显著图通道。