[发明专利]一种磁性材料产品表面缺陷模拟方法及装置

说明书

本申请提供一种磁性材料产品表面缺陷模拟方法及装置，所述方法包括：获取多组磁性材料产品的带缺陷表面图像及对应的缺陷掩码图；根据多组带缺陷表面图像及缺陷掩码图，裁剪得到多组带缺陷局部图像及对应的局部缺陷掩码图；根据多组带缺陷局部图像及局部缺陷掩码图，构建得到缺陷库；获取磁性材料产品的无缺陷表面图像；从缺陷库中选取目标缺陷图像及对应的目标缺陷掩码图；根据目标缺陷图像、目标缺陷掩码图及图像的结构相似性，在无缺陷表面图像模拟缺陷，得到模拟缺陷图像。本申请可在无缺陷表面图像模拟缺陷，得到模拟缺陷图像，为基于深度学习实现磁性材料产品表面缺陷检测的方式提供更多的训练数据。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种磁性材料产品表面缺陷模拟方法及装置。

背景技术

在磁性材料产品质检领域，磁性材料产品的表面缺陷检测是很重要的部分。目前，磁性材料产品的表面缺陷检测主要还是人工检测，此种方式效率低下，难以保证检测的准确性，且人力成本较高。

随着科学技术的不断发展及检测要求的提高，基于深度学习实现磁性材料产品表面缺陷检测的方式成为了一种潜在的高效解决方案。基于深度学习实现磁性材料产品表面缺陷检测的方式，需要大量的训练数据，而磁性材料产品本身缺陷件较少，且部分罕见的缺陷种类几乎无法完成较多的数据采集，导致了深度学习算法的性能受到了限制，使得基于深度学习实现磁性材料产品表面缺陷检测的检测准确率受到了较大地影响。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种磁性材料产品表面缺陷模拟方法及装置，可在无缺陷表面图像模拟缺陷，得到模拟缺陷图像，为基于深度学习实现磁性材料产品表面缺陷检测的方式提供更多的训练数据。

第一方面，本申请实施例提供了一种磁性材料产品表面缺陷模拟方法，包括：

获取多组磁性材料产品的带缺陷表面图像及对应的缺陷掩码图，所述带缺陷表面图像带有缺陷标注；

根据多组所述带缺陷表面图像及所述缺陷掩码图，裁剪得到多组带缺陷局部图像及对应的局部缺陷掩码图；

根据多组所述带缺陷局部图像及所述局部缺陷掩码图，构建得到缺陷库；

获取所述磁性材料产品的无缺陷表面图像；

从所述缺陷库中选取目标缺陷图像及对应的目标缺陷掩码图；

根据所述目标缺陷图像、所述目标缺陷掩码图及图像的结构相似性，在所述无缺陷表面图像模拟缺陷，得到模拟缺陷图像。

在上述实现过程中，本申请实施例的磁性材料产品表面缺陷模拟方法，通过获取多组磁性材料产品的带缺陷表面图像及对应的缺陷掩码图，裁剪得到多组带缺陷局部图像及对应的局部缺陷掩码图，构建了缺陷库；在获取磁性材料产品的无缺陷表面图像时，可从缺陷库中选取目标缺陷图像及对应的目标缺陷掩码图，结合图像的结构相似性，在无缺陷表面图像模拟缺陷，得到模拟缺陷图像，为基于深度学习实现磁性材料产品表面缺陷检测的方式提供更多的训练数据，提高深度学习算法的性能，进而提高基于深度学习实现磁性材料产品表面缺陷检测的检测准确率。

进一步地，所述缺陷库至少按缺陷所在面对所述带缺陷局部图像及所述局部缺陷掩码图进行存储；

所述从所述缺陷库中选取目标缺陷图像及对应的目标缺陷掩码图，包括：

根据所述无缺陷表面图像，确定所述无缺陷表面图像的所在面；

根据所述无缺陷表面图像的所在面及所述缺陷所在面，从所述缺陷库中选取目标缺陷图像及对应的目标缺陷掩码图。

在上述实现过程中，该方法通过无缺陷表面图像的所在面及缺陷所在面，可更为快速地从缺陷库中选取目标缺陷图像及对应的目标缺陷掩码图，并可使得选取的目标缺陷图像与无缺陷表面图像更为适配，以更好地保障本申请实施例的磁性材料产品表面缺陷模拟方法的模拟效果，以及得到的模拟缺陷图像的质量。