[发明专利]一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法及系统

说明书

本发明公开了一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法及系统，属于数据隐私保护技术领域。本发明将待处理的钢材表面缺陷图像进行图像预处理，包括降低噪声干扰，减去极少数类，对其进行数字化、灰度调整、图像增强等操作，然后按照类别打上标签，并将图片以三维数组矩阵的形式保存至文件，形成可用数据集；将上述预处理后的数据集使用矩阵同态加密算法进行加密，得到密文状态下的数据集；利用获得的密文数据集对经过改进的适应于密文的卷积神经网络模型进行训练；获得密文数据集的最终分类结果。本发明既保证了钢材表面缺陷图像的隐私性，又保证了图像分类精度。

技术领域

本发明涉及数据隐私保护技术领域，具体涉及一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法及系统。

背景技术

钢材质量评价体系包含多个方面，其中，钢材表面质量是重要指标。钢材表面质量问题也是制约钢铁行业生产和销售的重要因素。因此及时检测出钢材表面是否含有缺陷，判断缺陷的类别，分析缺陷产生的原因，及时修正和消除缺陷根源是亟待解决的问题。传统钢材质量缺陷检测，主要以人工经验进行质量定级，采用人工开卷抽检或频闪光检测的方法，但是这些检测方法存在缺乏统一性与科学性等诸多弊端。对于相同的缺陷图像，不同的检验人员由于经验的差异可能会检测得出不同的评判结果。

现阶段，钢材表面缺陷检测技术越来越成熟，已经由传统的人工抽检法转变为使用机器视觉技术进行检测。基于计算机视觉的钢材表面缺陷检测是一项具有挑战性的研究，由于缺陷类型繁杂，缺陷与背景之间的对比度低等原因，让识别精度的提高增加了难度。

然而，大多数现有的解决方案只关注识别准确性，并未关注检测过程中可能会产生的隐私问题。由于钢材表面缺陷图像数据归属于钢铁企业，并非公开数据，且不可外泄，如果不加保护，可能会发生隐私数据泄露等数据安全问题，将会对钢铁企业的利益产生影响。

经检索，涉及钢铁行业隐私保护的方案少之又少，专利号CN 111783127 A，公开了一种基于区块链的钢材质保书隐私保护和分享方法及系统，该申请案也仅是涉及钢材资源信息、质保信息和质保书文件说明信息的加密保护。

专利号CN 114937304 A，公开了一种基于同态加密的人脸表情识别方法。该方法采用基于层次的同态加密方案，结合传统特征提取方法和卷积神经网络。使用同态加密技术实现对加密后的数据做计算且不影响其结果，将加密后的人脸数据送入服务端进行表情识别；在同态加密之前对人脸表情图像进行关键点特征提取和筛选，实现了对用户人脸数据的隐私保护，同时在一定程度上保证了人脸识别的准确性。但该申请案的实现过程相对复杂，钢铁行业进行钢材表面缺陷分类和隐私保护，更注重考虑成本、实用性及性价比，因此该申请案并不适合推广应用到钢铁行业。

发明内容

1.发明要解决的技术问题

为了解决钢材表面缺陷图像分类时的隐私和安全问题，同时兼顾分类准确性，本发明提供了一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法及系统，本发明将同态加密与卷积神经网络模型相结合，以解决现有的钢材表面缺陷分类过程无法保证图片数据隐私及数据安全等技术问题，可以保证钢材表面缺陷图像在安全的情况下被准确识别分类。

2.技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

本发明的一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法，包括如下步骤：

步骤一、将待处理的钢材表面缺陷图像进行预处理，按照类别打上标签，并将图片以三维数组矩阵的形式保存，形成可用数据集；

步骤二、将预处理后的数据集使用矩阵同态加密算法进行加密，得到密文状态下的数据集；

步骤三、利用获得的密文数据集，对经过改进的适应于密文的卷积神经网络模型进行训练；

步骤四、将钢材表面图像加密后的数据，输入训练后的卷积神经网络模型，获得密文数据集的最终分类结果。