[发明专利]基于自监督对比表征学习技术的工业生产中钢材图片缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202111551815.5 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114240886A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 杨静;胡学进;何立新;孙恒辉;张召霞 | 申请（专利权）人： | 合肥学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/74 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于自监督对比表征学习技术的工业生产中钢材图片缺陷检测方法，与现有技术相比解决了钢材图片缺陷检测需依赖大量标记数据的缺陷。本发明包括以下步骤：工业生产钢材图片的获取和预处理；上游钢材表面缺陷表征学习模型的构建；上游钢材表面缺陷表征学习模型的训练；下游钢材表面缺陷检测器的构建；下游钢材表面缺陷检测器的训练；待检测工业生产钢材图片的获取；工业生产钢材图片缺陷检测结果的获得。本发明无需大量标记数据，通过在大量的无标记数据集上进行自监督表征学习，获得缺陷数据的良好表征，从而利用少量带标记的钢材缺陷图片实现工业生产中的钢材图片缺陷检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 对比 表征 学习 技术 工业生产 钢材 图片 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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