[发明专利]一种基于度量学习的小样本缺陷检测方法有效

专利信息
申请号: 202210517000.3 申请日: 2022-05-13
公开(公告)号: CN114627383B 公开(公告)日: 2022-08-02
发明(设计)人: 汪俊;单忠德;花诗燕;李大伟 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G06V20/10 分类号: G06V20/10;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京钟山专利代理有限公司 32252 代理人: 张力
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于度量学习的小样本缺陷检测方法,包括步骤(1):通过G2‑GAN对抗网络对小样本缺陷数据集进行数据增强;步骤(2):基于卷积核自适应的卷积神经网络SKM‑CNN提取与待检测小样本缺陷数据集相似的缺陷数据集的特征,生成预训练模型;步骤(3):将预训练模型迁移到基于度量学习的小样本缺陷检测网络S2D2N中,以先目标特征提取后度量学习的方式实现缺陷的快速识别与定位。本发明快速、高效地完成缺陷检测,解决了样本数据缺乏情况下训练出的模型检测精度低、可靠性低、过拟合等问题。
搜索关键词: 一种 基于 度量 学习 样本 缺陷 检测 方法
【主权项】:
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