[发明专利]一种基于半监督对比学习的钢材表面异常缺陷检测方法在审

专利信息
申请号: 202211687353.4 申请日: 2022-12-27
公开(公告)号: CN115880267A 公开(公告)日: 2023-03-31
发明(设计)人: 胡浩基;张训飞 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06N3/08;G06T3/40;G06T5/00;G06T7/40;G06N3/0464;G06N3/0895
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 刘静
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于半监督对比学习的钢材表面异常缺陷检测方法,该方法使用一种基于“异常重建+对比判别”的半监督对比学习的缺陷检测网络架构,通过对正常样本的异常模拟,得到伪异常样本,然后利用异常重建网络实现对伪异常样本的重建恢复。对于异常样本与其重建后得到的恢复样本,通过后续的对比判别网络,对两个图像的信息形成对比学习优化分割效果。其次,使用掩膜空洞卷积模块,结合基于Transformer模块,更好地优化了异常重建网络的性能。同时在对比判别网络的基础上加入自注意力机制,提高网络在空间和通道上的对比学习能力。最终实现一个高效的钢材表面异常缺陷检测的半监督对比学习方法。
搜索关键词: 一种 基于 监督 对比 学习 钢材 表面 异常 缺陷 检测 方法
【主权项】:
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