龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明涉及的半监督的电芯缺陷分割方法，通过融合半监督学习框架、基于U‑Net的扩散模型、多尺度条件控制以及互补MASK技术，有效地提高了模型的泛化能力和准确性。它巧妙地利用了未标注的大量数据和有限的标注数据，通过编码‑解码结构和时间嵌入模块深入挖掘图像特征，同时通过多尺度分析增强对各类缺陷的识别能力，并创新性地应用互补MASK技术以精准定位和分割缺陷区域，提高了电芯缺陷分割的准确率。
主权项：1.一种半监督的电芯缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，构建基于U-Net架构的扩散模型，该扩散模型利用编码-解码网络和时间嵌入模块对无缺陷样本进行特征提取和图像重建；步骤S2，使用未标注的无缺陷样本对扩散模型进行无监督训练；步骤S3，构建多尺度条件去噪模型，该去噪模型包括多尺度条件控制网络、去噪网络和分割网络；多尺度条件控制网络采用多层卷积神经网络，输出多尺度的条件控制特征；去噪网络特征提取层，多尺度特征融合层和输出层组成，特征提取层用于提取加噪后输入样本的多尺度图像特征，多尺度融合层对多尺度条件控制网络及特征提取层的输出进行特征融合，再由输出层输出去噪后的图像；分割网络处理输入样本和去噪后的图像，得到分割结果；步骤S4，利用已标记的缺陷样本对构建的多尺度条件去噪模型进行有监督训练；步骤S5，使用一组n个互补的MASK对待检测图像进行遮挡处理，生成n部分重建的图像，将n部分重建的图像输入训练好的扩散模型，获得单个重建图像，将单个重建图像与待测样本输入到训练好的多尺度条件去噪模型，得到分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种半监督的电芯缺陷分割方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号