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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于图像处理领域，并公开了一种纹理表面缺陷检测模型的构建方法及其应用。本发明构建的检测模型除了包括常规的特征提取模块和分割模块，还包括两个新提出的模块：特征分离提取模块和全局语义关系模块。通过特征分离提取模块将纹理语义信息和缺陷语义信息从初步提取到的特征中分解出来，避免这两类语义信息耦合在一起对最终的分割产生不良影响；同时利用全局语义关系模块在特征分离提取后，建立全局语义信息相关关系，捕获全局上下文信息，以此增强纹理特征和缺陷特征的表达能力。进行检测时，只需将纹理分割结果和缺陷分割结果进行加权平均，即可检测出缺陷。如此，对不同纹理表面上的不同大小、不同对比度的缺陷有较高的分割精度。
主权项：1.一种纹理表面缺陷检测模型的构建方法，其特征在于，包括：搭建纹理表面缺陷检测模型；所述纹理表面缺陷检测模型包括依次连接的特征提取模块、特征分离提取模块和分割模块；其中：所述特征提取模块用于对输入的纹理图像进行特征提取，以得到特征图；所述特征分离提取模块用于分离所述特征图中纹理语义信息和缺陷语义信息，以提取得到纹理特征图和缺陷特征图；所述分割模块用于对所述纹理特征图和缺陷特征图进行分割，得到纹理分割结果和缺陷分割结果；以最大化纹理特征图和缺陷特征图在相应像素位置的差异、最小化纹理特征图和缺陷特征图与聚类中心之间的距离、最小化纹理特征图和缺陷特征图的类间相似度以及最小化纹理分割结果和缺陷分割结果的预测值与真实值之间的差异为目标，采用训练样本集训练所述纹理表面缺陷检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种纹理表面缺陷检测模型的构建方法及其应用
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