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申请/专利权人：中国刑事警察学院

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的金属表面凹陷识别方法及系统，方法包括数据采集、基本预处理、金属表面凹陷图像增强、改进凹陷检测识别和金属表面凹陷识别。本发明涉及凹陷识别技术领域，具体是指一种基于机器学习的金属表面凹陷识别方法及系统，本方案进行金属表面凹陷的检测定位和类型分类，通过检测定位并标记出凹陷的具体类型，提升了金属表面凹陷识别的自动性能和数据可用性；结合滤波和多角度光源融合的图像增强方法，通过融合四种不同角度的金属表面图像，提升了凹陷检测识别的数据质量；采用集成BP子网的改进目标检测模型进行金属表面凹陷识别，使用多尺度特征融合、残差结构集成和损失函数优化进行模型改进。

主权项：1.一种基于机器学习的金属表面凹陷识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，得到金属表面凹陷识别原始数据集；步骤S2：基本预处理，得到优化金属表面图像数据集；步骤S3：金属表面凹陷图像增强，具体为采用中值滤波进行去噪，并通过线性插值调整图像大小，进行图像的凹陷区域和背景区域的分离和融合，得到异度融合增强金属凹陷图像数据，具体包括以下步骤：步骤S31：图像缩小；步骤S32：图像滤波；步骤S33：原始背景生成；步骤S34：背景分离；步骤S35：图像融合增强；步骤S4：改进凹陷检测识别，用于使用改进的目标检测模型进行金属表面凹陷检测，并进行凹陷识别，具体为依据所述异度融合增强金属凹陷图像数据，采用结合BP分类器的改进目标检测模型进行凹陷检测识别，得到金属表面凹陷数据，具体包括以下步骤：步骤S41：特征提取模型预训练；步骤S42：构建改进目标检测层；步骤S43：构建BP神经子网层；步骤S44：模型集成训练；步骤S45：改进凹陷检测识别；在步骤S42中，所述构建改进目标检测层，具体包括以下步骤：步骤S421：构建基本目标检测子网；步骤S422：构建多尺度特征融合层；步骤S423：构建残差模块；步骤S424：构建损失函数组，具体为在传统的置信度损失、分类损失和坐标损失的基础上，构建动态规划检测损失函数，并进行整体损失函数构建；步骤S425：改进目标检测层构建；步骤S5：金属表面凹陷识别，得到金属表面凹陷识别参考数据。

全文数据：

权利要求：

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