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申请/专利权人：成都星云智联科技有限公司

摘要：本发明公开了一种数字标号缺陷检测的方法、装置、设备及存储介质，包括：截取数字标号图像并标注，形成监督数据集；使用随机数设置任意噪声a，将噪声a输入生成器中生成图像，并将生成图像和监督数据集使用判别器判别是监督数据还是生成数据进行判定并训练生成器和判别器；准备好测试图像，然后使用训练好的生成器和判别器生成最接近测试图像的生成噪声b；根据计算得到的噪声b生成图像，计算其与测试图像的差异和；设置阈值为600，差异和大于阈值判定为生成数据，即为缺陷图像。本方案采用的多特征多模型融合架构和构建包含特征信息的组合损失函数迭代训练，能够对数字标号特征进行充分和有重点地学习和计算预测，提高了缺陷检测的精确度。

主权项：1.一种数字标号缺陷检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取数字标号，截取数字标号图像并标注，形成监督数据集；步骤2，使用随机数设置一个任意噪声a，将噪声a输入生成器中并生成图像，并将生成图像和监督数据集使用判别器判别是监督数据还是生成数据进行判定并训练生成器和判别器；其中包括：生成器结构为：layer1，layer2，layer3，layer4，自注意力Self-Attention层，layer5，这为一路特征信息；生成器的宽残差网络层，即50层的WideResNet，这为二路特征信息；一路特征信息和二路特征信息后均接下面几层：自注意力Self-Attention层，转置卷积ConvTranspose2d层，激活Relu层，输出层；其中，layer1，layer2，layer3，layer4和layer5的结构均为：频谱归一化spectral_norm层，批量归一化BatchNorm2d层，激活Relu层；判别器结构为：layer1c，layer2c，layer3c，layer4c，自注意力Self-Attention层，layer5c，这为三路特征信息；判别器的宽残差网络层，即50层的WideResNet，这为四路特征信息；三路特征信息和四路特征信息后均接下面几层：自注意力Self-Attention层，转置卷积ConvTranspose2d层，输出层；其中，layer1c，layer2c，layer3c，layer4c和layer5c的结构均为：频谱归一化spectral_norm层，激活LeakyRelu层;步骤3，准备好测试图像，然后使用训练好的生成器和判别器迭代1000次训练，此时总损失值ALoss收敛时，生成噪声b；步骤4，根据计算得到的噪声b生成图像，并计算其与测试图像的差异和；步骤5，设置阈值为600，差异和大于阈值判定为生成数据，即为缺陷图像。

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