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申请/专利权人：浙江霖研精密科技有限公司
摘要：本发明公开了基于生成对抗网络的形状缺陷样本生成方法、系统及介质，基于原始图片和掩码图形成训练数据集，将掩码图输入编码器，提取掩码图的特征，降低掩码图的空间维度，得到降维的图片特征张量并输入到向量量化器，对特征张量进行离散，重构新的特征张量并输入到解码器，还原为符合原始数据分布的生成图片；将掩码图和原始图片级联操作后得到真实图片，将掩码图和生成图片级联操作后得到虚假图片，将真实图片和虚假图片输入到鉴别器中判断真假。将不同缺陷形状的掩码图输入到训练后的生成对抗网络模型中，生成结构、纹理相同但是缺陷形状不同的产品图片，具有较好的实用性。
主权项：1.基于生成对抗网络的形状缺陷样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：收集包含缺陷的原始图片，以及生成原始图片缺陷的掩码图；基于原始图片和掩码图形成训练数据集；步骤S2：基于训练数据集训练生成对抗网络模型；步骤S21：将掩码图输入编码器，提取掩码图的特征，降低掩码图的空间维度，得到降维的图片特征张量；步骤S22：将降维的图片特征张量输入到向量量化器，对特征张量进行离散，重构新的特征张量，且新的特征张量中每个点相互独立；计算编码器输出的特征张量和向量量化器重构的特征张量之间的向量量化损失；步骤S23：将重构的新的特征张量输入到解码器，还原为符合原始数据分布的生成图片；计算生成图片和原始图片之间的重建损失；步骤S24：将掩码图和原始图片级联操作后得到真实图片，将掩码图和生成图片级联操作后得到虚假图片，所述级联操作为对两个图片的颜色通道进行拼接；将真实图片和虚假图片输入到鉴别器中判断真假，计算对抗损失；步骤S25：重复步骤S21至步骤S24，利用优化器优化总损失，直到损失函数收敛，得到训练后的生成对抗网络模型；所述总损失为向量量化损失、重建损和对抗损失的加和；步骤S3：将不同缺陷形状的掩码图输入到训练后的生成对抗网络模型中，生成拥有对应形状缺陷的图片。
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百度查询： 浙江霖研精密科技有限公司 基于生成对抗网络的形状缺陷样本生成方法、系统及介质
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