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申请/专利权人：北京航空航天大学;上海航天化工应用研究所

摘要：本发明涉及用于训练神经网络所需标签数据集的制作领域，公开了一种固体火箭发动机衬层缺陷图像数据集自制方法，对原始衬层图像以特定步长，从左上角到右下角逐次取出子集图像，将子集图像与缺陷发生器生成的缺陷图形等概率随机组合，完成所述组合后需要保存组合结果和对应的标签，完成一张所述原始衬层图像后，再取出一张进行所述组合和保存，如此反复，直到对所有的所述衬层图像完成组合和保存，最后，将所述组合的全部结果进行一次数据增强，所述数据增强可以使图像数量增加一倍。通过以上方法可以得到大量的已标注的衬层缺陷图像，可以用于训练神经网络。

主权项：1.一种固体火箭发动机衬层缺陷图像数据集自制方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取无缺陷的发动机壳体衬层图像作为原始衬层图像；（2）以步长为a的方式，由原始衬层图像中按顺序取出像素为a*a的子集图像，所述子集图像个数≥100；（3）通过缺陷发生器生成缺陷图形，所述缺陷图形包括漏涂缺陷、流挂缺陷、气泡缺陷和堆积缺陷图形；（4）将步骤（2）中所得子集图像与步骤（3）中所得缺陷图形等概率随机组合，得到组合图像；（5）将步骤（4）所得组合图像设置相应标签后保存；（6）对步骤（5）中保存的所有组合图像进行至少一次数据增强；所述步骤（3）中，堆积缺陷图形的轮廓曲线为在a*a像素的矩形区域内的随机封闭曲线；所述随机封闭曲线的获取方法为，首先a*a像素的矩形区域内绘制基础封闭曲线；其次对所述基础封闭曲线上的坐标点进行随机变动，所述随机变动值大于零且小于a；最后选择a*a像素的矩形区域的封闭曲线作为堆积缺陷图形的轮廓曲线；所述步骤（3）中，漏涂缺陷图形为椭圆形，所述椭圆形的轮廓在以椭圆圆心为原点的坐标系中的坐标为x,y，|x|或|y|由基础值和变动值相加得到，所述基础值为32，所述变动值为（10,30）或（-30，-10）范围内的任意值；所述步骤（3）中，流挂缺陷图形为键槽形，所述键槽形由下圆弧、上圆弧、左直线和右直线围成；所述上圆弧和下圆弧的圆心间距为[13.33,21.33]范围内任意值；所述上圆弧和下圆弧的半径为[11.25,18.75]范围内任意值；所述上圆弧和下圆弧所对应圆心角为[150°，250°]范围内任意值；所述步骤（3）中，气泡缺陷图形为圆形，所述圆形半径由基础值和变动值相加得到，所述基础值为20，所述变动值范围为[-2.5,2.5]；所述步骤（6）中，数据增强包括归一化，标准化，随机宽度平移，随机高度平移，随机旋转和随机水平翻转；所述随机宽度平移的范围为[-0.15,0.15]；随机高度平移的范围为[-0.15,0.15]；随机旋转角度为45°。

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