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申请/专利权人：太原理工大学

摘要：本发明公开了一种空域‑频域联合增强的钢构件缺陷尺寸智能测定系统，包括数据预处理模块、频域带通滤波器、空域特征选择器、多尺度信息共享模块以及双任务联合检测模块。数据预处理模块对图像数量进行扩充，并通过边缘提取单元和DCT单元扩展图像通道。频域带通滤波器和空域特征选择器分别对来自不同域的图像进行特征提取，中间通过多尺度信息共享模块，将来自不同域的多尺度高维特征信息进行聚合，以充分利用图像的特征信息。双任务联合检测模块包含表面缺陷多分类单元以及异常尺寸精细测量单元，对工件表面的异常进行分类识别，并精确测量异常区域的尺寸参数，为后续的质量检测和生产优化提供重要依据。

主权项：1.一种空域-频域联合增强的钢构件缺陷尺寸智能测定系统，其特征在于，包括数据预处理模块、频域带通滤波器、空域特征选择器、多尺度信息共享模块以及双任务联合检测模块；数据预处理模块：所述模型的数据预处理模块，包括边缘提取单元和离散余弦变换DiscreteCosineTransform,DCT单元；首先，对进行训练的正常图像采取旋转和翻转图像增强操作，生成一系列新的训练样本，扩充输入数量，提高数据的多样性和模型的泛化能力，在保持长宽比的基础上将图像扩展；接着，通过边缘提取单元和DCT单元实现图像通道扩展，将图像转换为三通道，避免信息混合或丢失的问题，从而获得更准确和全面的图像特征表示；边缘提取单元：利用prewitt算子对图像进行边缘提取，该算法利用两个方向模板对图像进行域卷积，利用像素在水平和垂直方向上的相邻点进行边缘检测；该算子在边缘处达到极值检测边缘，去除了部分伪边缘，对噪声有平滑作用，经边缘提取单元得到的边缘图像将与原始图像一同被引入空域特征选择器；DCT单元：利用2D-DCT算法将图像从空间域快速转化到频域，DCT算法利用频域的卷积特性，避免了虚部的计算；输出矩阵的形状与输入矩阵的形状也完全一致，这允许我们直接使用输出进行维数扩展而不会产生任何错误，经DCT单元得到的频域图像将被引入频域带通滤波器；频域带通滤波器：以UNet作为骨干网络，处理经DCT变换后的频域图像；空域特征选择器：以HRNet作为骨干网络，处理边缘特征图像以及原始图像；多尺度信息共享模块:是频域和空间域共享信息的桥梁，接收来自频域带通滤波器以及空域特征选择器中间阶段的信息并进行融合；本模块包含一个融合块和多个通道变换块，在融合块之前，使用加法运算将频域信息传递到空间域，融合块交换信息后，将结果返回给相应的解码器，使得频域分支也获得多尺度的空域特征，达到信息共享的目的；双任务联合检测模块：所述模型的双任务联合检测模块，包括表面缺陷多分类单元和异常尺寸精细测量单元，输入经频域带通滤波器以及空域特征选择器处理后的特征图，首先对图像是否存在异常进行分类，再对存在异常的区域进行测量，最终输出异常分类结果以及异常尺寸；表面缺陷多分类单元：通过一个分类器组对钢工件图像是否存在表面缺陷进行分类标记；本分类器组设有四个分类器，分别接收来自频域带通滤波器以及空域特征选择器的不同的特征图输入，得到各自的分类结果后，经过全连接层得到最终的图像分类结果；异常尺寸精细测量单元：对被标记为异常的钢工件的表面异常尺寸进行更精细的测量。

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