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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七一六研究所;国机工业互联网研究院(河南)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于卷积置信生成对抗网络的船舶焊缝缺陷检测方法。搭建生成对抗网络，利用该网络的对抗博弈式学习特性，基于不平衡样本扩充数据集，生成平衡数据集，用于船舶焊缝缺陷检测。搭建基于深度卷积置信网络的生成器与判别器，使两者都能学习到丰富的船舶焊缝特征，解决生成对抗网络训练不佳的问题；其中提出的置信层，构成深度聚类器，对卷积层与全连接层中输出的深层隐藏特征进行聚类分析，能够通过捕获相似样本间的联系提高检测率。利用无监督式贪心思想逐层预训练网络，待一层网络训练最优化时，开始训练下一层网络。该方法有效解决了焊缝数据不平衡、缺陷特征标注难及多缺陷夹杂存在等技术难点，实现了船舶焊缝缺陷的高效和有效检测。

主权项：1.一种基于卷积置信生成对抗网络模型的船舶焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取若干船舶焊缝图像，构建焊缝数据集；步骤2，构建卷积置信生成对抗网络模型；具体为：将深度卷积置信神经网络作为生成对抗网络的生成器G和判别器D；所述深度卷积置信神经网络包括5个卷积层、2个全连接层和1个置信层，输入图像依次经过5个卷积层、2个全连接层后，通过置信层输出；所述置信层的基本组成单元为受限波尔茨曼机RBM，受限波尔茨曼机包括可见层和隐含层，上一个RBM的隐含层即为下一个RBM的可见层，上一个RBM的输出即为下一个RBM的输入；可见层包括若干个显性神经元，简称为显元，单个显元用vi表示；隐含层包括若干个隐性神经元，简称为隐元，单个隐元用hi表示，i＝1，2，3…；受限波尔茨曼机的能量函数表示为：Ev,y,h＝-hTWv-aTv-bTh-cTy-hTUy式中，v＝v1,v2,…,vm，h＝h1,h2,…,hk和y＝y1,y2,…,yp分别表示可见层、隐含层和输出层的状态，m、k、p分别为可见层、隐含层和输出层的神经元个数；θ＝{W,a,b,c,U}是训练中需要学习的结构参数，W为可见层节点和隐含层节点的连接权重；a为可见层节点的偏置；b为隐含层节点的偏置；c为输出层节点的偏置；U为隐含层和输出层的连接权重；由上述能量函数得到联合概率分布： 式中，Zθ为配分函数，表达式如下： 步骤3，利用焊缝数据集训练卷积置信生成对抗网络模型，生成用于焊缝缺陷检测的卷积置信生成对抗网络模型；其中，卷积置信生成对抗网络模型训练过程中：固定生成器G，利用无监督式贪心思想训练基于深度卷积置信网络的判别器D；步骤4，采集待检测船舶焊缝的图像，利用训练好的卷积置信生成对抗网络模型进行焊缝缺陷检测。

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百度查询： 中国船舶集团有限公司第七一六研究所 国机工业互联网研究院(河南)有限公司 基于卷积置信生成对抗网络模型的船舶焊缝缺陷检测方法