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一种基于传统数据增强的缺陷图像增强方法 

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申请/专利权人:中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司

摘要:本发明属于图像处理与增强,具体说是一种基于传统数据增强方法的缺陷图像增强方法,包括:采集工业生产中产品表面及内部的图像数据并对其进行分类和预处理;对采集到的图像数据进行图像增强;利用改进的自动数据增强算法,通过训练搜索算法学习最佳的数据增强策略,最终得到了增强后的缺陷图像数据集。本发明采用了图像增强与数据增强结合的方式增强了数据的质量和鲁棒性,增加数据的数量和多样性,解决了缺陷数据类别不平衡的问题。本发明还引入了强化学习算法自动搜索并选取最佳的数据增强策略及顺序,显著节约了人员的时间和精力。

主权项:1.一种基于传统数据增强方法的缺陷图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:采集工业生产中产品表面及内部的图像数据并预处理,标签分类为正常产品和缺陷产品的图像数据,构建缺陷产品图像数据集;对缺陷产品图像数据集中的图像进行图像增强,用于改善图像的视觉效果、突出整体或局部特征;对增强后缺陷图像数据进行特征提取;采用模式识别算法学习特征,并识别为表征潜在模式特征的多个分组;所述潜在模式用于区分各组别特征;基于对缺陷图像的特征提取和聚类分组结果,采用改进的自动数据增强算法,通过训练策略搜索算法学习数据增强方法,选择最佳的数据增强方法的组合和顺序,使得对图像数据进行的增强效果最佳;所述增强效果为增加图像的多样性且同时保持其关键特征完整性;将实时采集的工业生产中的产品图像,采用最佳数据增强策略得到增强后的图像数据。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 一种基于传统数据增强的缺陷图像增强方法

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