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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及纺织品缺陷检测技术领域，尤其涉及基于双生成器生成对抗网络的无监督纺织品缺陷检测方法，包括将Cutpaste操作和CutMix操作合成为MixPaste操作；将缺陷图像输入D‑GGAN网络，利用纹理生成器学习正常纹理分布实现对缺陷的修复；利用异常生成器生成异常分布图，利用异常分布图实现对缺陷的定位；利用判别器进行缺陷类别判断；根据检测图和重建图得到残差图和结构相似性矩阵；通过结构相似性矩阵对残差图进行降噪；并将降噪后的残差图与异常分布图进行融合；并对融合图进行阈值分割，得到分割图。本发明解决单一生成器对测试图像进行重构时，由于过多的噪声干扰影响分割效果和检测精度的问题。
主权项：1.基于双生成器生成对抗网络的无监督纺织品缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将正常纹理图像随机抽样成若干像素大小的图像补丁；步骤二、将Cutpaste操作和CutMix操作合成为MixPaste操作，利用MixPaste操作进行缺陷图像合成；步骤三、构建包括纹理生成器、异常生成器和判别器的D-GGAN网络，将缺陷图像输入D-GGAN网络，利用纹理生成器学习正常纹理分布实现对缺陷的修复；利用异常生成器生成异常分布图，利用异常分布图实现对缺陷的定位；利用判别器进行缺陷类别判断；步骤四、根据检测图和重建图得到残差图和结构相似性矩阵；通过结构相似性矩阵对残差图进行降噪；并将降噪后的残差图与异常分布图进行融合；并对融合图进行阈值分割，得到分割图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于双生成器生成对抗网络的无监督纺织品缺陷检测方法
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