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摘要：本发明公开的基于小样本的双分支轮廓增强式工业品缺陷检测方法，包括以下步骤：1.构建工业品的正样本图像数据集和缺陷样本图像数据集；2.构建去背景模块，对参考图像和待配准图像去背景；3.构建图像旋转粗配准模块，对第一待配准图像进行旋转至与第一参考图像对齐；4.构建双分支特征级精配准模块，求解特征图c的均值及方差，作为工业品的模板特征；5.求解同一工业品缺陷样本图像的特征图d和异常分数矩阵；6.建立自适应缺陷阈值分割网络，得到缺陷分割图像。本发明实现了在小样本场景下检测精度和模型通用性之间更好的平衡。
主权项：1.基于小样本的双分支轮廓增强式工业品缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建工业品的正样本图像数据集和缺陷样本图像数据集；S2：构建去背景模块，输入同一工业品两幅不同的正样本图像，一幅作为参考图像，一幅作为待配准图像，利用Otsu二值化方法和Canny边缘检测算子分别对参考图像和待配准图像去背景，得到第一参考图像和第一待配准图像；S3：构建图像旋转粗配准模块，对第一待配准图像进行旋转至与第一参考图像对齐，得到第二待配准图像；S4：构建双分支特征级精配准模块，并用正样本图像数据集训练后，输入第一参考图像和第二待配准图像进行精准对齐，得到第一参考图像的特征图a和第二待配准图像的特征图b，对特征图a和特征图b上采样进行通道维度拼接后得到特征图c，求解特征图c的均值及方差，作为工业品的模板特征；S5：求解同一工业品缺陷样本图像的特征图d，计算特征图d与模版特征的马氏距离，作为缺陷样本图像的异常分数矩阵；S6：建立自适应缺陷阈值分割网络，求解最佳的分割全局阈值，用分割全局阈值对异常分数矩阵进行分割，得到缺陷分割图像。
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于小样本的双分支轮廓增强式工业品缺陷检测方法
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