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申请/专利权人：元始智能科技(南通)有限公司
申请日：2023-12-29
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247212A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T11/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供一种基于贝塞尔函数的缺陷生成方式的缺陷检测方法及装置，该方法包括：获取待检测布匹表面图像的多个增强图像；多个增强图像是对待检测布匹表面图像进行至少一种图像增强得到的；将各增强图像分别输入至缺陷检测模型的第一预训练模型和第二预训练模型，得到第一预训练模型输出的各增强图像的第一缺陷检测结果和第二预训练模型输出的各增强图像的第二缺陷检测结果；联合第一缺陷检测结果和第二缺陷检测结果，获取待检测布匹表面图像的目标缺陷检测结果。缺陷检测模型是基于贝塞尔曲线生成算法生成的模拟缺陷样本图像进行不同迭代次数的训练得到。本发明实现即使在缺陷样本稀缺的情况下，也可有效提高缺陷检测的效率和精准性。
主权项：1.一种基于贝塞尔函数的缺陷生成方式的缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测布匹表面图像的多个增强图像；多个所述增强图像是对所述待检测布匹表面图像进行至少一种图像增强得到的；将各所述增强图像分别输入至缺陷检测模型的第一预训练模型和第二预训练模型，得到所述第一预训练模型输出的各所述增强图像的第一缺陷检测结果和所述第二预训练模型输出的各所述增强图像的第二缺陷检测结果；联合所述第一缺陷检测结果和所述第二缺陷检测结果，获取所述待检测布匹表面图像的目标缺陷检测结果；所述第一预训练模型和所述第二预训练模型是根据多种不同缺陷类型的模拟缺陷样本图像、各所述模拟缺陷样本图像对应的缺陷检测标签对初始模型进行不同迭代次数的训练得到的；各所述模拟缺陷样本图像是根据各种形态的模拟缺陷曲线和正常样本图像联合生成的；各所述模拟缺陷曲线是根据各种不同类型的贝塞尔函数对各种形态的布匹表面缺陷特征进行模拟生成的；所述正常样本图像为多个样本布匹表面图像中不存在缺陷区域的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 元始智能科技(南通)有限公司 基于贝塞尔函数的缺陷生成方式的缺陷检测方法及装置
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