[发明专利]一种钢卷表面的缺陷样本生成方法、系统及电子设备在审
| 申请号： | 201910584062.4 | 申请日： | 2019-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110675359A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 张发恩;刘洋;黄家水;唐永亮 | 申请（专利权）人： | 创新奇智(南京)科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G01N21/88 |
| 代理公司： | 44361 深圳市智享知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王琴;蒋慧 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市经济*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种钢卷表面的缺陷样本生成方法，该方法通过使用初始神经网络学习多种缺陷样本，并通过输入随机抠除部分位置的待处理图像至初始神经网络后，在抠除位置生成平滑、自然的缺陷，实现了从普通无缺陷样本到缺陷样本的生成，使得用户可通过少量的多种类的缺陷样本为基础，生成大量成像平滑、自然的缺陷样本，减少了人工绘制样本的时间和人力成本，提高样本生成的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 缺陷样本 平滑 神经网络学习 待处理图像 钢卷表面 人力成本 神经网络 位置生成 样本生成 成像 样本 绘制 | ||
【主权项】：
1.一种钢卷表面的缺陷样本生成方法，其特征在于：包括如下步骤:/n步骤S1：提供带缺陷的初始钢卷表面图像及一初始神经网络，抠除初始钢卷表面图像中的缺陷部分获得缺陷抠除图像，并将缺陷抠除图像作为输入，用带缺陷的初始钢卷表面图像进行监督学习，获得一缺陷生成神经网络，所述缺陷生成神经网络可基于输入的图像特征生成缺陷纹理；及/n步骤S2：将随机抠除部分位置的待处理图像输入至所述缺陷生成神经网络中，获得所需具有缺陷的样本图像。/n
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