[发明专利]一种基于渐进式分割网络的细微缺陷分析方法有效
| 申请号： | 202210256643.7 | 申请日： | 2022-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN114612444B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;涂启帆;李大伟;易程 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 王磊 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于渐进式分割网络的细微缺陷分析方法，包括步骤：采集部件表面的原始图像，并将其裁剪为若干小块图像；将小块图像分别输入细微缺陷特征提取网络中提取图像特征；根据提取到的图像特征将小块图像分为缺陷图和不包含缺陷的背景图；对于缺陷图，将其提取到的图像特征输入缺陷分割网络中，以获取对应缺陷的分割掩膜图；根据分割掩膜图对缺陷进行定量分析，获取缺陷的面积、长度和宽度等信息。本发明通过设定合适的重叠阈值对原始图像进行重叠性分割，在保证缺陷完整性的同时提高缺陷检测的检测效率和检测精度，并通过深度神经网络首先对裁剪后的图像进行分类，然后仅对包含缺陷的图像做检测分析，进一步提高了缺陷检测的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 渐进 分割 网络 细微 缺陷 分析 方法 | ||
【主权项】：
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