[发明专利]一种基于深度学习的带钢缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202011569750.2 | 申请日： | 2020-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN112614113A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 刘博;赵业隆 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的带钢缺陷检测方法，基于U‑Net的编码器，编码器通过反复的卷积操作提取图像中的特征，并进行五次下采样操作，提取不同尺度的特征。解码器部分与编码器对称，接受了编码器的输出，进行五次上采样，并且每次上采样得到的结果会与编码器同尺度的特征图进行拼接。下采样前使用高斯低通滤波器，去除其中的高频信息，防止因特征图原频率过高，出现混叠现象，导致特征图出现偏差。被去除的高频信息中蕴含了原图的细节信息，这些细节信息对带钢小型缺陷的检测至关重要，直接舍弃会影响效果。本方法将这些高频信息进一步加回到模型解码器的特征图上，产生更精细的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 带钢 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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