公开(公告)号：CN117314855A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311250049.8

申请日：2023-09-25

Applicant: 上海交通大学内蒙古研究院

Inventor： 周常胜 ,  赵旭

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/772 ,  G06T7/73 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于特征提取和稀疏表示的表面缺陷检测方法及系统，包括：步骤S1：获取目标表面的图像数据并进行预处理；步骤S2：使用深度卷积神经网络对图像数据进行特征提取，得到特征图；步骤S3：训练图像数据，对提取的特征进行提炼和优化，学习得到字典；步骤S4：根据字典，对图像数据的特征进行稀疏编码，并计算缺陷分数及重建误差；步骤S5：根据重建误差得到缺陷分数图，对缺陷分数图进行后处理，得到缺陷检测结果。本发明提供的方法及系统不需要依靠大量人工数据标注，只需少量的无缺陷数据样本进行训练便能够同时检测缺陷的位置、大小和类别的问题，降低了成本，提高了工作效率，具有较好的泛化性及实用性。