公开(公告)号：CN114663658A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210253629.1

申请日：2022-03-15

Applicant: 东南大学

Inventor： 黄杰 ,  张泽平 ,  汪潇文 ,  张冼文 ,  骆靖濠

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种具备跨域迁移能力的小样本AOI表面缺陷检测方法，包括如下步骤：采集表面缺陷样本图像，制作相应数据集；建立缺陷检测神经网络模型；对语义分割网络进行训练，对网络内的权重参数进行更新，直到网络的损失函数收敛；使用建立好的目标域表面缺陷数据集进一步训练语义分割网络，实现语义分割网络的跨域迁移，得到训练好的跨域语义分割网络；训练决策网络；将采集得到的目标域表面缺陷图像输入训练好的缺陷检测神经网络模型，得到缺陷检测结果，本发明在具有较大域差异的场景下实现了高速，高精度的跨域表面缺陷检测，能够解决目前的AOI工业质检设备易受光照影响，缺陷样本少，无法跨域迁移等问题。

公开(公告)号：CN114663658B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202210253629.1

申请日：2022-03-15

Applicant: 东南大学

Inventor： 黄杰 ,  张泽平 ,  汪潇文 ,  张冼文 ,  骆靖濠

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种具备跨域迁移能力的小样本AOI表面缺陷检测方法，包括如下步骤：采集表面缺陷样本图像，制作相应数据集；建立缺陷检测神经网络模型；对语义分割网络进行训练，对网络内的权重参数进行更新，直到网络的损失函数收敛；使用建立好的目标域表面缺陷数据集进一步训练语义分割网络，实现语义分割网络的跨域迁移，得到训练好的跨域语义分割网络；训练决策网络；将采集得到的目标域表面缺陷图像输入训练好的缺陷检测神经网络模型，得到缺陷检测结果，本发明在具有较大域差异的场景下实现了高速，高精度的跨域表面缺陷检测，能够解决目前的AOI工业质检设备易受光照影响，缺陷样本少，无法跨域迁移等问题。