公开(公告)号：CN117078614A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311006374.X

申请日：2023-08-11

Applicant: 厦门大学嘉庚学院 ,  平和县嗨果匠果业有限公司

Inventor： 郭一晶 ,  温宗恒 ,  邱义 ,  黄炜钦 ,  陈宗佑

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOX的竹条表面缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1：采集竹条表面缺陷数据，并进行标注，然后按7:2:1的比例将数据集划分成训练集、验证集和测试集；步骤2：构建改进的YOLOX网络；步骤3：使用构建的数据集训练改进的YOLOX缺陷检测网络，训练前先对训练的图像使用HSV色调变换和Mosaic数据增强方法对进行数据增强操作；损失函数包含分类损失、置信度损失和边界框回归损失；其中将置信度损失修改为Focal Loss，以改善正负样本不均衡的问题，将边界框回归损失修改为CIoU Loss；步骤4：将待检测的图像输入训练好的网络中，得到缺陷的类别和位置信息。应用本技术方案可实现自动对缺陷进行检测，同时具有较高的准确率。

公开(公告)号：CN114841992A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210608742.7

申请日：2022-05-31

Applicant: 厦门大学嘉庚学院

Inventor： 郭一晶 ,  钟林威 ,  邱义 ,  詹俦军 ,  温宗恒

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/00 ,  G06T5/00 ,  G06V10/74 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于循环生成对抗网络和结构相似性的缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取缺陷图片并预处理，作为训练数据集；步骤S2:构建CycleGAN模型，并基于训练数据集训练，得到一个将缺陷图片映射为无缺陷图片的模型；步骤S3:将待检测图片输入训练后的CycleGAN模型，使用结构相似性算法对比原图和修复图的差异，获取差异二值图；步骤S4:对差异二值图进行连通域降噪和形态学处理，原始图像存在缺陷，则该二值图中白色区域即为提取出的缺陷形状。本发明检测精度高、对复杂纹理表面鲁棒性高、能够准确检测细小缺陷等优势。