公开(公告)号：CN117689631A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311679714.5

申请日：2023-12-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘天亮 ,  王政杰 ,  戴修斌

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了基于混合监督的两阶段轻量化网络的缺陷检测方法、系统，该方法包括收集真实工业环境下的图像数据集，并存储到数据集中；对图像数据集进行一定程度的标注，若样本图像缺陷比较集中，可以使用像素级标注；若样本图像缺陷杂乱无序，标注所需时间成本较大，可以使用图像级标注；搭建由分割子网络和决策子网络组成的两阶段缺陷检测网络，将图像数据集输入到该网络中，通过训练将学习到的特性进行预测，输出图像缺陷检测位置以及预测图像是否存在缺陷。本发明能够自动地分割输入的工业图像的缺陷，并识别该图像是否为缺陷图像，以减轻人力和时间成本，从而提高工业缺陷检测的效率。