华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (7): 76-85,124.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.200749
所属专题: 2021年计算机科学与技术
胡广华 王宁 何文亮 唐辉雄
HU Guanghua WANG Ning HE Wenliang TANG Huixiong
摘要: 对于非均匀、非周期性欠规则纹理表面缺陷的检测,由于背景纹理为非平稳信 号,常规的图像重建较为困难。同时,由于难以事先获取缺陷的形状、灰度等图像特征 信息,且同类缺陷的视觉特征可呈现较大的分散性,现有的依赖于目标特征的检测方法 难以适用。为此,文中提出了一种基于图像修复的无监督学习表面缺陷检测方法。该方 法需要先将少量正常纹理样本图像作为训练集,用于训练网络模型; 然后在检测时,人 为地在样本图像中设置缺失区域,并利用网络模型预测缺失区域的内容; 最后根据重建 图像与待测图像的结构相似性评价及残差实现缺陷检测与分离。实验结果表明,文中方 法不仅能够有效检测规则纹理表面的缺陷,而且能够检测欠规则纹理表面的缺陷,具有 较强的实用性和适应性。
中图分类号: