基于深度半监督学习的小样本金属工件表面缺陷分割
Deep semi-supervised learning approach for few-shot segmentation of surface defects on metal workpieces
四川大学 电气工程学院, 成都 610065
摘要
针对工业应用场景下缺少缺陷样本的问题，提出了一种仅需要极少缺陷样本的金属工件表面缺陷分割方法。该方法结合了图像生成技术和半监督学习策略，通过利用极少缺陷图像提取的小尺寸缺陷图像来训练缺陷生成模型，然后将生成的缺陷图像嵌入到正常图像中以实现数据增广。其次，采用半监督学习策略训练分割网络，以减小生成数据与真实数据分布之间的差异对模型的不良影响。在真实的金属工件机器视觉检测系统上的验证结果表明，半监督的训练策略提高了分割模型对真实缺陷的泛化能力，所提方法能够在仅使用5张缺陷样本图像的条件下取得较高的分割精度。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1709705)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0560
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2540-2545
文章编号: 1001-3695(2024)08-042-2540-06
发布历史
[2024-03-11] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版
引用本文
徐兴宇, 钟羽中, 涂海燕, 等. 基于深度半监督学习的小样本金属工件表面缺陷分割 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8): 2540-2545. (Xu Xingyu, Zhong Yuzhong, Tu Haiyan, et al. Deep semi-supervised learning approach for few-shot segmentation of surface defects on metal workpieces [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2540-2545. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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