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基于自监督对比表征学习技术的工业生产中钢材图片缺陷检测方法

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摘要

本发明涉及基于自监督对比表征学习技术的工业生产中钢材图片缺陷检测方法，与现有技术相比解决了钢材图片缺陷检测需依赖大量标记数据的缺陷。本发明包括以下步骤：工业生产钢材图片的获取和预处理；上游钢材表面缺陷表征学习模型的构建；上游钢材表面缺陷表征学习模型的训练；下游钢材表面缺陷检测器的构建；下游钢材表面缺陷检测器的训练；待检测工业生产钢材图片的获取；工业生产钢材图片缺陷检测结果的获得。本发明无需大量标记数据，通过在大量的无标记数据集上进行自监督表征学习，获得缺陷数据的良好表征，从而利用少量带标记的钢材缺陷图片实现工业生产中的钢材图片缺陷检测。

著录项

  • 公开/公告号CN114240886A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥学院;

    申请/专利号CN202111551815.5

  • 发明设计人 杨静;胡学进;何立新;孙恒辉;张召霞;

    申请日2021-12-17

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T5/00(20060101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/74(20220101);

  • 代理机构34131 合肥国和专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张祥骞

  • 地址 230601 安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号

  • 入库时间 2023-06-19 14:39:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-25

    公开

    发明专利申请公布

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