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。所提方法结合了图像生成技术和半监督学习策略。该方法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。所提方法在真实的金属工件机器视觉检测系统上进行了验证，实验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，所提出的方法能够在仅使用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》 优先出版, 2024年第41卷 第8期
发布历史
[2024-03-11] 优先出版
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). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0560. (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). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0560. )
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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