| 专利号 | 2022108853789 | 申请日 | 2022-07-26 | 专利名称 | 一种基于对抗学习网络的带钢表面缺陷检测方法及系统 |
| 授权日 | 2025-08-26 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 马海峰;田素坤;刘战强;周金华;张思露;宋清华;刘兆军 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于对抗学习网络的带钢表面缺陷检测方法及系统，包括：获取待检测的带钢图像；对待检测的带钢图像进行二值化处理后，输入训练好的缺陷检测网络模型，进行缺陷区域检测；其中，缺陷检测网络模型包括分割网络和判别器网络；所述判别器网络通过综合损失函数对所述分割网络进行约束；所述分割网络的扩张卷积模块包括若干个依次连接的扩展卷积层，且不同扩张卷积层采用的扩张因子不同，实现了带钢表面缺陷的精确分割。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
