基于超分辨率特征融合的工件表面细微缺陷数据扩增方法

作者：刘孝保; 刘佳; 阴艳超; 高阳

来源：计算机集成制造系统, 2021, 1-17.

• 表面细微缺陷检测
• 超分辨率特征提取
• 泊松融合
• 数据扩增

针对缺陷检测中的表面细微缺陷难以检测问题，提出了一种基于超分辨率特征融合的数据扩增模型。设计了包含数据层(Data)、超分辨率特征提取与样本修复层(Super-resolution feature extraction and sample Repair，SR-Re)与数据扩增层(Merge-Augmentation，M-A)的三层结构模型。Data层完成样本划分，并以缺陷特征像元占比小于0.333%的样本作为细微缺陷数据输出；SR-Re层采用双路结构并行处理输入数据，分别完成对输入图像数据的超分辨率特征提取与样本修复；M-A层通过泊松融合超分辨率特征与无缺陷样本的方式实现样本扩增；重点解决了工件表面细微缺陷由于图像特征不明显导致其难以识别、检测模型难以构建与工业检测困难问题，进而丰富了细微缺陷样本并提升了缺陷检测模型的准确率；最后利用五类铝型材样本完成实验，验证了该模型的有效性与可行性。

• 单位
  昆明理工大学; 机电工程学院