基于元学习的小样本图像非对称缺陷检测方法

作者:黄彭奇子; 段晓君; 黄文伟; 晏良
来源:吉林大学学报(工学版), 2023, 53(01): 234-240.
DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20211301

摘要

以准确检测小样本图像非对称缺陷为研究核心,提出基于元学习的小样本图像非对称缺陷检测方法。使用基于调制度的小样本图像自适应滤波方法,去除小样本图像的噪声,优化小样本图像质量;通过基于边界检测的滤波后小样本图像缺陷特征提取方法,提取滤波后小样本图像缺陷特征;将所提取特征作为基于改进元学习的小样本图像非对称缺陷特征检测方法的检测样本,实现小样本图像非对称缺陷检测。实验结果表明:本文方法对小样本图像滤波效果较好,检测多种非对称缺陷时,当小样本图像缺陷特征数量增多后,本文方法的检测结果交并比最小值是0.9,交并比数值理想,可准确检测小样本图像非对称缺陷。

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