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摘要
本发明提供了一种基于生成对抗学习的复合材料构件缺陷检测方法及装置,涉及复合材料构件缺陷检测领域,所述方法包括：构造编码—解码结构的生成对抗模型；根据待检测图像获得缺陷数据集利用所述缺陷数据集训练所述生成对抗模型；根据所述训练后的生成对抗模型筛选获得疑似缺陷；构造卷积神经网络模型；利用所述缺陷数据集训练所述卷积神经网络模型；根据所述训练后的卷积神经网络模型对所述疑似缺陷进行精确分割,获得缺陷检测结果。解决了现有技术中由于构建数据集中的缺陷样本数量少、类别严重不均衡,从而导致网络难以收敛、漏检率高的技术问题。实现了复合材料构件缺陷的精确检测,大大降低漏检率的技术效果。
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