发明专利已授权

一种面向钢材表面缺陷检测的迁移学习方法

📄 申请号：CN202310349447.9 📄 发布日：2026/05/28

著录项目信息

申请日

2023-04-04

公开号

CN116468681B

公开日

2025-08-26

申请人

常州大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_44 , G06V10_77 , G06V10_82 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

迁移学习迁移学习表面缺陷检测机器视觉

应用场景

钢材质量检测, 钢铁生产质量管理, 工业表面缺陷检测, 智能制造

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摘要

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种面向钢材表面缺陷检测的迁移学习方法，包括通过工业相机获取钢材表面图像样本并对图像样本进行预处理，将预处理后的钢材图像样本分为源域和目标域，并对源域钢材缺陷样本进行标记；采用ResNet50网络提取源域和目标域的钢材缺陷特征，并将源域和目标域数据映射到联合子空间内；通过线性判别分析方法对高维特征进行降维处理实现源域和目标域子空间对齐；从源域和目标域两个方面选择目标域样本子集进行伪标记，通过迭代学习完成对所有目标域钢材表面缺陷样本的伪标记。本发明能够准确、快速的钢材表面缺陷进行检测，并提高钢材表面缺陷检测的泛化能力，降低缺陷检测对数据量的要求。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于分子模拟的环氧-橡胶体系介电常数计算方法

当前第 / 件

一种避免加工干涉、多方位走刀刀杆的制造工艺

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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