CN118799327B 一种基于红外图像的缺陷检测方法、装置及设备 （北京航空航天大学）

本申请提供一种基于红外图像的缺陷检测噪后的红外温度时间序列数据进行降维特征提后的红外图像输入预先训练好的基于生成对抗陷检测结果；本申请可实现不同物体表面缺陷/料表面缺陷/近表面缺陷的无损检测，并有效提2获取待测物体在预设时间段内各时刻的红外温度数据，得预设时间段为所述待测物体从开始被加热至冷却结束涉及的升温过程的时间段与降温过采用主成分分析法对所述降噪后的红外温度时间序列数据进行降维将所述去背景后的红外图像输入预先训练好的基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型是基于预先构建的缺陷数据集对基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型进行训练得到针对任一时刻的红外图像，基于所述红外图像各个像素点的基于构建的各时刻的温度矩阵，得到待测物体在预设时间段内各时刻的红外温度数采用主成分分析法对所述降噪后的红外温度时间序列数据进行降维针对任一温度矩阵，若所述温度矩阵中包含多行元素，则将非将得到的各新的温度矩阵，按照各新的温度矩阵对应采用主成分分析法对所述去中心后的二维温度矩阵进行降维特征提取，得到初始PCA生成器，用于利用基于多尺度注意力模块的全卷积神经网络对全局信息更好地捕获像素之间的长距离依赖关系,从而缓解红外图像中缺陷特征不连续的问题；多尺度空洞卷积模块利用不同膨胀率的空洞卷积学习不同形状缺陷的特征信息,以3步长为2×2的最大池化层以及ReLU函2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述红外温度时间序列数据进行滤波处对所述红外温度时间序列数据进行双边滤波处理，得到降噪后的针对所述二维温度矩阵的每一个元素，将所述元素的值减去所述元素所在列的平均将二维温度矩阵的每一个元素的值替换为相应元素的去中心后根据预设的多个特征值，对所述去中心后的二维温度矩阵进行分针对任一特征向量，将所述特征向量与所述去中心后的二获取标准红外图像；其中，所述标准红外图像是利用主成采集单元，用于获取待测物体在预设时间段内各时刻的红外温度数据4处理单元，用于对所述红外温度时间序列数据进行滤波处理，得到降噪提取单元，用于采用主成分分析法对所述降噪后的红外温度时间序检测单元，用于将所述去背景后的红外图像输入预先训练好的缺陷检测模型是基于预先构建的缺陷数据集对基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型其中，所述红外温度时间序列是由温度矩阵与对应的时间组成的距离依赖关系,从而缓解红外图像中缺陷特征不连续的问题；多尺度空洞卷积模块利用不同膨胀率的空洞卷积学习不同形状缺陷的特征信息,以提高模型对于缺陷边缘识别的准确率；空洞卷积层通过级联三种不同尺寸的空洞卷积获取多尺度的局部特征信息,映射层通射层组成；空洞卷积层通过级联三种不同尺寸的空洞卷积获取多尺度的局部特征信息,映步长为2×2的最大池化层以及ReLU函58.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所6[0010]将所述去背景后的红外图像输入预先训练好的基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型是基于预先构建的缺陷数据集对基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型进行训练[0011]在一个可选的实现中，所述红外温度时间序列是由温度矩阵与对应的时间组成7[0021]将得到的各新的温度矩阵，按照各新的温度矩阵对应的时间的先后顺序进行排8温度时间序列；网络的缺陷检测模型是基于预先构建的缺陷数据集对基于生成对抗神经网络的缺陷检测[0054]本申请实现了对蜂窝夹芯复合材料或其他材料制备得到的物体的表面缺陷和近9[0059]图3为本申请实施例提供的一种基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型训练与测申请实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施以应用在具有较强计算能力的终端中。该服务器可以是物理服务器，也可以是多个物理服请在此不做限定。[0065]图1为本申请实施例提供的一种基于红外图像的缺陷检测方法的流程示意图。如[0069]在本申请的实施例中，预设时间段为待测物体从开始加热至准物体是与待测物体的材质相同且几何尺寸相同的无[0087]在本申请实施例中，温度矩阵是基于相应热图像各个像素点的温度值构建得到帧热图像每个像素点的温度值分别为1,2,3,4，第二帧热图像每个像素点的温度值征向量对应的权重或重要性或预设比例，将多个特征图像进行融合，得到初始PCA红外图合特征图像中的全局信息更好地捕获像素之间的长距离依赖关系,从而缓解红外图像中缺的特征信息,以提高模型对于缺陷边缘识别的准确率；空洞卷积层通过级联三的空洞卷积获取多尺度的局部特征信息,映射层通过1×1卷积、批归一化处理和[0113]最后，将处理后的对抗性温度序列集按像素点在时间轴上展开得到温度时间序外温度时间序列；[0117]提取单元430，用于采用主成分分析法对降噪后的红外温度时间序列数据进行降[0119]检测单元450，用于将去背景后的红外图像输入预先训练好的基于生成对抗神经陷检测模型是基于预先构建的缺陷数据集对基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型进行[0128]将去背景后的红外图像输入预先训练好的基于生成对抗神经网络的缺陷检测模预先构建的缺陷数据集对基于生成对抗神经网络的缺陷检测模型进[0129]上述提到的通信总线可以是外设部件互连标准（PeripheralComponentInterconnect，PCI）总线或扩展工业标准结构（ExtendedIndustryStandard[0133]由于上述实施例中电子设备的各器件解决问题的实施方式以及有益效果可以参[0138]这些计算机程序