缺陷样本图像生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及工业数据处理技术领域，公开了一种缺陷样本图像生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取原始缺陷工业样本图像，根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷工业样本图像生成目标缺陷标注图；根据所述目标缺陷标注图构建目标点集和源点集；根据所述目标点集和所述源点集生成目标缺陷块图像；获取正常工业样本图像，将所述目标缺陷块图像和所述正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像；通过上述方式，根据目标缺陷标注图构建的目标点集和源点集生成目标缺陷块图像，然后目标缺陷块图像和正常工业样本图像融合出目标缺陷样本图像，从而能够提高生成目标缺陷样本图像的效率，且生成过程中所需的样本图像少以及资源消耗低。以及资源消耗低。以及资源消耗低。

【技术实现步骤摘要】
缺陷样本图像生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及工业数据处理
，尤其涉及缺陷样本图像生成方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着工业的迅速发展，工业产品的缺陷检测问题也越来越受到重视，小样本问题是当前许多行业缺陷检测方向上普遍存在的问题，这一问题在工业检测流程中尤为明显。当前主要通过以下两种方式来解决工业产品缺陷检测中的小样本问题：第一种是工程途径，第二种是算法途径。其中基于工程途径的解决方式大致有两种，一种是通过在真实产品上人为的手动制造缺陷，第二种是基于真实图像手动制造仿真缺陷。这两种方法虽然操作简单，但其缺点也很明显。基于真实产品手动制造缺陷会对产品造成不可逆的破坏，而基于真实图像手动制造的仿真缺陷往往不能与实际缺陷的特征相符合。
[0003]基于算法途径的缺陷生成方法凭借着其生成的缺陷样本的真实性以及无需破坏产品的优点，被认为是解决工业检测小样本问题的首选方法，主要包括以生成对抗网络为代表的神经网络方法。但是使用神经网络算法来生成缺陷样本需要大量的训练数据才能保证生成的图像具有较高的真实度，因此在某些缺陷样本数量极少的场景下并不是完全适用，且基于神经网络的生成算法往往需要大量的时间以及计算资源的消耗，成本通常会比较高。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种缺陷样本图像生成方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法生成缺陷样本图像的效率低，且在生成过程中需的样本图像多以及资源消耗极高的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种缺陷样本图像生成方法，所述缺陷样本图像生成方法包括以下步骤：获取原始缺陷工业样本图像，根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷工业样本图像生成目标缺陷标注图；根据所述目标缺陷标注图得到原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵，并根据所述原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵构建目标点集和源点集；根据所述目标点集和所述源点集生成目标缺陷块图像；获取正常工业样本图像，将所述目标缺陷块图像和所述正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像。
[0007]可选地，所述获取原始缺陷工业样本图像，根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷工业样本图像生成目标缺陷标注图，包括：
获取原始缺陷工业样本图像，按照预设图像尺寸对所述原始缺陷工业样本图像进行裁剪；通过预设缺陷标注策略对裁剪后的原始缺陷工业样本图像进行标注；对标注后的原始缺陷工业样本图像进行二值化转换，得到原始缺陷标注图；根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷标注图生成目标缺陷标注图。
[0008]可选地，所述根据所述目标缺陷标注图得到原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵，并根据所述原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵构建目标点集和源点集，包括：根据所述目标缺陷标注图得到第一标注区域；通过预设采样策略根据预设采样方向对所述第一标注区域内的像素点进行采样，得到初始目标点集；根据所述初始目标点集对应的坐标生成目标缺陷坐标矩阵；根据原始缺陷标注图得到第二标注区域；通过所述预设采样策略对所述第二标注区域内的像素点进行采样，得到初始源点集；根据所述初始源点集对应的坐标生成原始缺陷坐标矩阵；分别对所述目标缺陷坐标矩阵和所述原始缺陷坐标矩阵的像素点进行坐标转换；对转换后的像素点坐标进行归一化处理，得到目标归一化像素坐标和原始归一化像素坐标；根据所述目标归一化像素坐标得到目标点集，以及根据所述原始归一化像素坐标得到源点集。
[0009]可选地，所述根据所述目标点集和所述源点集生成目标缺陷块图像，包括：通过预设点集匹配算法对所述目标点集和所述源点集进行匹配，得到对应的点集匹配结果；根据所述点集匹配结果得到所述源点集的像素点坐标转移参数；根据所述源点集坐标转换参数计算出原始缺陷标注图中未采样像素点转移参数；根据所述像素点坐标转移参数和所述未采样像素点转移参数得到第二标注区域内的全部像素点坐标转移参数；根据所述第二标注区域内的全部像素点坐标转移参数生成目标缺陷块图像。
[0010]可选地，所述根据所述第二标注区域内的全部像素点坐标转移参数生成目标缺陷块图像，包括：根据所述第二标注区域内的全部像素点坐标转移参数得到全部像素点坐标和全部像素点；对所述全部像素点坐标进行转换，得到目标转换位置坐标；将所述全部像素点移动至所述目标转换位置坐标，以生成目标缺陷块图像。
[0011]可选地，所述获取正常工业样本图像，将所述目标缺陷块图像和所述正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像，包括：获取正常工业样本图像，按照预设图像尺寸对所述正常工业样本图像进行裁剪；根据所述目标缺陷块图像得到未赋值像素点，并获取所述未赋值像素点在预设范围内的已赋值像素点；
对所述预设范围内的已赋值像素点进行计算，得到已赋值像素平均值；根据所述已赋值像素平均值对未赋值像素点的像素值进行填充；将填充后的目标缺陷图像块和裁剪后的正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像。
[0012]可选地，所述将填充后的目标缺陷图像块和裁剪后的正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像，包括：根据填充后的目标缺陷图像块得到当前缺陷边界；对所述当前缺陷边界添加过渡透明度属性，得到目标缺陷边界；根据所述目标缺陷边界得到对应的过渡区域；通过边界过渡函数对所述过渡区域进行计算，得到区域融合权重；根据所述区域融合权重将所述填充后的目标缺陷图像块和裁剪后的正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像。
[0013]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种缺陷样本图像生成装置，所述缺陷样本图像生成装置包括：获取模块，用于获取原始缺陷工业样本图像，根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷工业样本图像生成目标缺陷标注图；构建模块，用于根据所述目标缺陷标注图得到原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵，并根据所述原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵构建目标点集和源点集；生成模块，用于根据所述目标点集和所述源点集生成目标缺陷块图像；融合模块，用于获取正常工业样本图像，将所述目标缺陷块图像和所述正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像。
[0014]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种缺陷样本图像生成设备，所述缺陷样本图像生成设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的缺陷样本图像生成程序，所述缺陷样本图像生成程序配置为实现如上文所述的缺陷样本图像生成方法。
[0015]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有缺陷样本图像生成程序，所述缺陷样本图像生成程序被处理器执行时实现如上文所述的缺陷样本图像生成方法。
[0016]本专利技术提出的缺陷样本图像生成方法，通过获取原始缺陷工业样本图像，根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷工业样本图像生成目标缺陷标注图；根据所述目标缺陷标注图得到原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵，并根据所述原始缺陷坐标矩阵以及目标缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷样本图像生成方法，其特征在于，所述缺陷样本图像生成方法包括以下步骤：获取原始缺陷工业样本图像，根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷工业样本图像生成目标缺陷标注图；根据所述目标缺陷标注图得到原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵，并根据所述原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵构建目标点集和源点集；根据所述目标点集和所述源点集生成目标缺陷块图像；获取正常工业样本图像，将所述目标缺陷块图像和所述正常工业样本图像进行融合，得到目标缺陷样本图像。2.如权利要求1所述的缺陷样本图像生成方法，其特征在于，所述获取原始缺陷工业样本图像，根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷工业样本图像生成目标缺陷标注图，包括：获取原始缺陷工业样本图像，按照预设图像尺寸对所述原始缺陷工业样本图像进行裁剪；通过预设缺陷标注策略对裁剪后的原始缺陷工业样本图像进行标注；对标注后的原始缺陷工业样本图像进行二值化转换，得到原始缺陷标注图；根据预设缺陷图像特征和所述原始缺陷标注图生成目标缺陷标注图。3.如权利要求1所述的缺陷样本图像生成方法，其特征在于，所述根据所述目标缺陷标注图得到原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵，并根据所述原始缺陷坐标矩阵以及目标缺陷坐标矩阵构建目标点集和源点集，包括：根据所述目标缺陷标注图得到第一标注区域；通过预设采样策略根据预设采样方向对所述第一标注区域内的像素点进行采样，得到初始目标点集；根据所述初始目标点集对应的坐标生成目标缺陷坐标矩阵；根据原始缺陷标注图得到第二标注区域；通过所述预设采样策略对所述第二标注区域内的像素点进行采样，得到初始源点集；根据所述初始源点集对应的坐标生成原始缺陷坐标矩阵；分别对所述目标缺陷坐标矩阵和所述原始缺陷坐标矩阵的像素点进行坐标转换；对转换后的像素点坐标进行归一化处理，得到目标归一化像素坐标和原始归一化像素坐标；根据所述目标归一化像素坐标得到目标点集，以及根据所述原始归一化像素坐标得到源点集。4.如权利要求1所述的缺陷样本图像生成方法，其特征在于，所述根据所述目标点集和所述源点集生成目标缺陷块图像，包括：通过预设点集匹配算法对所述目标点集和所述源点集进行匹配，得到对应的点集匹配结果；根据所述点集匹配结果得到所述源点集的像素点坐标转移参数；根据所述源点集坐标转换参数计算出原始缺陷标注图中未采样像素点转移参数；根据所述像素点坐标转移参数和所述未采样像素点转移参数得到第二标注区域内的全部像素点坐标转移参数；
根据所述第二标注区域内的全部像素点坐标转移参数生成目标缺陷块图像。5.如权利要求4所述的缺陷样本图像生成方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄耀，徐兴鹏，
申请(专利权)人：北京阿丘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：