一种改进U2-Net的瓷砖表面缺陷分割方法技术

本发明专利技术涉及一种改进U2‑

【技术实现步骤摘要】
一种改进U2‑
Net的瓷砖表面缺陷分割方法


[0001]本专利技术涉及一种改进U2‑
Net的瓷砖表面缺陷分割方法，属于显著性目标分割


技术介绍

[0002]显著性目标分割又叫显著性目标检测，主要目标为区分图像中最明显的区域。通过提取出图像中的目标区域来进行分析。目前在场景物体分割、人体前景分割、人脸人体parsing、三维重建技术等在智能安防、无人驾驶、安防监控等领域应用广泛。
[0003]传统的显著性目标检测算法整体上主要都是基于低级视觉特征的，包括中心偏差、对比度先验和背景先验等。Achanata等人分别对亮度和颜色两种低级特征处理，使用高斯差分函数来进行频域滤波，从而来计算当前像素与其周围不同大小的域中像素的对比度，以此确定图像像素的显著值。Klein等人是利用信息论中的K
‑
L散度去衡量图像的特征空间的中心位置于其周围特征的差异。这些算法都是从考虑局部像素对比的方面，它在检测目标的边缘信息时能有很好的表现，但是对目标整体很难实现检测。而基于全局对比的检测算法则是计算像素区域相对于图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进U2‑
Net的瓷砖表面缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取瓷砖表面缺陷检测数据集，并将其分为训练集与测试集；步骤S2、构建基于U2‑
Net的瓷砖表面缺陷分割网络模型；所述瓷砖表面缺陷分割网络模型为六层U型结构，包括6级编码器、5级解码器、2级多尺度特征融合模块及显著图融合模块；其中前4个编码器及对应的4个解码器由特征提取结构DCRSU构成，每个DCRSU的层数随着encoder和decoder的层数的增加而减少，即前4个编码器使用的分别是DCRSU
‑
7、DCRSU
‑
6、DCRSU
‑
5、DCRSU
‑
4，前4个解码器同理如此；第5个编码器及对应的解码器采用的就是RSU
‑
4F；第6个编码器引入SKnet作为最深一层的编码器；分别在第5个解码器和第4个解码器的输入引入2个改进注意力门模块，将第6个编码器与第5个编码器输出的特征进行融合输入第5个解码器，将第4个编码器与第5个解码器输出的特征进行融合输入第4个解码器；然后使用3
×
3卷积和sigmoid函数从第6个编码器、第5个解码器、第4个解码器、第3个解码器、第2个解码器和第1个解码器生成6个输出显著概率图；然后将输出的显著图的逻辑图向上采样至于输入图像大小一致，并通过级联操作相融合；最后通过1
×
1卷积层和sigmoid函数，以生成最终的显著性概率映射图；步骤S3、通过训练集对瓷砖表面缺陷分割网络模型进行不断迭代训练，直到网络最终收敛，得到训练好的瓷砖表面缺陷分割网络模型；步骤S4、将待处理的图片输入到训练好的瓷砖表面缺陷分割网络模型中，得到分割的目标。2.根据权利要求1所述的一种改进U2‑
Net的瓷砖表面缺陷分割方法，其特征在于，所述步骤S10中训练集与测试集按4：1进行划分。3.根据权利要求1所述的一种改进U2‑
Net的瓷砖表面缺陷分割方法，其特征在于，所述DCRSU由输入卷积层、编码器、解码器和残差结构4部分组成；输入卷积层用于提取局部特征和转换通道；编码阶段，最后一个编码器采用卷积+批量归一化+ReLU激活函数结构，倒数第2层采用深度可分离卷积+批量归一化+ReLU激活函数结构；其余编码器利用残差结构将深度可分离卷积提取的特征和经注意力机制模块处理的输入特征相加后再输入下一个特征提取层进行特征提取,使得每级输出特征可以在聚焦于具有更多有效特征信息通道，加强每一级有效特征的提取能力并获取多尺度特征信息；残差结构将输入层和中间层进行融合，对两个不同尺度的特征进行一个拼接；解码阶段，解码器模块将经过拼接的特征图，经...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄进，包锐，王逢港，谢艺玮，方铮，冯义从，李剑波，荣鹏，郭伦，翟树红，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：