【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像生成相关，尤其涉及一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法。
技术介绍
1、在工业流水线生产的实际生产场景中，产生有瑕疵的样品不可避免。为了保证产品质量对产品进行自动化缺陷检测是很有必要的。自动化缺陷检测比人工检测更为高效、客观。但是自动化缺陷检测方法一直存在一个问题：需要大量的缺陷样本对缺陷检测模型进行训练，但由于生产技术的提升生产中出现的缺陷样本逐渐变少，短期内无法收集大量缺陷样本。因此，需要一种能生成大量逼真的缺陷图像的方法来增加缺陷检测需要的训练样本数量。
2、为了缓解这种缺陷样本不足的问题，有研究通过手动销毁工件以收集缺陷样本，也有研究采用辅助绘图来合成缺陷样本，然而，这些方法只能处理简单的情况。也有研究使用传统的数据增强方法，如随机翻转和裁剪来扩充缺陷样本。然而，这样做容易导致生成的缺陷多样性不足而产生模式崩溃，最后导致模型陷入局部最优解。
3、生成对抗网络gan被提出后，由于其出色的生成性能，它很快就成为主流的图像生成算法。最近的研究中也有人提出使用gan来进行缺陷样本合成...
【技术保护点】
1.一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法，其特征在于，在“获取配对的工业缺陷图像数据集，数据集需要配对的无缺陷图像、缺陷掩膜、缺陷图像”中，如果获得的工业缺陷图像数据集只包含配对的缺陷掩膜和缺陷图像，所述无缺陷图像可以通过公开的图像修复模型得到，步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法，其特征在于，所述对数据集做预处理的步骤包括：
4.如权利要求1所述的一种基于缺陷纹理引导...
【技术特征摘要】
1.一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法，其特征在于，在“获取配对的工业缺陷图像数据集，数据集需要配对的无缺陷图像、缺陷掩膜、缺陷图像”中，如果获得的工业缺陷图像数据集只包含配对的缺陷掩膜和缺陷图像，所述无缺陷图像可以通过公开的图像修复模型得到，步骤包括：
3.如权利要求1所述的一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法，其特征在于，所述对数据集做预处理的步骤包括：
4.如权利要求1所述的一种基于缺陷纹理引导和区域感知的缺陷图像生成方法，其特征在于，所述构建缺陷图像生成的生成对抗网络模型包括一个...
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