可控图像退化对提升机器视觉鲁棒性的研究

摘要：

现有工业机器视觉设备验证仍主要依赖批量造件,小概率的产品缺陷误判和设备失效风险不容易在投产前被发现和消除.为提升机器视觉系统鲁棒性,充分验证算法和参数不足,需要开发一种可控图像退化模拟系统.此系统能根据工况和设备特性,利用少量样图生成各类具有代表性的退化图像,并对图像退化程度进行精确量化评价.选择评价合适的退化图像对主流机器视觉设备进行鲁棒性验证,从而虚拟但有效地降低设备损坏停机和产品质量风险.另外,对于深度学习视觉应用,此系统也能更贴合工厂环境实现数据增广,优化神经网络模型.

关键词：可控图像退化、机器视觉鲁棒性、全参考图像质量评价、结构相似度指数、数据增广

在线出版日期：2021-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：54-62