一种改进DCGANs网络的磁瓦缺陷图像生成方法研究

摘要：

基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测研究对于改进磁瓦生产工艺、提升磁瓦生产效率有着重要意义.但在研究过程中,存在磁瓦含缺陷样本收集困难、不同缺陷样本数不均匀、缺陷类型单一等问题.本文提出一种使用高斯混合模型的深度卷积生成对抗网络(Gaussian Mixture Model Deep Convolution Generative Adversarial Networks,GMM-DCGANs)生成含缺陷磁瓦图像的方法.在深度卷积生成对抗网络的基础上,将生成图像的输入噪声潜在空间复杂化为高斯混合模型,从而提高图像生成网络对有限数量且具有类间及类内多样性训练样本的学习能力.实验结果表明,GMM-DCGANs网络可以生成质量更好、缺陷类型更加丰富的磁瓦缺陷图像,并且生成的图像满足缺陷检测及分类的要求.

关键词：磁瓦、深度卷积生成对抗网络、高斯混合模型、极限学习机

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;山西省自然科学基金项目

在线出版日期：2021-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：589-594