基于超分辨率特征融合的工件表面细微缺陷数据扩增方法

针对工件缺陷检测中的表面细微缺陷难以检测问题,提出一种基于超分辨率特征融合的数据扩增模型。该模型由数据层(Data)、超分辨率特征提取与样本修复层(SR-Re)和数据扩增层(M-A)3层结构组成。Data层完成样本划分,并以缺陷特征像元占比小于0.333%的样本作为细微缺陷数据输出;SR-Re层采用双路结构并行处理输入数据,分别完成对输入图像数据的超分辨率特征提取与样本修复;M-A层通过对超分辨率特征和无缺陷样本进行泊松融合实现样本扩增。该模型重点解决了由于图像特征不明显导致工件表面细微缺陷难以识别、检测模型难以构建与工业检测困难的问题,通过扩增细微缺陷样本提升了缺陷检测模型的准确率。最后通过对5类铝型材样本进行实验,验证了该模型的有效性与可行性。