先验知识辅助的金属涂层损伤分割方法

作     者：谢洲洋 舒畅 傅彦 周俊临 蒋家玮 陈端兵 XIE Zhouyang;SHU Chang;FU Yan;ZHOU Junlin;JIANG Jiawei;CHEN Duanbing

作者机构：成都数之联科技有限公司成都610094 西南技术工程研究所重庆400039 电子科技大学大数据研究中心成都611731 

出 版 物：《电子科技大学学报》 (Journal of University of Electronic Science and Technology of China)

年 卷 期：2024年第53卷第1期

页      面：76-83页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61673085) 西南技术工程研究所合作基金(HDHDW5902010301) 

主　　题：深度学习 损伤识别 图像分割 先验知识 

摘      要：金属涂层损伤的自动识别是一项具有重大实际应用价值的研究。随着深度学习在各类材质的表面损伤图像分割任务中取得突破性进展,大部分研究工作使用端到端的深度卷积神经网络分割模型分割损伤区域。然而,端到端深度学习方法很难利用金属涂层损伤相关的先验知识来识别损伤尺度差异大、训练数据不足等问题。因此,设计了一种基于先验知识的金属涂层损伤区域分割算法,结合深度学习分割模型U-Net实现金属涂层损伤的自动识别。该算法基于Hue通道分布和边缘响应对金属涂层图像中的异常区域进行分割,深度学习分割模型利用先验知识排除异常样本,可有效避免过拟合。在含有开裂、起泡、生锈和脱落这4类损伤的金属涂层数据集中,该算法取得了81.24%mIoU的分割效果,优于端到端的深度学习方法。实验结果表明,先验知识辅助能够有效提升深度学习分割模型对金属涂层损伤的分割效果。