(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210888257.X (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 武汉工程大 学 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区光谷一路20 6号 (72)发明人 许泽旺　 (74)专利代理 机构 北京汇泽知识产权代理有限 公司 11228 专利代理师 刘思敏 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 钢材表面缺陷检测的方法、 系统、 电子设备 和存储介质 (57)摘要 本申请提供了钢材表 面缺陷检测的方法、 系 统、 电子设备和存储介质， 包 括： 通过labelI mg标 注工具与监督学习对钢材缺陷图像进行标注， 并 提取所述钢材缺陷图像生 成前景信息； 对所述钢 材缺陷图像进行匹配处理， 通过所述匹配处理将 所述钢材缺陷图像的色调调整为与背景图像相 匹配； 通过高斯模糊将所述前景信息和所述背景 图像融合处理为训练图像； 通过所述训练图像对 ResNet34模型进行训练， 获取训练后ResNet34模 型； 通过所述训练后ResNet 34模型对待检测钢材 表面进行缺陷检测。 使 得钢材图像可以通过训练 后ResNet 34模型进行自动缺陷检测， 提高了钢材 缺陷检测的效率和准确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115063405 A 2022.09.16 CN 115063405 A 1.一种钢材表面 缺陷检测的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 通过labelImg标注工具与 监督学习对钢材缺陷图像进行标注， 并提取所述钢材缺陷图 像生成前 景信息； 对所述钢材缺陷 图像进行匹配处理， 通过所述匹配处理将所述钢材缺陷图像的色调调 整为与背景图像相匹配； 通过高斯模糊将所述前 景信息和所述背景图像融合处 理为训练图像； 通过所述训练图像对ResNet34模型进行训练， 获取训练后ResNet34模型； 通过所述训练后ResNet34模型对待检测钢材表面进行缺陷检测。 2.如权利 要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过labelImg标注工具与 监督学习对钢 材缺陷图像进行 标注， 并提取 所述钢材缺陷图像生成前 景信息， 包括： 通过labelImg标注工具与 监督学习对钢材缺陷图像进行标注， 并将经过所述标注的钢 材缺陷图像转换为jso n文件： 通过python代码读取所述json文件， 获取关键点信息， 并根据所述关键点信息生成作 为掩码mask的灰度图像； 根据绘制点的坐标信息将所述灰度图像裁 剪为仅可容纳钢材缺陷部分； 利用json文件中绘制点的坐标信息， 生成一个新的大小 的缺陷图片， 基于所述灰度图 像对缺陷图片进行填充处 理， 提取出前景信息。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述匹配处理， 包括： 将所述钢材缺陷图像转 换为RGB图像， 通过图像随机翻转、 分辨率调节、 标准化处理、 归一化处理将所述RGB图像的 色调调整为与背景图像相匹配。 4.一种钢材表面 缺陷检测的系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 前景信息提取模块， 用于通过labelImg标注工具与监督学习对钢材缺陷图像进行标 注， 并提取 所述钢材缺陷图像生成前 景信息； 匹配模块， 用于对所述钢材缺陷图像进行匹配处理， 通过所述匹配处理将所述钢材缺 陷图像的色调 调整为与背景图像相匹配； 融合处理模块， 用于通过高斯模糊将所述前景信 息和所述背景图像融合处理为训练图 像； 训练模块， 用于通过所述训练图像对ResNet34模型进行训练， 获取训练后ResNet34模 型； 缺陷检测模块， 用于通过 所述训练后ResNet34模型对待检测钢材表面进行缺陷检测。 5.如权利 要求4所述的系统， 其特征在于， 所述通过labelImg标注工具与 监督学习对钢 材缺陷图像进行 标注， 并提取 所述钢材缺陷图像生成前 景信息， 包括： 通过labelImg标注工具与 监督学习对钢材缺陷图像进行标注， 并将经过所述标注的钢 材缺陷图像转换为jso n文件： 通过python代码读取所述json文件， 获取关键点信息， 并根据所述关键点信息生成作 为掩码mask的灰度图像； 根据绘制点的坐标信息将所述灰度图像裁 剪为仅可容纳钢材缺陷部分； 利用json文件中绘制点的坐标信息， 生成一个新的大小 的缺陷图片， 基于所述灰度图 像对缺陷图片进行填充处 理， 提取出前景信息。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063405 A 26.如权利要求4所述的系统， 其特征在于， 所述匹配处理， 包括： 将所述钢材缺陷图像转 换为RGB图像， 通过图像随机翻转、 分辨率调节、 标准化处理、 归一化处理将所述RGB图像的 色调调整为与背景图像相匹配。 7.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑3任一项所述的钢材表 面缺陷检测的方法。 8.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机 程序被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑3任一项所述的钢材表面 缺陷检测的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115063405 A 3