基于感兴趣区域约束的漏缆卡扣重构缺陷检测

来源：电子测量技术杂志2024年第20期北京时间：

作者：任帅，李毅，肖武龙，王逸涵，李柏林

单位：西南交通大学机械工程学院 成都 610031

摘要：针对自监督漏缆卡扣缺陷算法中因背景重构误差造成的误检测，本文提出一种基于感兴趣区域约束的双阶段漏落卡扣缺陷重构方法。针对目标检测算法定位到的分类卡扣区域图像，首先嵌入分割网络用于分离卡扣及漏缆区域。随后，其对应掩码被作为线索引导堆叠对抗生成网络对卡扣区域进行重构，保证背景一致性的同时，精细化重构卡扣缺陷区域。此外，通过嵌入深度残差块和改进损失函数迫使生成网络更专注于感兴趣区域的重构。最后，训练完成的网络被用于卡扣图像的重构，并根据重构前后图像的相似度分数判定是否存在缺陷。在漏缆卡扣数据集上，定量结果表明本文算法对多类型卡扣缺陷识别的准确率92.3%，召回率为93.4%，高于其他自监督卡扣重构方法。可视化结果表明所提卡扣重构方法背景重构误差较少。

关键词：漏缆卡扣;缺陷检测;感兴趣区域引导;堆叠对抗生成网络;注意力机制

基金资助：四川省科技研发计划重点项目(2021YFN0020)资助