摘要
进行新能源汽车焊接缺陷检测时,无法检测出焊接图像中的微小缺陷,导致焊接缺陷检测的精度较低.为此,文中提出基于改进生成对抗网络的焊接缺陷检测方法,利用 自适应的阈值方法对图像进行去噪处理,并基于局部非线性对比度增强和多尺度Retinex算法对图像进行对比度增强处理.基于预处理后的焊接图像构建改进生成对抗网络缺陷检测模型,首先利用卷积神经网络获取焊接图像特征,然后采用生成器与判别器进行焊接缺陷检测,最后采用优化损失函数,提高对抗生成网络训练的稳定性.试验结果表明,文中方法图像处理效果好、检测精度高.
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