摘要
本发明提供一种冷轧铜带雾气退化图像合成及复原方法,属于冶金轧制过程智能监测的技术领域,包括以下步骤:采集冷轧铜带原始生产图像数据集;构建冷轧铜带雾气退化图像数据集;搭建冷轧铜带智能去雾网络,利用数据集对网络进行训练及评估得到冷轧铜带智能去雾模型;将冷轧铜带去雾模型嵌入冷轧生产中的自动视觉检测系统。本发明的技术方案能够构建具有配对数据的冷轧铜带雾气退化图像数据集,有效解决了真实数据存在的图像对匮乏问题。其次,针对冷轧生产中雾气退化图像复原问题的研究空白,本发明建立的智能去雾模型能够有效缓解冷轧生产自动视觉检测系统中由雾气引起的图像退化问题,对提高自动视觉检测系统在轧制领域的使用性能具有实际意义。
技术关键词
复原方法
铜带
去雾模型
视觉检测系统
网络
有雾图像
数据
单目深度估计
上采样
场景深度图
引导滤波器
分辨率
环境光
去雾图像
预训练模型
融合策略
标定方法
语义特征
图像像素
系统为您推荐了相关专利信息
锂离子电池
故障智能检测方法
深度学习模型
短路故障检测系统
电化学阻抗谱
IPv6地址空间
种子
空间探测方法
更新方法
空间构建方法
特征融合网络
智能识别方法
图像
特征提取网络
高维特征向量