一种基于缺陷感知生成对抗网络的钢材表面缺陷数据增强方法及系统

本发明公开了一种基于缺陷感知生成对抗网络的钢材表面缺陷数据增强方法及系统，方法包括以下步骤：获取钢材表面缺陷区域，对缺陷区域进行像素填充生成掩膜，并结合真实背景构建训练数据集；构建缺陷感知生成对抗网络，并基于训练数据集对缺陷感知生成对抗网络进行训练，得到训练后对抗网络模型；利用训练后对抗网络模型在正常背景图上生成缺陷标签图，并将正常背景图与缺陷标签图进行融合，完成表面缺陷数据增强。与传统方法相比，本发明提出的方法数据增强方法突破了传统数据增强方法的局限性，显著提高了目标检测算法在钢材表面缺陷的检测效果，对推动钢材表面缺陷检测进步有着积极作用。