(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111230003.0 (22)申请日 2021.10.2 2 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113674277 A (43)申请公布日 2021.11.19 (73)专利权人 北京矩视智能科技有限公司 地址 100089 北京市海淀区中关村大街甲 59号文化大厦10层10 05室 (72)发明人 弭宝瞳　梁循　 (74)专利代理 机构 北京细软智谷知识产权代理 有限责任公司 1 1471 代理人 周亮 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 5/10(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 CN 113221902 A,2021.08.0 6 CN 112116102 A,2020.12.2 2 CN 1084142 26 A,2018.08.17 CN 112990259 A,2021.0 6.18 CN 112991353 A,2021.0 6.18 US 2019286073 A1,2019.09.19 审查员 赵亚丽 (54)发明名称 无监督域适应的表 面缺陷区域分割方法、 装 置及电子设备 (57)摘要 本申请涉及无监督域适应的表面缺陷区域 分割方法、 装置及电子设备， 属于工业检测技术 领域， 本申请的方法包括， 获取目标表面图像； 利 用训练好的缺陷区域分割模型对所述目标表面 图像进行缺陷区域分割处理； 其中， 所述缺陷区 域分割模型的训练过程包括： 获取与所述目标表 面图像属于同一应用场景的目标域图像； 根据所 述目标域图像对带有标注的原始源域图像进行 处理， 得到具有目标域图像数据分布特性的源域 图像； 利用所述具有目标域图像数据分布特性的 源域图像对模 型进行有监督训练， 得到所述训练 好的缺陷区域分割模型。 本申请有助于更高效的 提升在各种应用场景下分割模型的性能， 从而提 升在具体应用场景下对图像进行区域缺陷分割 的精确度。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 113674277 B 2022.02.22 CN 113674277 B 1.一种无监 督域适应的表面 缺陷区域分割方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标表面图像； 利用训练好的缺陷区域分割模型对所述目标表面图像进行缺陷区域分割处 理； 其中， 所述 缺陷区域分割模型的训练过程包括： 获取与所述目标表面图像属于同一应用场景的目标域图像； 根据所述目标域图像对带有标注的原始源域图像进行处理， 得到具有目标域图像数据 分布特性的源域图像； 利用所述具有目标域图像数据分布特性的源域图像对模型进行有监督训练， 得到所述 训练好的缺陷区域分割模型； 其中， 所述根据 所述目标域图像对带有标注的原始源域图像进行处理， 得到具有目标域图像 数据分布特性的源域图像， 包括： 分别对所述目标域图像和所述原始源域图像进行傅里叶变换， 得到原始源域图像所对 应的第一幅度谱和第一相位谱， 以及得到目标域图像所对应的第二幅度谱和第二相位谱； 将第一幅度谱中低频部分数据替换为第 二幅度谱中低频部分数据， 得到替换后的第 三 幅度谱； 根据所述第 三幅度谱和所述第 一相位谱进行傅里叶逆变换， 将逆变换后得到的图像作 为所述具有目标域图像数据分布特性的源域图像； 其中， 所述低频部分数据为幅度谱中频率小于等于预设门限频率的谱图数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定应用场景； 基于确定出的应用场景， 确定所述预设门限频率的取值。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设门限频率的取值为幅度谱频率范 围上限值的三分之一。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将第 一幅度谱中低频部分数据替换为 第二幅度谱中低频部分数据， 得到替换后的第三幅度谱， 具体为： 以幅度谱的中点为圆心， 预设长度为半径， 在第 二幅度谱上确定要抠取的圆形区域， 其 中， 所述预设长度基于所述预设门限频率确定； 提取第二幅度谱上所述 圆形区域所对应的谱图， 将所述谱图对应替换到所述第 一幅度 谱中， 以得到所述第三幅度谱。 5.根据权利 要求1所述的方法， 其特征在于， 所述缺陷区域分割模型为PSPnet模型或U ‑ Net模型。 6.一种无监 督域适应的表面 缺陷区域分割装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取目标表面图像； 分割处理模块， 用于利用训练好的缺陷区域分割 模型对所述目标表面图像进行缺陷区 域分割处 理； 训练模块， 用于对所述 缺陷区域分割模型进行训练， 其具体 配置为： 获取与所述目标表面图像属于同一应用场景的目标域图像； 根据所述目标域图像对带有标注的原始源域图像进行处理， 得到具有目标域图像数据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113674277 B 2分布特性的源域图像； 利用所述具有目标域图像数据分布特性的源域图像对 模型进行有监 督训练； 其中， 所述根据 所述目标域图像对带有标注的原始源域图像进行处理， 得到具有目标域图像 数据分布特性的源域图像， 包括： 分别对所述目标域图像和所述原始源域图像进行傅里叶变换， 得到原始源域图像所对 应的第一幅度谱和第一相位谱， 以及得到目标域图像所对应的第二幅度谱和第二相位谱； 将第一幅度谱中低频部分数据替换为第 二幅度谱中低频部分数据， 得到替换后的第 三 幅度谱； 根据所述第 三幅度谱和所述第 一相位谱进行傅里叶逆变换， 将逆变换后得到的图像作 为所述具有目标域图像数据分布特性的源域图像； 其中， 所述低频部分数据为幅度谱中频率小于等于预设门限频率的谱图数据。 7.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 其上存 储有可执行程序； 处理器， 用于执行所述存储器 中的所述可执行程序， 以实现权利要求1 ‑5中任一项所述 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113674277 B 3