(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210886416.2 (22)申请日 2022.07.26 (71)申请人 精锐视觉智能科技 （上海） 有限公司 地址 200000 上海市普陀区云岭西路6 00弄 5栋103 (72)发明人 林姝　 (74)专利代理 机构 上海璀汇知识产权代理事务 所(普通合伙) 31367 专利代理师 程琼胤 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种钢卷端面 缺陷检测方法 (57)摘要 本申请公开了一种钢卷端面缺陷检测的方 法、 系统、 计算机设备及存储介质。 该方法包括： 对钢卷端面数据进行预处理， 所述出行数据包括 灰度图和深度图； 将所述预处理后的所述数据进 行多信息融合； 再经过数据增强， 扩充数据 样本； 利用跨阶段卷积网络提取特征； 将所述上一步的 多级特征进行融合并进行缺陷的分类和定位。 本 申请解决了往常方法中没有引入高效性能的神 经网络， 以及样本不均衡等问题， 为提升钢卷端 面缺陷检测的效率 提供了一种可靠方法。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 115294039 A 2022.11.04 CN 115294039 A 1.一种钢卷端面 缺陷检测方法， 其特 征在于， 包括： 对钢卷端面缺陷数据进行预处理， 所述数据包括2D相机拍摄的灰度图像和3D相机拍摄 的深度图像； 将预处理后的数据进行通道整合 拼接； 使用卷积神经网络对整合后的数据进行处 理， 得到各阶段的特 征数据； 将各阶段的特征数据输入到特征金字塔结构的神经网络中处理得到丰富融合多级多 尺度的特 征； 将得到的特 征输入到解耦合的检测头 部中， 得到检测结果。 2.如权利要求1所述的钢卷端面缺陷检测方法， 其特征在于， 将预处理后的数据进行通 道整合拼接， 包括： 利用单通道的深度图和灰度图进行通道整合； 将第三个通道填充为深度图和灰度图像素值的加 和。 3.如权利要求2所述的钢卷端面缺陷检测方法， 其特征在于， 使用卷积神经网络对整合 后的数据进行处 理， 得到各阶段的特 征数据， 包括： 利用跨阶段 卷积神经网络提取通道整合后的处 理好的数据， 并得到多 级特征； 使用得到的卷积图像特 征向量来表示图像的综合表示。 4.如权利要求3所述的钢卷端面缺陷检测方法， 其特征在于， 将各阶段的特征数据输入 到特征金字塔结构的神经网络中处 理得到丰富融合多 级多尺度的特 征， 包括： 多级特征的各级特 征数据输入到特 征金字塔结构中； 将其中的不同阶段的特征数据进行融合， 继而得到最终的丰富多尺度信息的特征向 量。 5.一种钢卷端面 缺陷检测系统， 其特 征在于， 包括： 预处理模块， 用于把输入的灰度图和深度图进行整合； 卷积神经网络模块， 用于将整合后的数据进行 卷积操作提取 特征； 特征金字塔模块， 用于将卷积网络中的各级特征融合在一起， 获得多尺度融合的丰富 信息特征； 检测模块， 用于将得到的丰富特 征信息进行处 理， 得到检测结果。 6.如权利要求5所述的钢卷端面缺陷检测系统， 其特征在于， 所述卷积神经网络模块包 括： 跨阶段卷积神经网络模块， 所述跨阶段卷积神经网络模块包括多层卷积网络单元， 用于 提取图像各类特 征。 7.如权利要求5所述的钢卷端面缺陷检测系统， 其特征在于， 所述特征金字塔模块包括 FPN金字塔和PAN金字塔结构， 其中， 所述FPN特征金字塔将深层卷积特征， 自顶向下的传递并将不同阶段的特征进行 融合， 所述PAN特征金字塔， 将FPN得到的自顶向下的多级特征再自顶向上的传递， 再次强化 浅层信息， 完成特 征融合。 8.如权利要求5所述的钢卷端面缺陷检测系统， 其特征在于， 所述检测模块为解耦合的 检测头部， 包括分类模块和定位模块， 所述检测模块的输入数据为多尺度融合的丰富信息 特征， 利用检测模块的分类和回归计算， 得到最终的检测结果。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294039 A 29.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多 个存储器， 所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码， 所述程序代码由所述一个 或多个处理器加载并执行时， 实现权利要求 1至4中任一项 所述的钢卷端面缺陷检测方法的 功能。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质中存储有至少一条程序代 码， 所述程序代码由处理器加载并执行时， 实现权利要求1至4中任一项所述的钢 卷端面缺 陷检测方法的功能。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294039 A 3