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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115908379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211636253.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法是由徐浩;李丰润;陆璐;冼允廷设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字图像处理与识别技术领域，为基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法，包括构建电饭煲内胆图像的真实样本数据集，根据真实样本数据集的电饭煲内胆图片生成掩膜二值图数据集；构建一个生成对抗网络，训练生成对抗网络；将混合掩膜数据集的掩膜二值图数据输入训练好的生成对抗网络中，生成伪样本数据集；通过真实图像训练YOLOv5网络作为生成质量判别器，对伪样本进行筛选得到筛选后的伪样本数据集；将筛选后的伪样本数据集与真实样本数据集混合，得到增强后的电饭煲内胆图像数据集。本发明通过生成数据增强后的电饭煲内胆缺陷图像数据集，有效提高了基于深度学习的电饭煲内胆缺陷检测的检测精度。

本发明授权基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法在权利要求书中公布了：1.基于掩膜生成对抗网络的电饭煲内胆图像数据增强方法，其特征在于，包括： S1、通过工业摄像头拍摄电饭煲内胆图片，对电饭煲内胆图片进行缺陷标注，构建电饭煲内胆图像的真实样本数据集； S2、根据真实样本数据集的每一张电饭煲内胆图片生成相应的掩膜二值图，得到掩膜二值图数据集； S3、构建生成对抗网络，初始化生成对抗网络的网络权重，采用逐渐增加分辨率的方式对生成抗网络进行训练； 所述采用逐渐增加分辨率的方式对生成抗网络进行训练，包括：训练生成对抗网络，将掩膜二值图输入生成器中得到生成图，将生成图输入判别器中获得判别指标；生成器和判别器均先删去部分卷积层，随着训练迭代次数的逐渐增加卷积层数量，直到生成器输出的图像分辨率与真实图像的分辨率一致； 所述生成器和判别器均先删去部分卷积层，随着训练迭代次数的逐渐增加卷积层数量，直到输出的图像分辨率与真实图像的分辨率一致，包括：先将生成器和判别器的后五个卷积层删去，生成器输出的图像分辨率大小为10×10，每当训练4000次恢复生成器和判别器的一个卷积层，将输出的图像分辨率提升一倍；当训练结束时，输出的图像分辨率等于输入图像的分辨率，输入图像的分辨率大小为640×640； 所述生成对抗网络的目标损失函数为： ； 其中，x为真实图像，m为掩膜输入，G代表生成器，D代表判别器； S4、对掩膜二值图数据做随机变换得到扩充掩膜二值图数据集，将扩充掩膜二值图数据集与掩膜二值图数据集混合得到混合掩膜数据集，将混合掩膜数据集的掩膜二值图数据输入训练好的生成对抗网络中，生成伪样本数据集； S5、通过真实样本数据集训练YOLOv5网络作为生成质量判别器，利用生成质量判别器判别伪样本的质量，去除质量低的伪样本，得到筛选后的伪样本数据集； 所述通过真实样本数据集训练YOLOv5网络作为生成质量判别器，利用生成质量判别器判别伪样本的质量，去除质量低的伪样本，得到筛选后的伪样本数据集，包括：将生成好的伪样本输入训练好的YOLOv5网络中，得到电饭煲内胆缺陷的位置、类别以及置信度，可根据YOLOv5网络的特征向量计算FID值，设定FID参考值，保留低于FID参考值的图像，去除高于FID参考值的图像； S6、将筛选后的伪样本数据集与真实样本数据集混合，得到增强后的电饭煲内胆图像数据集。

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