【摘 要】
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针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低,描述符不足而造成的检测困难问题,提出了一种超分辨图像重建技术实现微小缺陷的强化方法。首先为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板,设计基于光度立体的图像重建方法,在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建。另外针对微小缺陷采样描述符不足的问题,通过真实叶片图像来构建多角度,多姿态的数据集,采用基于像素损失的Charbonnier Loss来改进超分模
【基金项目】
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航空科学基金（20202050052002）； 江苏省自然科学基金（BK20191280,BK20210299）； 南京航空航天大学研究生科研与创新计划项目基金（xcxjh20210513）；
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针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低,描述符不足而造成的检测困难问题,提出了一种超分辨图像重建技术实现微小缺陷的强化方法。首先为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板,设计基于光度立体的图像重建方法,在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建。另外针对微小缺陷采样描述符不足的问题,通过真实叶片图像来构建多角度,多姿态的数据集,采用基于像素损失的Charbonnier Loss来改进超分模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,强化采样分辨率。最终实现量化以及采集两个层面的微小缺陷超分辨增强。最后使用传统的Canny算子识别叶片表面缺陷边界,实验结果表明,本文方法可以免疫二维歧义性,相比较传统方法,最高可提升金属叶片表面微小缺陷检出率达24.3%。
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