第1期2023年1月电子学报ACTAELECTRONICASINICAVol.51No.1Jan.2023多线激光光条图像缺陷分割模型研究郭晓轩1，冯其波1，3，冀振燕2，郑发家1，杨燕燕2（1.北京交通大学物理科学与工程学院，北京100044；2.北京交通大学软件学院，北京100044；3.东莞市诺丽科技股份有限公司，广东东莞523050）摘要：受环境干扰以及反射光影响，室外采集的多线激光光条图像含有光斑和断裂缺陷.为了准确地分割图像缺陷，本文提出了一个轻量的UT（U-shapeTarget，U代表U型编解码网络结构，T代表靶形视野）分割模型，模型由3×3卷积和靶形卷积堆叠而成.靶形卷积是针对激光光条图像特点提出的多视野卷积模块，模块中四个卷积分支构成靶形卷积视野，能够提取激光光条图像几何结构特征、局部细节特征以及环绕纹理特征.实验表明，UT模型在多线激光光条图像上的缺陷分割精度高于主流分割模型，而且实现了分割精度和参数量的平衡.关键词：缺陷分割；激光图像；深度学习；轻量级分割模型；多视野卷积基金项目：国家自然科学基金重点项目（No.51935002）；国家自然科学基金面上项目（No.52175493）中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：0372-2112(2023)01-0172-08电子学报URL:http://www.ejournal.org.cnDOI:10.12263/DZXB.20220644ResearchonSegmentationModelofMulti-LineLaserStripImage’sDefectsGUOXiao-xuan1,FENGQi-bo1,3,JIZhen-yan2,ZHENGFa-jia1,YANGYan-yan2(1.SchoolofPhysicalScienceandEngineering,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;2.SchoolofSoftware,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;3.DongguanNannarTechnologyCo.,Ltd.,Dongguan,Guangdong523050,China)Abstract:Influencedbyenvironmentalinterferenceandreflectedlight,multi-linelaserstripimagescollectedout⁃doorscontainthedefectsofflaresandfractures.Inordertosegmentthedefectsaccurately,thispaperproposeslight-weightUT(U-shapeTarget,UrepresentsaU-shapedencoder-decodernetworkarchitecture,andTrepresentsatarget-shapedrecep⁃tivefield)segmentationmodel,whichstacks3×3convolutionsandtargetconvolutions.Consideringthecharacteristicsoflaserstripimages,weproposethetargetconvolution,amultiple-receptive-fieldconvolutionmodule.Fourconvolutionbranchesinthismoduleformatarget-shapedconvolutionreceptivefield,whichcanextractthegeometrics...
