基于反馈强化学习的小样本表面缺陷图像生成方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于反馈强化学习的小样本表面缺陷图像生成方法，其特征是，包括：获取少量表面缺陷图像样本，通过人工标注对每一表面缺陷图像样本进行语义标签标注，构建训练集；构建条件扩散模型，利用训练集训练条件扩散模型，完成条件扩散模型的初步微调；扩充语义标签，利用微调后的条件扩散模型生成每一语义标签下的多张初始表面缺陷图像；对每一语义标签下的多张初始缺陷图像进行人工评分，以每一语义标签所对应生成的多张初始缺陷图像及其评分，构建评价数据集；构建奖励模型，利用评价数据集训练奖励模型；扩充语义标签，构建语义标签库，并基于奖励模型二次优化条件扩散模型，生成语义标签库中每一语义标签所对应的最优表面缺陷图像。