用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法及装置

技术特征：
1.一种用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，其特征在于，包括：步骤1、获取自制钢筋混凝土构件的超声b扫描图，以自制钢筋混凝土构件的截面裂缝情况进行标签标注，生成超声b扫描图对应的截面裂缝图，将超声b扫描图和截面裂缝图组成数据集；步骤2、基于pixel-to-pixel结构构建的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器与判别器，所述生成器包括以u-net为结构基础的编码器和解码器，所述编码器用于对输入的截面裂缝图进行降采样操作，获得对应的特征图像，所述解码器用于对特征图像进行反卷积上采样，获得对应的虚拟超声b扫描图，所述判别器用于判断输入图像的真实性；步骤3、利用步骤1获得的数据集，采用博弈手段对生成对抗网络进行训练，直至判别器无法判断图像是否由生成器生成，获得用于生成虚拟超声b扫描图的图像生成模型；步骤4、将自制截面裂缝图输入至所述图像生成模型中，获得对应的虚拟超声b扫描图，将自制截面裂缝图与对应的虚拟超声b扫描图作为用于扩充数据集体量的增强数据集。2.根据权利要求1所述的用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，其特征在于，在步骤1中，所述超声b扫描图采用阵列超声断层成像设备对自制钢筋混凝土构件扫描获得。3.根据权利要求1所述的用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，其特征在于，在步骤2中，所述生成器为包含16个模块的深度神经网络，其中前8个模块包括编码器进行特征提取，后8个模块包括解码器进行特征合成，所述编码器的卷积核尺寸为4
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4共进行三次降采样操作，每次降采样操作后特征图像的通道数乘以2，所述解码器与所述编码器的每层网络结构相互对应，对特征图像进行反卷积上采样，每次上采样后特征图像的通道数除以2。4.根据权利要求1或3所述的用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，其特征在于，所述生成器的输入图像尺寸为2304
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1536，单位为像素。5.根据权利要求1所述的用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，其特征在于，在步骤2中，所述判别器采用patchgan策略，对输入图像的真实性进行判断。6.根据权利要求1所述的用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，其特征在于，在步骤3的训练过程中，所述博弈手段包括单独采用梯度上升策略循环对判别器进行多次训练后，再采用梯度下降策略对生成器进行优化。7.根据权利要求1所述的用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，其特征在于，在步骤4中，所述自制截面裂缝图通过随机数指定裂缝的水平向距离、垂直向距离和起始位置生成，所述裂缝生成的斜线与水平线的角度为0～45度。8.一种数据增强装置，其特征在于，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序采用权利要求1所述的图像生成模型；所述计算机处理器执行所述计算机程序实现以下步骤：将自制截面裂缝图输入至图像生成模型，输出用于扩充数据集的虚拟超声b扫描图。

技术总结
本发明公开了一种用于混凝土结构超声断层扫描图像的数据增强方法，包括：步骤1、获取自制钢筋混凝土构件的超声B扫描图，以自制钢筋混凝土构件的截面裂缝情况进行标签标注，生成超声B扫描图对应的截面裂缝图，将超声B扫描图和截面裂缝图组成数据集；步骤2、基于pixel-to-pixel结构构建的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器与判别器；步骤3、采用博弈手段对生成对抗网络进行训练，获得用于生成虚拟超声B扫描图的图像生成模型；步骤4、将自制截面裂缝图输入至图像生成模型中，获得对应的虚拟超声B扫描图。本发明还提供了一种数据增强装置。本发明提供的方法可以解决因实验数据体量小不便于后续应用深度学习对混凝土结构自动化无损检测的问题。动化无损检测的问题。动化无损检测的问题。


技术研发人员：舒江鹏 杨涵 江天任 段元锋
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2022.10.28
技术公布日：2023/2/3