关键词：生成对抗网络;焊接缺陷检测;对比度增强;自注意力机制;批归一化
摘 要：进行新能源汽车焊接缺陷检测时，无法检测出焊接图像中的微小缺陷，导致焊接缺陷检测的精度较低。为此，文中提出基于改进生成对抗网络的焊接缺陷检测方法，利用自适应的阈值方法对图像进行去噪处理，并基于局部非线性对比度增强和多尺度Retinex算法对图像进行对比度增强处理。基于预处理后的焊接图像构建改进生成对抗网络缺陷检测模型，首先利用卷积神经网络获取焊接图像特征，然后采用生成器与判别器进行焊接缺陷检测，最后采用优化损失函数，提高对抗生成网络训练的稳定性。试验结果表明，文中方法图像处理效果好、检测精度高。
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