一种获取高分辨的连铸坯低倍缺陷图像深度学习识别模型预处理方法

本发明公开了一种获取高分辨的连铸坯低倍缺陷图像深度学习识别模型预处理方法，S1，采集低倍图像的板坯历史原始数据；S2，将所述板坯历史原始数据按照二级自动化系统的缺陷判级文件自动归类；S3，根据图像识别模型自动区分图像中三角区的左右位置；S4，根据所述图像识别模型自动区分图像中左右边缘界限；S5，自动循环给每一幅图片划分缺陷定位网格并输出至各个缺陷的新数据集；S6，采用所述板坯历史原始数据和所述图像识别模型相结合的方法确定缺陷数据集；S7，对所述缺陷数据集进行图像增强和数据增强扩充；S8，自动划分为训练集、验证集和测试集，并转为深度学习数据格式。本发明提升了深度学习模型应用时的自动化程度。