【技术实现步骤摘要】
一种电子设备屏幕区域瑕疵检测方法与设备
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种电子设备屏幕区域瑕疵检测方法与设备。
技术介绍
由于基于传统图像处理方式在很大程度上依赖于阈值的选取，而二手电子设备如手机等的屏幕区域由于在成色、外观、老化程度等各个方面都有不同程度的差异，故很难给出确定的阈值，因此基于传统图像处理方式的在本屏幕区域瑕疵检测中不适用。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种电子设备屏幕区域瑕疵检测方法与设备。根据本申请的一个方面，提供了一种电子设备屏幕区域瑕疵检测方法，所述方法包括：将电子设备的屏幕区域图像输入训练结束后的FPN网络结合backbone网络的模型；从所述FPN网络结合backbone网络的模型接收输出的电子设备的屏幕区域图像的瑕疵检测结果，所述瑕疵检测结果包括：电子设备的屏幕区域的瑕疵种类、瑕疵在电子设备的屏幕区域中的位置和瑕疵检测结果的置信度。进一步地，其中，所述backbone网络的前2层采用res结构，网络的后2层采用inception结构。<...
【技术保护点】
1.一种电子设备屏幕区域瑕疵检测方法，所述方法包括：/n将电子设备的屏幕区域图像输入训练结束后的FPN网络结合backbone网络的模型；/n从所述FPN网络结合backbone网络的模型接收输出的电子设备的屏幕区域图像的瑕疵检测结果，所述瑕疵检测结果包括：电子设备的屏幕区域的瑕疵种类、瑕疵在电子设备的屏幕区域中的位置和瑕疵检测结果的置信度。/n
【技术特征摘要】
1.一种电子设备屏幕区域瑕疵检测方法，所述方法包括：
将电子设备的屏幕区域图像输入训练结束后的FPN网络结合backbone网络的模型；
从所述FPN网络结合backbone网络的模型接收输出的电子设备的屏幕区域图像的瑕疵检测结果，所述瑕疵检测结果包括：电子设备的屏幕区域的瑕疵种类、瑕疵在电子设备的屏幕区域中的位置和瑕疵检测结果的置信度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述backbone网络的前2层采用res结构，网络的后2层采用inception结构。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，从所述FPN网络结合backbone网络的模型接收输出的电子设备的屏幕区域的瑕疵检测结果之后，还包括：
识别所述瑕疵检测结果的置信度是否大于第一预设阈值，
若大于所述第一预设阈值，则输出包括电子设备的屏幕区域的瑕疵种类、瑕疵在电子设备的屏幕区域中的位置的结果信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述电子设备的屏幕区域图像输入FPN网络结合backbone网络的模型之前，还包括：
步骤一，预设FPN网络结合backbone网络的模型及其初始的模型参数；
步骤二，将样本电子设备的屏幕区域图像输入带有当前的模型参数的FPN网络结合backbone网络的模型，得到样本电子设备的屏幕区域的瑕疵预测结果，所述瑕疵预测结果包括：样本电子设备的屏幕区域的瑕疵种类、瑕疵在样本电子设备的屏幕区域中的位置和瑕疵检测结果的置信度；
步骤三，基于预设目标函数计算所述瑕疵预测结果与样本电子设备的屏幕区域的真实瑕疵结果之间的差值，识别所述差值是否大于第二预设阈，
若所述差值大于第二预设阈值，则步骤四，基于所述差值更新所述FPN网络结合backbone网络的模型参数后，重新从步骤二开始执行；
若所述差值小于等于第二预设阈值，则步骤五，将带有当前的模型参数的FPN网络结合backbone网络的模型作为训练结束后的FPN网络结合backbone网络的模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述FPN网络结合backbone网络的模型中每一次卷积计算完成后迭代更新归一化的参数。
6.一种电子设备屏幕区域瑕疵检测设备，所述设备包括：
第一装置，用于将电子设备的屏幕区域图像输入训练结束后的FPN网络结合ba...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏，沈圣远，常树林，姚巨虎，
申请(专利权)人：上海悦易网络信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。