【技术实现步骤摘要】
产品缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及计算机
，尤其涉及计算机视觉、图像处理、深度学习等领域。
技术介绍
在工业制造业场景例如消费类电子产品的零部件制造场景中，产品外观的缺陷检测是产品出货前的重要环节。传统的外观缺陷检测是通过人工目视检测实现，但存在用工成本高、质检标准难以统一、检测数据不易存储和二次挖掘利用等问题。基于计算机视觉的自动检测方案相较于人工目视检测方案，具有性能稳定、可持续迭代优化等特点，因此，在缺陷检测领域受到广泛的关注。
技术实现思路
本申请提供了一种产品缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质。根据本申请的一方面，提供了一种产品缺陷检测方法，包括：获取目标产品的待检测图像；根据待检测图像的色彩特征值和预存的模板图像的色彩特征值，确定待检测图像和模板图像之间的色彩特征差值；将色彩特征差值作为第一通道的特征值，得到包括第一通道的输入图像；根据输入图像和目标检测模型，得到目标产品的缺陷信息。根据本申请的另一方面，提供了一种产...
【技术保护点】
1.一种产品缺陷检测方法，包括：/n获取目标产品的待检测图像；/n根据所述待检测图像的色彩特征值和预存的模板图像的色彩特征值，确定所述待检测图像和所述模板图像之间的色彩特征差值；/n将所述色彩特征差值作为第一通道的特征值，得到包括所述第一通道的输入图像；/n根据所述输入图像和目标检测模型，得到所述目标产品的缺陷信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种产品缺陷检测方法，包括：
获取目标产品的待检测图像；
根据所述待检测图像的色彩特征值和预存的模板图像的色彩特征值，确定所述待检测图像和所述模板图像之间的色彩特征差值；
将所述色彩特征差值作为第一通道的特征值，得到包括所述第一通道的输入图像；
根据所述输入图像和目标检测模型，得到所述目标产品的缺陷信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标产品的待检测图像，包括：
获取所述目标产品的原始图像；
确定所述目标产品的识别点在所述原始图像中的位置信息；
根据所述识别点在所述原始图像中的位置信息以及所述识别点在所述模板图像中的位置信息，对所述原始图像进行矫正，得到与所述模板图像对齐的所述待检测图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述识别点在所述原始图像中的位置信息以及所述识别点在所述模板图像中的位置信息，对所述原始图像进行矫正，得到与所述模板图像对齐的所述待检测图像，包括：
根据所述识别点在所述原始图像中的位置信息以及所述识别点在所述模板图像中的位置信息，确定仿射变换矩阵；
根据所述仿射变换矩阵，对所述原始图像进行矫正，得到与所述模板图像对齐的所述待检测图像。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述目标产品的识别点在所述原始图像中的位置信息，包括：
将所述原始图像输入至高分辨率网络HRNet模型，得到所述HRNet模型输出的所述识别点在所述原始图像中的位置信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述输入图像和目标检测模型，得到所述目标产品的缺陷信息，包括：
将所述输入图像输入至所述目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的缺陷位置以及与所述缺陷位置对应的掩膜信息；
根据所述掩膜信息与缺陷类型的对应关系，确定所述缺陷位置对应的缺陷类型。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入图像还包括第二通道和/或第三通道；
所述方法还包括：
将所述待检测图像的色彩特征值作为所述第二通道的特征值，和/或，
将所述模板图像的色彩特征值作为第三通道的特征值。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括：
根据所述目标产品的缺陷信息，确定对所述目标产品的处理方式。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括：
将所述目标产品的缺陷信息以及与所述缺陷信息对应的标注信息存储在训练数据库中；
从所述训练数据库中调用所述缺陷信息以及与所述缺陷信息对应的标注信息，更新所述目标检测模型。
9.一种产品缺陷检测装置，包括：
图像获取模块，用于获取目标产品的待检测图像；
差值确定模块，用于根据所述待检测图像的色彩特征值和预存的模板图像的色彩特征值，确定所述待检测图像和所述模板图像之间的色彩特征差值；
第一通道处...
【专利技术属性】
技术研发人员：矫函哲，黄锋，邹建法，聂磊，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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