图像检测方法、装置、终端设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像检测方法、装置、终端设备以及存储介质，其图像检测方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果，其中，所述抗平移干扰模型基于分割模型并结合预设降频方法训练得到。本申请解决了轻微移动工业产品影响检测结果的问题，提高了检测效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、装置、终端设备以及存储介质


[0001]本申请涉及工业检测领域，尤其涉及一种图像检测方法、装置、终端设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]在工业生产中，能否及时有效地检测出合格产品影响着生产效率。因此，如何利用机器检测出产品是否合格具有重要的实用意义，有利于缓解工业发展的压力。
[0003]产品的合格性检测需要对每一个产品进行拍照，提取产品区域的图像块输入计算机学习模型进行处理，得到检测结果。虽然，目前大多数计算机学习模型在训练时可以取得较好的效果，但是，由于工业产品的尺寸较小，拍摄的图像的分辨率较高，因此拍摄图像的相机和放置产品的工作台在微观上无法做到相对静置，导致在拍摄时拍摄图像的相机和待检测产品会出现轻微的相对移动，从而使检测结果失真。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种图像检测方法、装置、终端设备以及存储介质，旨在解决轻微移动工业产品影响检测结果的问题，提高检测准确率。
[0005]为实现上述目的，本申请提供一种图像检测方法，所述图像检测方法包括以下步骤：获取待检测图像；将所述待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果，其中，所述抗平移干扰模型基于分割模型并结合预设降频方法训练得到。
[0006]可选地，所述将所述待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果的步骤之前还包括：创建所述抗平移干扰模型，具体包括：获取原始图像数据集；创建所述分割模型；基于所述分割模型并结合预设降频方法，构建得到初始抗平移干扰模型；将所述原始图像数据集输入所述初始抗平移干扰模型进行参数迭代，以此循环，直到模型收敛，得到创建后的抗平移干扰模型。
[0007]可选地，所述基于所述分割模型并结合预设降频方法，构建得到初始抗平移干扰模型的步骤包括：在所述初始第一模块中创建第一模糊操作层，得到修改后的第一模块；在所述初始第二模块中创建第二模糊操作层，得到修改后的第二模块；基于所述修改后的第一模块及所述修改后的第二模块，构建得到初始抗平移干扰模型。
[0008]可选地，所述在所述初始第一模块中创建第一模糊操作层，得到修改后的第一模
块的步骤包括：将所述初始下采样层的步长的数值修改为第一数值，得到修改后的下采样层；在所述修改后的下采样层的位置之后创建所述第一模糊操作层，其中，所述第一模糊操作层的步长的数值为第二数值；基于所述修改后的下采样层和所述第一模糊操作层，得到修改后的第一模块。
[0009]可选地，所述在所述初始第二模块中创建第二模糊操作层，得到修改后的第二模块的步骤包括：在所述初始第二模块中创建上采样层和卷积层，其中，所述卷积层的位置在所述上采样层之后，所述上采样层的放大率为所述第二数值，所述卷积层的核大小为第三数值；在所述卷积层的位置之后创建所述第二模糊操作层，其中，所述第二模糊操作层的步长的数值为所述第一数值；基于所述上采样层、所述卷积层、所述第二模糊操作层，得到修改后的第二模块。
[0010]可选地，所述获取原始图像数据集的步骤包括：获取若干个原始图像；通过预设图像处理工具读取并按预设的目标位置裁剪所述原始图像，得到所述原始图像数据集。
[0011]本申请实施例还提出一种图像检测装置，所述图像检测装置包括：图像获取模块，用于获取待检测图像；图像检测模块，用于将所述待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果，其中，所述抗平移干扰模型基于分割模型并结合预设降频方法训练得到。
[0012]本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像检测程序，所述图像检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的图像检测方法的步骤。
[0013]本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像检测程序，所述图像检测程序被处理器执行时实现如上所述的图像检测方法的步骤。
[0014]本申请实施例提出的图像检测方法、装置、终端设备以及存储介质，通过获取待检测图像；将所述待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果，其中，所述抗平移干扰模型基于分割模型并结合预设降频方法训练得到。通过训练后的抗平移干扰模型对图像进行检测，可以解决待检测产品出现轻微移动工业产品影响检测结果的问题，提高检测效率。基于本申请方案，从真实世界中拍摄图像的相机和放置产品的工作台在微观上无法做到相对静置的问题出发，构建了一个真实世界的工业产品图像数据集，并在该数据集上验证了本申请提出的图像检测修复的有效性，最后经过本申请方法检测的产品准确率得到明显提升。
附图说明
[0015]图1为本申请图像检测装置所属终端设备的功能模块示意图；图2为本申请图像检测方法一示例性实施例的流程示意图；
图3为本申请图像检测方法实施例中抗平移干扰模型涉及的模型创建示意图；图4为本申请图像检测方法实施例中的分割模型涉及的一种模型框架示意图；图5为本申请图像检测方法实施例中抗平移干扰模型涉及的一种模型框架示意图；图6为本申请图像检测方法实施例中抗平移干扰模型的涉及的一种模型训练示意图；图7为本申请图像检测方法中的抗平移分割模型涉及的模型构建示意图；图8为本申请图像检测方法中步骤S710的步骤细化示意图；图9为本申请图像检测方法中步骤S720的步骤细化示意图；图10为本申请图像检测方法涉及的数据处理示意图。
[0016]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0017]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0018]本申请实施例的主要解决方案是：获取若干个原始图像；通过预设图像处理工具读取并按预设的目标位置裁剪所述原始图像，得到原始图像数据集；构建分割模型，所述分割模型包括解码器、编码器，所述编码器包括若干个初始第一模块，所述解码器包括若干个初始第二模块；在所述初始第一模块中创建第一模糊操作层，得到修改后的第一模块；在所述初始第二模块中创建第二模糊操作层，得到修改后的第二模块；基于所述修改后的第一模块及所述修改后的第二模块，构建得到初始抗平移干扰模型；将所述原始图像数据集输入所述初始抗平移干扰模型进行参数迭代，以此循环，直到模型收敛，得到创建后的抗平移干扰模型。通过创建后的抗平移干扰模型对待检测图像进行检测时，将待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果，可以解决待检测产品出现轻微移动工业产品影响检测结果的问题，提高检测效率。基于本申请方案，从真实世界中拍摄图像的相机和放置产品的工作台在微观上无法做到相对静置的问题出发，构建了一个真实世界的工业产品图像数据集，并在该数据集上验证了本申请提出的图像检测修复的有效性，最后经过本申请方法检测的产品准确率得到明显提升。
[0019]本申请实施例考虑到，目前大多数计算机学习模型在训练时可以取得较好的效果，但是，由于工业产品的尺寸较小，拍摄的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，所述图像检测方法包括以下步骤：获取待检测图像；将所述待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果，其中，所述抗平移干扰模型基于分割模型并结合预设降频方法训练得到。2.如权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入预先创建的抗平移干扰模型中进行检测，得到检测结果的步骤之前还包括：创建所述抗平移干扰模型，具体包括：获取原始图像数据集；创建所述分割模型；基于所述分割模型并结合预设降频方法，构建得到初始抗平移干扰模型；将所述原始图像数据集输入所述初始抗平移干扰模型进行参数迭代，以此循环，直到模型收敛，得到创建后的抗平移干扰模型。3.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述分割模型包括解码器、编码器，所述编码器包括若干个初始第一模块，所述解码器包括若干个初始第二模块，所述基于所述分割模型并结合预设降频方法，构建得到初始抗平移干扰模型的步骤包括：在所述初始第一模块中创建第一模糊操作层，得到修改后的第一模块；在所述初始第二模块中创建第二模糊操作层，得到修改后的第二模块；基于所述修改后的第一模块及所述修改后的第二模块，构建得到初始抗平移干扰模型。4.如权利要求3所述的图像检测方法，其特征在于，所述初始第一模块包括初始下采样层，所述在所述初始第一模块中创建第一模糊操作层，得到修改后的第一模块的步骤包括：将所述初始下采样层的步长的数值修改为第一数值，得到修改后的下采样层；在所述修改后的下采样层的位置之后创建所述第一模糊操作层，其中，所述第一模糊操作层的步长的数值为第二数值；基于所述修改后的下采样...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄耀，王少成，
申请(专利权)人：北京阿丘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：