一种物体瑕疵检测方法、系统、计算机设备和存储介质技术方案

本申请公开了一种物体瑕疵检测方法、系统、计算机设备和存储介质，可用于金融领域或其他领域。所述方法包括：采集待检测物体的原始图像；对所述原始图像进行图像处理，得到处理后的图像；将所述处理后的图像输入瑕疵检测模型进行检测，得到检测结果；所述瑕疵检测模型为基于Tiny

【技术实现步骤摘要】
一种物体瑕疵检测方法、系统、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种物体瑕疵检测方法、系统、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在产品的生产质检过程中，对产品外表瑕疵的质检是关键的环节之一。例如，银行卡制卡产品的质量检验，银行卡表面的瑕疵不仅导致生产成本增加，还会影响最终产品的耐腐蚀性和耐磨性。传统的人工质量检测存在速度慢、效率低、成本高等问题。

技术实现思路

[0003]基于上述问题，本申请提供了一种物体瑕疵检测方法、系统、计算机设备和存储介质，能够提高产品生产过程中质量检测的效率和精准度，并降低成本。
[0004]本申请公开了如下技术方案：
[0005]本申请第一方面提供一种物体瑕疵检测方法，包括：
[0006]采集待检测物体的原始图像；
[0007]对所述原始图像进行图像处理，得到处理后的图像；
[0008]将所述处理后的图像输入瑕疵检测模型进行检测，得到检测结果；所述瑕疵检测模型为基于Tiny
‑
YOLOv3模型经过结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种银行卡瑕疵检测方法，其特征在于，包括：采集待检测银行卡的原始图像；对所述原始图像进行图像处理，得到处理后的图像；将所述处理后的图像输入瑕疵检测模型进行检测，得到检测结果；所述瑕疵检测模型为基于Tiny
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YOLOv3模型经过结合残差网络结构和金字塔池化结构改进的模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，瑕疵检测模型的训练方法包括：构建样本银行卡瑕疵图像数据集，对数据集中的银行卡瑕疵进行边框标注；将边框标注后的样本银行卡瑕疵图像数据集划分为训练集和测试集；构建基于Tiny
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YOLOv3模型、残差网络结构和金字塔池化结构改进的瑕疵检测模型；利用训练集对待训练的瑕疵检测模型进行训练，利用测试集测试训练后的瑕疵检测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述瑕疵检测模型的损失函数为CIOU损失函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述瑕疵检测模型在Tiny
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YOLOv3网络的第四至七层添加残差网络。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述瑕疵检测模型包括四个池化层。6.一种物体瑕疵检测装置，其特征在于，包括：图像采集模块和检测模块；所述图像采集模块用于采集待检测物体的原始图像；所述检测模块用于对所述原始图像进行图像处理，得到处理后的图像；将所述处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文韬，文国军，张海洋，金鸣，柯龙飞，夏鼎玺，余静莹，范佳佳，刘美花，黄雅男，赵姗姗，吕明明，秦欢，王惠君，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：