缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待缺陷检测的目标产品图像；将目标产品图像输入已训练的缺陷检测模型进行处理，输出缺陷检测结果。本申请实施例提供的缺陷检测方法，是利用训练好的缺陷检测模型对目标产品图像进行处理，可以快速且准确的实现对产品的缺陷检测，节约了人力成本，同时保证了缺陷检测的效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请实施例涉及图像处理
，具体涉及一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在制造业中，往往需要安排质检人员检测生产线上的产品是否存有缺陷。
[0003]然而，人工进行产品缺陷检测的成本较高，同时也容易产生较多的误判。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中产品缺陷检测成本高，检测准确率低的技术问题。
[0005]一方面，本申请实施例提供一种缺陷检测方法，包括：
[0006]获取待缺陷检测的目标产品图像；
[0007]将目标产品图像输入已训练的缺陷检测模型进行处理，输出缺陷检测结果。
[0008]另一方面，本申请实施例还提供一种缺陷检测装置，包括：
[0009]获取模块，用于获取待缺陷检测的目标产品图像；
[0010]检测模块，用于将目标产品图像输入已训练的缺陷检测模型进行处理，输出缺陷检测结果。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待缺陷检测的目标产品图像；将所述目标产品图像输入已训练的缺陷检测模型进行处理，输出缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标产品图像输入已训练的缺陷检测模型进行处理，输出缺陷检测结果之前，所述方法还包括：获取深度分割预训练模型以及训练样本图像集合；所述训练样本图像集合中包括正样本图像、负样本图像以及根据所述正样本图像生成的参考样本图像；根据所述正样本图像和所述参考样本图像对所述深度分割预训练模型中的内部参数进行更新，得到缺陷检测预训练模型；根据所述正样本图像、所述负样本图像和所述参考样本图像对所述缺陷检测预训练模型进行半监督训练，得到所述已训练的缺陷检测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述正样本图像、所述负样本图像和所述参考样本图像对所述缺陷检测预训练模型进行半监督训练，得到所述已训练的缺陷检测模型，包括：将所述负样本图像输入所述缺陷检测预训练模型进行处理，输出各所述负样本图像对应的伪标注；根据各所述负样本图像及其对应的伪标注、各所述正样本图像及其对应的标注，以及各所述参考样本图像及其对应的标注，对所述缺陷检测预训练模型进行半监督训练，得到所述已训练的缺陷检测模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取深度分割预训练模型以及训练样本图像集合之前，所述方法还包括：获取有缺陷产品图像集合和无缺陷产品图像集合；从所述无缺陷产品图像集合中提取预设比例的无缺陷产品图像；向所述预设比例的无缺陷产品图像中添加缺陷信息，得到人造缺陷产品图像；将所述人造缺陷产品图像、所述有缺陷产品图像集合和...

【专利技术属性】
技术研发人员：张潮，
申请(专利权)人：TCL科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：