【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种神经网络训练方法，以及利用神经网络进行缺陷检测的方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、缺陷检测是产品质量控制中的重要因素。由于各种缺陷在生产中会不断产生，通常无法各种缺陷产生的情况进行穷举，如何对这些缺陷进行鲁棒、自动地检测是一个亟待解决的问题。
2、在当前缺陷检测方法中，通常会使用大量人工标记数据来对进行缺陷检测的神经网络进行训练，然而，由于缺陷图像中的缺陷多为正常图像中的较小区域或微弱程度的缺陷，很难利用当前缺陷检测的神经网络得到正确的检测结果。因此，这种神经网络的训练方式和采用这种神经网络的缺陷检测方法并不能够实现对无序缺陷的精确生成和鲁棒检测。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，提供了一种神经网络训练方法，包括：输入训练图像，并计算所述训练图像的可察觉图；至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像，所述训练缺陷图像包括基于所述训练图像的可察觉图产生的一个或多个缺陷；至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数。
2、根据本专利技术的另一方面，提供了一种利用神经网络进行缺陷检测的方法，包括：输入待检测图像，对所述待检测图像通过神经网络中的第一子网络进行重构以去除缺陷，获得重构图像及所述重构图像的可察觉图；至少根据所述重构图像和所述重构图像的可察觉图，对所述重构图像通过第二子网络进行缺陷分割，得到缺陷检测结果。
3、根据本专利技术的另一方面，提供了一种神经网络训练装置，包括：输入单元，配置为输入训练图像，并计算所述训练图像的可察觉图；生成单元，配置为至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像，所述训练缺陷图像包括通过模拟产生的一个或多个缺陷；训练单元，配置为至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数。
4、根据本专利技术的另一方面，提供了一种神经网络训练装置，包括：处理器；和存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时，使得所述处理器执行以下步骤：输入训练图像，并计算所述训练图像的可察觉图；至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像，所述训练缺陷图像包括通过模拟产生的一个或多个缺陷；至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数。
5、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现以下步骤：输入训练图像，并计算所述训练图像的可察觉图；至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像，所述训练缺陷图像包括通过模拟产生的一个或多个缺陷；至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数。
6、根据本专利技术的另一方面，提供了一种利用神经网络进行缺陷检测的装置，包括：输入单元，配置为输入待检测图像，对所述待检测图像通过神经网络中的第一子网络进行重构以去除缺陷，获得重构图像及所述重构图像的可察觉图；检测单元，配置为至少根据所述重构图像和所述重构图像的可察觉图，对所述重构图像通过第二子网络进行缺陷分割，得到缺陷检测结果。
7、根据本专利技术的另一方面，提供了利用神经网络进行缺陷检测的装置，包括：处理器；和存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时，使得所述处理器执行以下步骤：输入待检测图像，对所述待检测图像通过神经网络中的第一子网络进行重构以去除缺陷，获得重构图像及所述重构图像的可察觉图；至少根据所述重构图像和所述重构图像的可察觉图，对所述重构图像通过第二子网络进行缺陷分割，得到缺陷检测结果。
8、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现以下步骤：输入待检测图像，对所述待检测图像通过神经网络中的第一子网络进行重构以去除缺陷，获得重构图像及所述重构图像的可察觉图；至少根据所述重构图像和所述重构图像的可察觉图，对所述重构图像通过第二子网络进行缺陷分割，得到缺陷检测结果。
9、根据本专利技术的上述神经网络训练方法、装置和计算机可读存储介质，以及利用神经网络进行缺陷检测的方法、装置和计算机可读存储介质，能够通过引入可察觉图来产生训练图像中的缺陷，以对用于缺陷检测的神经网络进行训练，并可以通过进一步引入经缺陷生成的重构网络得到的训练重构图像的可察觉图来提高缺陷检测的精度，从而实现针对无序缺陷的精确生成和鲁棒检测，避免了大量缺陷数据的收集和人工标注过程，改善了用户体验。
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1.一种神经网络训练方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，计算所述训练图像的可察觉图包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中，至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像包括：
4.如权利要求1所述的方法，其中，至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数还包括：
6.一种缺陷检测方法，包括：
7.一种神经网络训练装置，包括：
8.一种神经网络训练装置，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现以下步骤：
10.一种利用神经网络进行缺陷检测的装置，包括：
【技术特征摘要】
1.一种神经网络训练方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，计算所述训练图像的可察觉图包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中，至少根据所述训练图像和所述训练图像的可察觉图生成训练缺陷图像包括：
4.如权利要求1所述的方法，其中，至少根据所生成的训练缺陷图像对所述神经网络进行训练，获得缺陷检测结果并调整所述神经网络的参数包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中...
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