【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种产品缺陷检测模型训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着市场需求的不断提高，工业产商为了提高产品生产效率，往往是通过使用几十套甚至上百套产品模具，来实现大规模的生产作业。然而，在生产过程中，通过模具生产出的产品可能由于各种因素，存在不同程度的缺陷。
2、传统的产品缺陷检测方法是由工作人员将待检测产品的产品图像与标准产品图像进行比对，人为确定产品图像中存在的产品缺陷，存在产品缺陷检测效率低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种产品缺陷检测模型训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够实现提高产品缺陷的检测效率。
2、第一方面，本申请提供了一种产品缺陷检测模型训练方法，包括：
3、获取目标产品对应的多个初始训练图像和各个初始训练图像分别对应的产品缺陷训练标签；各个初始训练图像是通过目标产品对应的至少两个产品模具分别生产的产品样本...
【技术保护点】
1.一种产品缺陷检测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各个所述产品模具分别对应的模具标识图像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始训练图像和所述初始训练图像所属的产品模具对应的模具标识图像进行融合，分别得到各个所述初始训练图像对应的目标训练图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始训练图像包括多个初始通道图像，所述将所述初始训练图像和所述初始训练图像所属的产品模具对应的模具标识图像进行融合，分别得到各个所述初始训练图像对应的目标训练图
<...【技术特征摘要】
1.一种产品缺陷检测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各个所述产品模具分别对应的模具标识图像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始训练图像和所述初始训练图像所属的产品模具对应的模具标识图像进行融合，分别得到各个所述初始训练图像对应的目标训练图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始训练图像包括多个初始通道图像，所述将所述初始训练图像和所述初始训练图像所属的产品模具对应的模具标识图像进行融合，分别得到各个所述初始训练图像对应的目标训练图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：巫文良，许梓堆，王朝云，刘枢，吕江波，沈小勇，
申请(专利权)人：深圳思谋信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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