一种基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法技术

一种基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，涉及视觉检测技术领域，包含以下步骤：S1、初始化编码器和，初始化队列；S2、对初始图像进行数据增广，获得查询样本、正样本和负样本，，；S3、通过编码器得到特征；通过编码器得到特征，，和；S4、将，，加入队列；S5、分别对与和进行计算，得到logits和labels；S6、对logits和labels计算InfoNCE得到损失；S7、由对比损失更新编码器参数；S8、动量更新编码器的参数；S9、对S2～S8进行循环，得到最佳模型；S10、选择最佳模型进行图像检测；本发明专利技术能够用于工业生产制造场景中对产品的质量检测，结合自监督学习建立了基于动量对比学习的工业图像缺陷检测模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视觉检测，尤其是涉及一种基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法。

技术介绍

1、公知的，在工业生产线中，由于受到生产工艺、生产设备、生产环境等因素的影响，经常会出现缺陷产品，例如产品具有裂纹、破损、变形以及其他不良因素，这会严重影响产品的质量；如果不能及时发现并采取必要的处理措施，甚至可能会导致危险性事故的发生；

2、自20世纪开始，表面缺陷检测大致经历了三个阶段，分别是人工目视法检测、单一机电或光学技术检测以及机器视觉检测；人工目视法起源最早，并广泛存在于中小企业中；人工检测法需要工人处于固定工位上，用肉眼观察产品来判断有无缺陷；长时间的检测工作容易对人眼造成伤害，特别是在检测玻璃、金属等强烈反光的物体表面时；冶金、轨道交通、机械制造等行业内的缺陷检测场景噪声大、烟尘重、危险性高，长期处于恶劣的工作环境对工人的身心健康造成恶劣影响；受工人的情绪浮动、技术水平、判断标准、个体差异等因素影响，甚至无法保障同一批次产品的检测稳定性和一致性，使得产品质量上下浮动，参差不齐；

3、随着各类高灵敏度检测器件快速发展，在缺陷检测领本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，其特征是，包含以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，其特征是：步骤S2中，传统数据增广包含随机大小裁剪像素为224×224、随机颜色抖动、高斯模糊、随机水平翻转和标准化处理。

3.如权利要求1所述的基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，其特征是：在步骤S9后，建立测试图集对选择的模型进行测试，通过设定有最佳模型参数的编码器和编码器分别对测试图集内测试图像进行特征提取，获得测试图像的特征向量和；在特征空间中，计算同一测试图像特征向量和的余弦相似度；

4.如权利要求1或3...

【技术特征摘要】

1.一种基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，其特征是，包含以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，其特征是：步骤s2中，传统数据增广包含随机大小裁剪像素为224×224、随机颜色抖动、高斯模糊、随机水平翻转和标准化处理。

3.如权利要求1所述的基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，其特征是：在步骤s9后，建立测试图集对选择的模型进行测试，通过设定有最佳模型参数的编码器和编码器分别对测试图集内测试图像进行特征提取，获得测试图像的特征向量和；在特征空间中，计算同一测试图像特征向量和的余弦相似度；

4...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑瑞娟，王雪琦，张明川，刘牧华，刘铭，冀治航，吴庆涛，朱军龙，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：