【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及人工智能，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置及系统。
技术介绍
1、随着人工智能(ai)技术的发展，基于ai的物体表面缺陷检测技术具有检测效果好和检测速度快的优势。
2、基于ai的物体表面缺陷检测技术的检测流程包括：采用样本物的标注数据进行ai模型训练，得到用于缺陷检测的缺陷检测模型，进而将训练好的缺陷检测模型部署上线，通过模型推理对待检测物进行缺陷检测。在基于ai的缺陷检测流程中可以通过人机交互修改检测结果。
3、但是，现有的基于ai的物体表面缺陷检测技术中人机交互过程中，人工操作的效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种缺陷检测方法、装置及系统，能够提升缺陷检测过程中人工操作的效率。
2、为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：
3、第一方面，本申请实施例提供一种缺陷检测方法，该方法包括：采用缺陷检测模型对待检测物的图像进行处理，以得到待检测物的缺陷检测结果，该缺陷检测结果包括第一指示信息或第二指示信息；其中，...
【技术保护点】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于人工智能算法和所述训练样本库，对预设的缺陷检测模型进行训练，得到所述缺陷检测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本库中样本物的正常样本图像，生成所述正常样本图像对应的伪异常样本图像，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述采用缺陷检...
【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于人工智能算法和所述训练样本库，对预设的缺陷检测模型进行训练，得到所述缺陷检测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本库中样本物的正常样本图像，生成所述正常样本图像对应的伪异常样本图像，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述采用缺陷检测模型对待检测物的图像进行处理，以得到所述待检测物的缺陷检测结果，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述待检测物异常的情况下，生成指示所述待检测物的缺陷位置的图像，并且将所述图像投影至投影区域内的所述待检测物上，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在基于人工智能算法和所述训练样本库，对预设的缺陷检测模型进行训练，得到所述缺陷检测模型之后，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
10.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测物的图像对应的正常参考图像，包括：
12.根据权利要求1至11任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.一种缺陷检测系统，其特征在于，包括：缺陷检测装置、通用运算装置、投影装置、模型训练装置；
14.根据权利要求13所述的缺陷检测系统，其特征在于，所述缺陷检测系统还包括数据采集传感器和数据存储装置；
15.根据权利要求14所述的缺陷检测系统，其特征在于，
16.根据权利要求15所述的缺陷检测系统，其特征在于，所述模型训练装置包括生成模块、第一特征提取模块、第一特征重建模块以及第一确定模块；
17.根据权利要求16所述的缺陷检测系统，其特征在于，
18.根据权利要求13至17任一项所述的缺陷检测系统，其特征在于，所述缺陷检测装置包括第二特征提取模块、第二特征重建模块以及第二确定模块；
19.根据权利要求18所述的缺陷检测系统，其特征在于，
20.根据权利要求19所述的缺陷检测系统，其特征在于，
21.根据权利要求13至20任一项所述的缺陷检测系统，其特征在于，
22.根据权利...
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