【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、工业互联网的普及推动了工业与智能制造业的变革，实现了产业升级，其中基于视觉的人工智能质检技术在促进我国工业化建设以及提升企业质检产线自动化、灵活化、便捷化等竞争力方面取得了较为显著的效果。现有的绝大多数人工智能技术为了得到高性能的模型往往要求收集较大规模的标注样本。然而现代制造工艺的提升使得工业产品部分类别的缺陷出现频率较低，难以有效采集大量规模的缺陷样本。在复杂的工业质检场景中，仅对少量的缺陷样本进行训练而无法覆盖所有可能出现的缺陷形态，不仅无法保证产品的质量，也无法保证产品的安全。少量的缺陷样板训练得到的模型的检测性能较差，缺陷检测的准确性较差。
技术实现思路
1、本申请提供了一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决缺陷检测的准确性较差的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种缺陷检测方法，所述方法包括：
3、获取待进行缺陷检测的图像，将所述图像输入预先训练完成的...
【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.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据构建的缺陷标签图像和采集的正常图像进行融合处理，得到生成的第一缺陷图像对应的第一特征图包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述待融合缺陷标签图像和所述正常图像进行多尺度融合处理，得到所述第一缺陷图像对应的第一特征图包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征图、所述第二特征图、所述第三特征图，对所述缺陷检测模型进行训练包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述第一特征图、所述第二特征...
【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.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据构建的缺陷标签图像和采集的正常图像进行融合处理，得到生成的第一缺陷图像对应的第一特征图包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述待融合缺陷标签图像和所述正常图像进行多尺度融合处理，得到所述第一缺陷图像对应的第一特征图包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征图、所述第二特征图、所述第三特征图，对所述缺陷检测模型进行训练包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述第一特征图、所述第二特征图、所述第三特征图输入所述缺陷检测模型中的分类网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄俊楚，宋彦，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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