【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及产品缺陷检测，更具体的，涉及一种工业产品外观缺陷语义分割方法及系统。
技术介绍
1、表面缺陷检测广泛应用于各工业领域，包括3c、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业。据统计，当前80％以上的工业表面缺陷检测仍依赖于人工检测法。以富士康，伯恩光学等为代表的制造企业招聘大量的质检工人，采取流水线的形式进行检测。然而，人工检测法具有劳动强度大、检测稳定性及一致性差、自动化程度低、生产效率低、难以形成精益化生产等缺点，进而导致难以覆盖大规模的质检需求。近年来，随着工业成像、计算机视觉和深度学习等领域的新技术层出不穷，基于视觉的工业缺陷检测技术得到了长足的发展，成为针对产品外观质检的一种有效的解决方案，引发了学术界和工业界的强烈关注。
2、语义分割是计算机视觉领域中的一项技术，它的目标是将数字图像或视频帧中的每个像素正确地分类到一个预定义的类别。通过语义分割，可以将图像中的不同对象和区域区分开来，并且对每个对象进行识别和定位。其中，u-net是一种专门为语义分割任务设计的深度学习模型。u-net采用了一种常用...
【技术保护点】
1.一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，所述制作待检测工业产品外观图像的数据集包括：
3.根据权利要求1所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，所述对所述数据集进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求1所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，所述语义分割模型包括依次连接的ResNet-50编码器、ECA注意力模块和FPN特征金字塔解码器。
5.根据权利要求4所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，所述制作待检测工业产品外观图像的数据集包括：
3.根据权利要求1所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，所述对所述数据集进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求1所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，所述语义分割模型包括依次连接的resnet-50编码器、eca注意力模块和fpn特征金字塔解码器。
5.根据权利要求4所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，其特征在于，所述resnet-50编码器用于对输入所述语义分割模型的图像进行特征提取和最大池化下采样；其中共包括五层卷积层，每一层卷积层都衔接一层整流线性单元和一个最大池化操作。
6.根据权利要求4所述的一种工业产品外观缺陷语义分割方法，...
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