【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及一种工业视觉质检方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、工业视觉质检，是一种利用计算机视觉技术来检测、识别和评估制造过程中的产品、零部件的质量或工艺过程的方法，其过程包含图像采集、特征检测、决策分类、问题反馈、数据记录与分析等；在生产效率提高、人工差错减少、成本降低和产品质量标准性、一致性确保方面起重要作用。随着智能制造技术的发展，利用机器视觉的方式进行质检追溯成为工厂诉求智能化，顺应时代发展的必然选择。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种工业视觉质检方法、装置、电子设备及存储介质，旨在实现对工业视觉质检的全面自动化，大幅提高工业视觉质检的精度、可靠性和效率。
2、根据本申请第一方面，提供了一种工业视觉质检方法，包括：
3、将采集的工件图像输入预先训练好的特征提取模型，获得高维特征数据；
4、将所述高维特征数据输入预先训练好的特征降维模型，获得低维特征数据；
5、将所述低维特征数据输入...
【技术保护点】
1.一种工业视觉质检方法，包括：
2.根据权利要求1所述的工业视觉质检方法，其中，所述自适应补偿损失的计算方式符合下述公式：
3.根据权利要求2所述的工业视觉质检方法，其中，各损失项的计算方式符合下述公式：
4.根据权利要求3所述的工业视觉质检方法，其中，所述结构相似性索引项计算函数的计算方式符合下述公式：
5.根据权利要求1所述的工业视觉质检方法，其中，所述特征提取模型的训练过程包括迭代执行如下步骤，直至达到预设的停止迭代条件：
6.根据权利要求1所述的工业视觉质检方法，其中，所述特征降维模型的训练过程包括...
【技术特征摘要】
1.一种工业视觉质检方法，包括：
2.根据权利要求1所述的工业视觉质检方法，其中，所述自适应补偿损失的计算方式符合下述公式：
3.根据权利要求2所述的工业视觉质检方法，其中，各损失项的计算方式符合下述公式：
4.根据权利要求3所述的工业视觉质检方法，其中，所述结构相似性索引项计算函数的计算方式符合下述公式：
5.根据权利要求1所述的工业视觉质检方法，其中，所述特征提取模型的训练过程包括迭代执行如下步骤，直至达到预设的停止迭代条件：
6.根据权利要求1所述的工业视觉质检方法，其中，所述特征降维模型的训练过程包括迭代执行如下步骤，直至达到预设的停止迭代条件：
7.根据权利要求6所述的工业视觉质检方法，其中，所述分类器模型的训练过程包括迭代执行如下步骤，直至达到预设的停止迭代条件：
8.根据权利要求7所述的工业视觉质检方法，其中，所述约束惩罚因子的调整方式符合下述公式：
9.根据权利要求8所述的工业视觉质检方法，其中，所述误分类率的计算方式符合下述公式：
10.根据权利要求7所述的工业视觉质检方法，其中，所述分类器模型的损失函数的计算方式符合下述公式：
11.根据权利要求10所述的工业视觉...
【专利技术属性】
技术研发人员：李若愚，
申请(专利权)人：成都开源计算生态科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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