[發明專利]缺陷檢測模型的構建方法、裝置、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202010502442.1
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111681220A
• 公開（公告）日: 2020-09-18
• 發明（設計）人: 黃耀;陳文永;張輝
• 申請（專利權）人: 阿丘機器人科技（蘇州）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張志江

1.一種缺陷檢測模型的構建方法，其特征在于，所述缺陷檢測模型的構建方法包括以下步驟：

通過圖像采集設備對樣本產品進行多角度采集，得到預設份數的樣本產品圖像，并對所述樣本產品圖像進行圖像分析，得到樣本缺陷圖像；

根據所述樣本缺陷圖像中圖像標簽的關聯性，得到缺陷圖像訓練集，并將所述缺陷圖像訓練集進行圖像訓練，得到缺陷檢測模型。

2.如權利要求1所述的缺陷檢測模型的構建方法，其特征在于，所述根據所述樣本缺陷圖像中圖像標簽的關聯性，得到缺陷圖像訓練集包括：

獲取所述樣本缺陷圖像中的圖像標簽，根據所述圖像標簽的關聯性，確定所述樣本缺陷圖像中圖像標簽的相同個數；

根據所述相同個數得到所述樣本缺陷圖像中圖像標簽的相似性程度；

根據所述相似性程度將所述樣本缺陷圖像進行分類，得到各類樣本缺陷圖像對應的缺陷圖像訓練集。

3.如權利要求1所述的缺陷檢測模型的構建方法，其特征在于，所述通過圖像采集設備對樣本產品進行多角度采集，得到預設份數的樣本產品圖像，并對所述樣本產品圖像進行圖像分析，得到樣本缺陷圖像的步驟包括：

通過圖像采集設備對樣本產品進行多角度打光，并對打光后的樣本產品進行多角度采集，得到所述預設份數的樣本產品圖像；

通過判決網絡模型對所述樣本產品圖像進行圖像決策，得到所述樣本產品圖像的決策值；

根據所述決策值確定所述樣本產品圖像對應的樣本缺陷圖像。

4.如權利要求3所述的缺陷檢測模型的構建方法，其特征在于，所述根據所述決策值確定所述樣本產品圖像對應的樣本缺陷圖像的步驟包括：

判斷所述樣本產品圖像的決策值是否大于預設決策值；

若所述樣本產品圖像的決策值大于所述預設決策值，則對所述樣本產品圖像的缺陷像素進行定位，得到定位圖像，并根據所述定位圖像分割所述樣本產品圖像，得到包括所述定位圖像的分割圖像；

將所述樣本產品圖像對應的圖像標簽附加至所述分割圖像中，得到所述樣本缺陷圖像。

5.如權利要求1至4任一項所述的缺陷檢測模型的構建方法，其特征在于，所述根據所述樣本缺陷圖像中圖像標簽的關聯性，得到缺陷圖像訓練集，并將所述缺陷圖像訓練集進行圖像訓練，得到缺陷檢測模型的步驟之后，還包括：

通過所述圖像采集設備采集待檢測產品圖像，并識別所述待檢測產品圖像中的圖像標簽；

在所述缺陷檢測模型中配對與所述待檢測產品圖像的圖像標簽對應的圖像檢測模型，并通過所述圖像檢測模型對所述待檢測產品圖像進行圖像檢測，得到檢測結果。

6.一種缺陷檢測模型的構建裝置，其特征在于，所述缺陷檢測模型的構建裝置包括：

采集模塊，用于通過圖像采集設備對樣本產品進行多角度采集，得到預設份數的樣本產品圖像；

分析模塊，用于對所述樣本產品圖像進行圖像分析，得到樣本缺陷圖像；

確定模塊，用于根據所述樣本缺陷圖像中圖像標簽的關聯性，得到缺陷圖像訓練集；

訓練模塊，用于將所述缺陷圖像訓練集進行圖像訓練，得到缺陷檢測模型。

7.一種缺陷檢測模型的構建系統，其特征在于，所述缺陷檢測模型的構建系統包括存儲器、處理器、GPU顯卡和存儲在所述存儲器上并在所述處理器及GPU顯卡上運行的缺陷檢測模型的構建程序，所述缺陷檢測模型的構建程序被所述處理器及GPU顯卡完成時實現如權利要求1至5中任一項所述的缺陷檢測模型的構建方法的步驟。

8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有缺陷檢測模型的構建程序，所述缺陷檢測模型的構建程序被處理器及GPU顯卡完成時實現如權利要求1至5中任一項所述的缺陷檢測模型的構建方法的步驟。