[發(fā)明專利]一種缺陷檢測中不確定樣本的檢測方法、裝置及介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210057165.7 | 申請日： | 2022-01-19 |
| 公開（公告）號： | CN114092472B | 公開（公告）日： | 2022-05-03 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張重陽;李若琦;秦彪;張保柱 | 申請（專利權(quán)）人： | 寧波海棠信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 寧波市鄞州盛飛專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33243 | 代理人： | 龍洋 |
| 地址： | 315040 浙江省寧波市高新區(qū)甬江*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 缺陷 檢測 不確定 樣本 方法 裝置 介質(zhì) | ||
1.一種缺陷檢測中不確定樣本的檢測方法，其特征在于，包括：
S1、采集待檢測樣本的圖像；
S2、通過訓(xùn)練后的缺陷目標(biāo)檢測器對輸入的待檢測樣本圖像進行檢測，得到缺陷目標(biāo)的類別和特征向量；
S3、根據(jù)所述缺陷目標(biāo)的類別和特征向量通過建模后的預(yù)設(shè)高斯混合模型組估計目標(biāo)的認知不確定性，并根據(jù)目標(biāo)的認知不確定性判定待檢測樣本是否為不確定樣本；
預(yù)設(shè)高斯混合模型組中包括多個高斯混合模型，其中每一個高斯混合模型對應(yīng)目標(biāo)檢測器中的一個缺陷類別；
得到建模后的預(yù)設(shè)高斯混合模型組的步驟包括：
B1、創(chuàng)建對預(yù)設(shè)高斯混合模型組進行建模所需的不同類別對應(yīng)模型的訓(xùn)練樣本集；
B2、在每個類別的訓(xùn)練樣本集中選擇正確檢測為該類別檢出目標(biāo)的特征向量；
B3、利用每一類別中正確檢出目標(biāo)的特征向量通過最大期望算法對對應(yīng)高斯混合模型的參數(shù)進行擬合，得到包含有各類別特征向量分布的高斯混合模型組；
選擇正確檢測為該類別檢出目標(biāo)的特征向量的條件為預(yù)測的檢出框與標(biāo)簽中設(shè)定的真值框的交并比大于第一預(yù)設(shè)閾值且預(yù)測的類別置信度大于第二預(yù)設(shè)閾值；
步驟S3包括：
C1、利用訓(xùn)練后的預(yù)設(shè)高斯混合模型組估計缺陷目標(biāo)的特征向量屬于每一類別高斯混合模型對應(yīng)分布的似然函數(shù)；
C2、將估計得到的所有類別的似然函數(shù)構(gòu)成所述模型組對樣本通過缺陷目標(biāo)檢測器檢出目標(biāo)的各類別認知確定性分數(shù)；
C3、將各類別認知確定性分數(shù)與預(yù)設(shè)的認知確定性分數(shù)閾值比較，當(dāng)所有類別的認知確定性分數(shù)均小于預(yù)設(shè)的認知確定性分數(shù)閾值時，則判定當(dāng)前樣本為不確定樣本。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的缺陷檢測中不確定樣本的檢測方法，其特征在于，得到訓(xùn)練后的缺陷目標(biāo)檢測器的步驟包括：
A1、根據(jù)預(yù)設(shè)目標(biāo)檢測模型構(gòu)造一個缺陷目標(biāo)檢測器；
A2、在缺陷目標(biāo)檢測器的特征空間中設(shè)置每一個缺陷類別固定的類中心點；
A3、通過訓(xùn)練樣本對構(gòu)造的缺陷目標(biāo)檢測器進行訓(xùn)練，并設(shè)置預(yù)設(shè)損失函數(shù)對缺陷目標(biāo)檢測器的參數(shù)進行優(yōu)化，使得所述缺陷目標(biāo)檢測器輸出的特征到該類別的類中心點的特征距離最小，并得到訓(xùn)練后的缺陷目標(biāo)檢測器。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的缺陷檢測中不確定樣本的檢測方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)包括分類損失函數(shù)和聚類損失函數(shù)；
所述分類損失函數(shù)，用于計算缺陷目標(biāo)檢測器檢出的預(yù)測類別與該目標(biāo)給定的類別真值標(biāo)簽之間的損失；
所述聚類損失函數(shù)，用于計算缺陷目標(biāo)檢測器檢出的缺陷目標(biāo)特征與該缺陷類別的類中心點特征之間的距離損失。
4.一種缺陷檢測中不確定樣本的檢測裝置，包括至少一個處理器、以及至少一個存儲器，其中，所述存儲器存儲有計算機程序，當(dāng)所述程序被所述處理器執(zhí)行時，使得所述處理器能夠執(zhí)行權(quán)利要求1-3任一項所述的缺陷檢測中不確定樣本的檢測方法。
5.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，當(dāng)所述存儲介質(zhì)中的指令由設(shè)備內(nèi)的處理器執(zhí)行時，使得所述設(shè)備能夠執(zhí)行權(quán)利要求1-3任一項所述的缺陷檢測中不確定樣本的檢測方法。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于寧波海棠信息技術(shù)有限公司，未經(jīng)寧波海棠信息技術(shù)有限公司許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202210057165.7/1.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
