【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及缺陷檢測領域，特別是涉及一種工業缺陷檢測方法、系統、計算機設備以及存儲介質。
技術介紹
1、近幾年來，深度學習方法被越來越多的應用于缺陷檢測領域，其優點在于可以通過端對端的訓練，學習圖像中的復雜特征，從而解決傳統視覺難以解決的棘手問題。但是其缺點也很明顯：1.在數據量較少時模型容易產生過擬合，即模型在訓練時表現出色，但在測試時表現很差。深度學習模型訓練過程普遍采用端對端的模式，即輸入圖片，輸出圖片的分類(有缺陷/無缺陷)。但通過此方法訓練得到的模型，很容易學習到圖片中與缺陷無關的細節特征，并以此為依據進行分類，進而導致過擬合現象。2.深度學習模型缺乏可解釋性，由于模型直接輸出圖片分類結果，以及模型的黑箱屬性，很難得知模型的分類依據，進而進行檢驗和評估。
技術實現思路
1、基于此，本專利技術的目的在于，提供一種工業缺陷檢測方法、系統、計算機設備以及存儲介質，其具有提高特征提取模塊輸出的目標特征的尺寸，提高模型分類精度，使得模型可以準確識別缺陷位置，便于對模型進行校驗的優點。
2、一種工業缺陷檢測方法，包括以下步驟：
3、獲取待檢測目標對應的目標圖像；
4、獲取預設的工業缺陷檢測模型，其中，所述工業缺陷檢測模型包括特征提取模塊和分類模塊，所述特征提取模塊中預設有上采樣結構，將所述特征提取模塊提取的特征上采樣至預設規格；
5、將所述目標圖像輸入至所述工業缺陷檢測模型中，通過所述特征提取模塊提取所述目標圖像對應的圖像特征，并通過
6、一種工業缺陷檢測系統，包括：
7、圖像獲取裝置，用于獲取待檢測目標對應的目標圖像；
8、模型獲取裝置，用于獲取預設的工業缺陷檢測模型，其中，所述工業缺陷檢測模型包括特征提取模塊和分類模塊，所述特征提取模塊中預設有上采樣結構，將所述特征提取模塊提取的特征上采樣至預設規格；
9、缺陷識別裝置，用于將所述目標圖像輸入至所述工業缺陷檢測模型中，通過所述特征提取模塊提取所述目標圖像對應的圖像特征，并通過所述上采樣結構對所述圖像特征進行上采樣，獲取滿足所述預設規格的目標特征，將所述目標特征輸入至所述分類模塊，判斷所述待檢測目標是否存在缺陷。
10、一種計算機設備，包括：處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述的工業缺陷檢測方法的步驟。
11、一種可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述的工業缺陷檢測方法的步驟。
12、本申請中提供了一種工業缺陷檢測方法，獲取待檢測目標對應的目標圖像，獲取預設的工業缺陷檢測模型，其中，工業缺陷檢測模型包括特征提取模塊和分類模塊，所述特征提取模塊中設置有預設的上采樣結構，將所述目標圖像輸入至所述工業缺陷檢測模型中，通過所述特征提取模塊提取所述目標圖像的圖像特征，并通過所述上采樣結構對所述圖像特征進行上采樣，獲取符合預設規格的目標特征，最終將所述目標特征輸入至所述分類模塊，判斷所述待檢測目標是否存在缺陷。
13、本申請中的工業缺陷檢測方法，通過在所述工業缺陷檢測模型中的特征提取模塊中設置上采樣結構對所述圖像特征進行上采樣，提高了特征提取模塊輸出的目標特征的尺寸，進而提高了分類精度，同時，使得所述工業缺陷檢測模型在使用類激活映射圖進行校驗時，可以提高類激活映射圖的分辨率，可以更好的分析所述工業缺陷檢測模型的分類依據，使得所述工業缺陷檢測模型可以根據正確的缺陷位置進行判斷分類，提高了缺陷識別的準確率。
14、為了更好地理解和實施，下面結合附圖詳細說明本專利技術。
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1.一種工業缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，通過所述上采樣結構對所述圖像特征進行上采樣，獲取滿足所述預設規格的圖像特征，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，還包括訓練所述工業缺陷檢測模型，包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，所述度量學習損失函數包括三元損失函數，所述根據所述圖像訓練數據集，采用度量學習損失函數訓練所述特征提取模塊，獲取特征提取模塊參數，包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，將所述靶圖像特征向量、正圖像特征向量以及負圖像特征向量輸入至三元損失函數中，計算模型損失，包括以下步驟：
6.根據權利要求3所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，采用交叉熵損失函數，訓練所述分類模塊，獲取分類模塊參數，包括以下步驟：
7.根據權利要求1所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，還包括以下步驟：
8.一種工業缺陷檢測系統，其特征在于，包括：>
9.一種計算機設備，包括：處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任意一項所述的工業缺陷檢測方法的步驟。
10.一種可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任意一項所述的工業缺陷檢測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種工業缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，通過所述上采樣結構對所述圖像特征進行上采樣，獲取滿足所述預設規格的圖像特征，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，還包括訓練所述工業缺陷檢測模型，包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，所述度量學習損失函數包括三元損失函數，所述根據所述圖像訓練數據集，采用度量學習損失函數訓練所述特征提取模塊，獲取特征提取模塊參數，包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的工業缺陷檢測方法，其特征在于，將所述靶圖像特征向量、正圖像特征向量以及負圖像特征向量輸入至三元損失函數中，計算模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉斌，梁盛潮，李景全，謝義亮，
申請(專利權)人：廣東高臻智能裝備有限公司，
類型：發明
國別省市：
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