申请/专利权人：菲特(天津)检测技术有限公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117409010B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06T7/62

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明公开了一种漆面缺陷检测模型训练、检测、编码方法及检测系统，涉及人工智能技术领域，包括：对带有漆面信息的样本图像进行缺陷标注，得到标注样本图像；将所述标注样本图像输入到有监督网络模型中进行模型训练，得到缺陷检测子模型；对所述样本图像进行图像分割，得到预设数量个未标注样本图像；将所述未标注样本图像输入到无监督网络模型中进行模型训练，得到异常检测子模型；将训练好的缺陷检测子模型和异常检测子模型作为漆面缺陷检测模型。应用本发明实施例可以避免出现漆面缺陷的漏检，提高漆面缺陷检测准确率。

主权项：1.一种漆面缺陷检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：对带有漆面信息的样本图像进行缺陷标注，得到标注样本图像；将所述标注样本图像输入到有监督网络模型中进行模型训练，得到缺陷检测子模型；对所述样本图像进行图像分割，得到预设数量个未标注样本图像；将所述未标注样本图像输入到无监督网络模型中进行模型训练，得到异常检测子模型；将训练好的缺陷检测子模型和异常检测子模型作为漆面缺陷检测模型；其中，所述对所述样本图像进行图像分割，得到预设数量个未标注样本图像，包括：基于所述样本图像的长度、宽度以及所述预设数量，配置分割长度参数、分割宽度参数和分割边缘参数；其中，分割长度参数和分割宽度参数是指分割后的每一未标注样本图像的长度和宽度，分割边缘参数是指图像分割后相连两个未标注样本图像重叠的区域大小；基于所述分割长度参数、所述分割宽度参数和所述分割边缘参数对所述样本图像进行图像分割，得到预设数量个未标注样本图像；所述漆面缺陷检测模型执行如下步骤：获取待检测漆面图像；将所述待检测漆面图像输入缺陷检测子模型中，获取所述缺陷检测子模型输出的第一推理结果，其中，所述缺陷检测子模型为：基于有缺陷标注的样本图像进行训练得到的有监督网络模型；将所述待检测漆面图像输入异常检测子模型中，所述异常检测子模型对所述待检测漆面图像中的相同漆面缺陷特征进行聚类，输出第二推理结果，其中，所述异常检测子模型为：基于未缺陷标注的样本图像进行训练得到的无监督网络模型；将所述第一推理结果包含的漆面缺陷种类和所述第二推理结果包含的漆面缺陷种类的并集作为检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 菲特(天津)检测技术有限公司 漆面缺陷检测模型训练、检测、编码方法及检测系统

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