[发明专利]一种产品缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种产品缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含待检测产品的第一图像，将所述第一图像输入预先训练完成的缺陷检测模型；

基于所述缺陷检测模型，确定所述待检测的产品是否存在缺陷。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷检测模型的训练过程包括：

将训练集中的每个第二图像输入缺陷检测模型，得到每个缺陷检测图像；根据所述每个缺陷检测图像和每个第二图像对应的标注图像，确定模型训练误差，经过预设的时间或预设的迭代次数后，将误差最小的模型作为训练完成的缺陷检测模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将训练集中的每个第二图像输入缺陷检测模型，得到每个缺陷检测图像包括：

将训练集中的每个第二图像输入到至少两个单一检测模型，对所述至少两个单一检测模型进行训练；

去除训练完成的所述至少两个单一检测模型的输入层和全连接层；

将训练集中的每个第二图像输入到至少两个单一检测模型，对所述至少两个单一检测模型产生的检测特征图进行合并，并传输至所述缺陷检测模型的全连接层，得到每个缺陷检测图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少两个单一检测模型包括InceptionResNetV2模型，VGG16模型，DenseNet模型，ResNet模型中的至少两个。

5.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个缺陷检测图像和每个第二图像对应的标注图像，确定模型训练误差包括：

根据公式：Loss(p_t)＝-α*y*(e^-pt)log(p_t)-(1-α)*(1-y)*(e^pt)log(1-p_t)，确定每个像素点的误差；根据所述每个像素点的误差，确定模型训练误差；

式中，p_t为缺陷检测图像中像素点的像素值，所述像素值为未进行二值化的像素值，y为像素点的标注信息，当y＝1时表明该像素点为背景像素点，当y＝0时表明该像素点为缺陷像素点，α为加权常数。

6.一种产品缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：

输入模块，用于获取包含待检测产品的第一图像，将所述第一图像输入预先训练完成的缺陷检测模型；

确定模块，用于基于所述缺陷检测模型，确定所述待检测的产品是否存在缺陷。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，用于将训练集中的每个第二图像输入缺陷检测模型，得到每个缺陷检测图像；根据所述每个缺陷检测图像和每个第二图像对应的标注图像，确定模型训练误差，经过预设的时间或预设的迭代次数后，将误差最小的模型作为训练完成的缺陷检测模型。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述训练模块，具体用于将训练集中的每个第二图像输入到至少两个单一检测模型，对所述至少两个单一检测模型进行训练；去除训练完成的所述至少两个单一检测模型的输入层和全连接层；将训练集中的每个第二图像输入到至少两个单一检测模型，对所述至少两个单一检测模型产生的检测特征图进行合并，并传输至所述缺陷检测模型的全连接层，得到每个缺陷检测图像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。