[发明专利]缺陷检测方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测器件的图像样本；

通过训练后的缺陷检测网络对所述图像样本进行缺陷检测，得到所述待检测器件的检测结果；

获取所述检测结果满足预设条件的图像样本进行标注；

基于标注后的标注图像样本，通过所述训练后的缺陷检测网络对在后的图像样本进行缺陷检测。

2.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取所述检测结果满足预设条件的图像样本进行标注，包括：

选取检测结果的置信度大于置信度阈值的图像样本进行标注。

3.如权利要求1或2所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述基于标注后的标注图像样本，通过所述训练后的缺陷检测网络对在后的图像样本进行缺陷检测，包括：

将在后的图像样本和标注图像样本输入所述训练后的缺陷检测网络；

计算所述在后的图像样本与每一标注图像样本属于同一类缺陷的预测概率；

基于各个预测概率确定对所述在后的图像样本的检测结果。

4.如权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各个预测概率确定对所述在后的图像样本的检测结果，包括：

确定各个预测概率对应的标注图像样本的缺陷类别；

计算属于同一缺陷类别的预测概率的平均值；

根据各个缺陷类别对应的平均值，确定所述在后的图像样本的检测结果。

5.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取待检测器件的多个训练图像样本，每个所述训练图像样本中均包含人工标注信息；

通过所述多个训练图像样本对经过预训练的缺陷检测网络进行训练，得到所述训练后的缺陷检测网络。

6.如权利要求5所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述通过所述多个训练图像样本对经过预训练的缺陷检测网络进行训练，包括：

将所述多个训练图像样本划分为多个图像样本对，每个所述图像样本对包括两个训练图像样本；

对于每个所述图像样本对，通过所述经过预训练的缺陷检测网络获取两个训练图像样本的特征层；

将两个所述特征层连接后，通过所述经过预训练的缺陷检测网络的全连接层预测两个训练图像样本属于同一类缺陷的概率。

7.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待检测器件的图像样本，包括：

通过工业相机采集所述待检测器件的图像样本。

8.一种缺陷检测装置，其特征在于，包括：

图像样本获取模块，用于获取待检测器件的图像样本；

第一缺陷检测模块，用于通过训练后的缺陷检测网络对所述图像样本进行缺陷检测，得到所述待检测器件的检测结果；

图像样本标注模块，用于获取所述检测结果满足预设条件的图像样本进行标注；

第二缺陷检测模块，用于基于标注后的标注图像样本，通过所述训练后的缺陷检测网络对在后的图像样本进行缺陷检测。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。