[发明专利]一种基于特征对比的缺陷检测方法及系统、存储介质

权利要求书

1.一种基于特征对比的缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测物体的检测图像和所述待检测物体对应的标准品的基准图像；

对所述检测图像和所述基准图像分别进行图像特征的编码处理，提取得到各自对应的高级特征；

将所述高级特征通过特征的差分和组合处理，得到组合特征图像；

对所述组合特征图像进行缺陷分割处理，得到所述待检测物体的缺陷特征；

所述对所述检测图像和所述基准图像分别进行图像特征的编码处理，提取得到各自对应的高级特征，包括：

将所述检测图像和所述基准图像分别输入至对应的编码网络，通过对应的编码网络对所述检测图像和所述基准图像的图像特征分别进行多组的特征表示，提取得到所述检测图像和所述基准图像各自对应的高级特征；所述编码网络用于利用内部设置的隐藏层产生图像特征的编码信息并对图像特征进行压缩表示；

所述将所述高级特征通过特征的差分和组合处理，得到组合特征图像，包括：

根据所述检测图像和所述基准图像各自对应的高级特征分别形成多个维数的输入特征；

将相同维数下所述检测图像对应的输入特征和所述基准图像对应的输入特征进行差分组合运算，得到对应的输出特征；

根据各个维数下对应的输出特征，上采样处理得到与所述检测图像具有相同规模的组合特征图像。

2.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述检测图像和所述基准图像各自对应的编码网络之间共享权重。

3.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述将相同维数下所述检测图像对应的输入特征和所述基准图像对应的输入特征进行差分组合运算，得到对应的输出特征，包括：

根据预设的权重特征，计算得到相同维数下所述检测图像和所述基准图像各自对应的高级特征之间的相似性关系，用公式表示为

；

其中，σ表示激活函数，w表示权重特征，F₁为所述检测图像对应的高级特征，F₂为所述基准图像对应的高级特征；

利用所述检测图像和所述基准图像各自对应的高级特征之间的相似性关系，通过特征的差分处理计算得到特征距离且表示为

；

其中，dist表示距离运算函数，上标I、A分别表示检测图像和基准图像，下标i表示特征所在的网络层序号，为第i层网络上检测图像对应的高级特征，为第i层网络上基准图像对应的高级特征；

利用所述特征距离和所述检测图像对应的高级特征，通过特征的组合处理得到对应的输出特征，所述输出特征用公式表示为

；

其中，运算符表示对应特征向量元素之间的相乘运算。

4.如权利要求3所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述组合特征图像进行缺陷分割处理，得到所述待检测物体的缺陷特征，包括：

将所述组合特征图像输入至预设的分割网络，利用所述分割网络对所述组合特征图像进行非线性的量度处理；

根据量度处理结果分析所述组合特征图像中的特征相似度，判断特征相似度低于预设的阈值时得到所述待检测物体的缺陷特征。

5.一种缺陷检测系统，其特征在于，包括至少一个用户终端，每个所述用户终端用于对所在传送通道上经过的待检测物体进行缺陷检测；所述用户终端包括摄像头、处理器和显示器；

所述摄像头用于摄取获得待检测物体的检测图像和所述待检测物体对应的标准品的基准图像；

所述处理器与所述摄像头连接，用于根据预设的神经网络模型执行如权利要求1-4中任一项所述的缺陷检测方法，处理得到所述待检测物体的缺陷特征；

所述显示器与所述处理器连接，用于对所述待检测物体的检测图像和/或缺陷特征进行显示。