[发明专利]物体表面缺陷检测方法、相关装置及计算机存储介质

说明书

本申请公开了一种物体表面缺陷检测方法、相关装置及计算机存储介质，其中，该方法包括：通过双目摄像头模块采集待检测物体的图像，得到图像的特征信息，通过图像分析模块确定图像对应的深度学习模型，通过双目摄像头模块将图像的特征信息输入深度学习模块中的深度学习模型，通过深度学习模型输出检测结果。由此，本申请可以通过深度学习模块中的不同深度学习模型对不同类别物体表面的缺陷进行准确识别，以提示用户目标物体表面可能存在的缺陷等风险，使用户可以购买到自己满意的产品，提升用户体验。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种物体表面缺陷检测方法、相关装置及计算机存储介质。

背景技术

人们在购物过程中总希望购买到没有缺陷或者尽量少缺陷的物品，但依赖消费者的经验对物品进行判断或者消费者拿着参照物进行比对，也经常会出现因人眼疏忽而买到表面有瑕疵的物品。

发明内容

本申请实施例提供了一种物体表面缺陷检测方法、相关装置及计算机存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种物体表面缺陷检测方法，所述方法用于电子设备，所述电子设备包括双目摄像头模块、与所述双目摄像头模块通信的图像分析模块、以及与所述图像分析模块通信的深度学习模块，所述方法包括：

通过所述双目摄像头模块采集待检测物体的图像，得到所述图像的特征信息；

通过所述图像分析模块确定所述图像对应的深度学习模型；

通过所述双目摄像头模块将所述图像的特征信息输入所述深度学习模块中的深度学习模型；其中，所述深度学习模块包括多个深度学习模型；

通过所述深度学习模型输出检测结果。

第二方面，本申请实施例提供了物体表面缺陷检测装置，所述装置用于电子设备，所述电子设备包括双目摄像头模块、与所述双目摄像头模块通信的图像分析模块、以及与所述图像分析模块通信的深度学习模块，所述装置包括：

得到模块，用于通过所述双目摄像头模块采集待检测物体的图像，得到所述图像的特征信息；

确定模块，用于通过所述图像分析模块确定所述图像对应的深度学习模型；

输入模块，用于通过所述双目摄像头模块将所述图像的特征信息输入所述深度学习模块中的深度学习模型；其中，所述深度学习模块包括多个深度学习模型；

输出模块，用于通过所述深度学习模型输出检测结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：双目摄像头模块、与所述双目摄像头模块通信的图像分析模块、以及与所述图像分析模块通信的深度学习模块，

所述双目摄像头模块，用于采集待检测物体的图像，得到所述图像的特征信息；

所述图像分析模块，用于确定所述图像对应的深度学习模型；

所述深度学习模块，用于将所述双目摄像头模块发送的所述图像的特征信息输入所述深度学习模块中的深度学习模型；其中，所述深度学习模块包括多个深度学习模型；

所述深度学习模块，还用于输出检测结果。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。

第五方面，本申请实施例提供一种电子设备，可包括：处理器和存储器；

其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。

本申请一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：