[发明专利]一种基于Transformer的缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于Transformer的缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：

S1：获取待测目标的图像信息，并对待测目标的图像信息进行预设第一处理；

S2：将预设第一处理后的待测目标的图像信息通过CNN Backbone进行特征提取，得到待测目标的图像特征信息；

S3：将待测目标的图像特征信息输入Transformer结构中进行预设第二处理，并输出N个目标队列；

S4：通过检测前馈网络FNN将Transformer结构输出的目标队列解码成目标框坐标和分类标签，并建立联合检测模型。

2.根据权利要求1所述的基于Transformer的缺陷检测方法，其特征在于，所述预设第一处理包括步骤：

S11：将待测目标的图像信息的图像尺寸处理为预设尺寸范围的标准图像尺寸；

S12：将步骤S11处理后的待测目标的图像信息进行归一化。

3.根据权利要求2所述的基于Transformer的缺陷检测方法，其特征在于，所述预设尺寸范围为：

待测目标的图像信息中的图像尺寸最大值小于等于1333，待测目标的图像信息中的图像尺寸最小值大于等于800；

所述归一化的均值和标准差为获取的所有待测目标的图像信息的均值和标准差。

4.根据权利要求1所述的基于Transformer的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：将步骤S1处理后的待测目标的图像信息进行2D卷积、批标准化和最大池化层，并通过四组级联的残差块进行特征提取，得到图像特征；

S22：对步骤S21得到的图像特征的宽、高方向分别做累积总和，并扩充一个尺寸为t的维度，沿该维度奇数项求正弦，偶数项求余弦，将两组特征拼接得到位置特征；

S23：将步骤S21得到的图像特征和步骤S22得到的位置特征合并输出，得到待测目标的图像特征信息。

5.根据权利要求4所述的基于Transformer的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31：将步骤S23得到的待测目标的图像特征信息进行预设第二处理；

S32：通过编码器将步骤S31处理后的待测目标的图像特征信息经过个层标准化得到编码后的记忆；

S33：将编码后的记忆输入解码器，每一级的输出作为下一级的target，将每一级的输出通过层标准化，得到N个中间特征，并输出N个目标队列。

6.根据权利要求5所述的基于Transformer的缺陷检测方法，其特征在于，所述第二预设处理为：

将待测目标的图像特征信息中的图像特征过输出2D卷积作为预处理图像特征；将待测目标的图像特征信息中的位置特征展平并保留前三个维度，再将第三维提升至第一维，得到预处理位置特征；合并预处理图像特征和预处理位置特征，得到处理后的待测目标的图像特征信息。

7.一种基于Transformer的缺陷检测系统，其特征在于，包括：

信息获取处理模块：用于获取待测目标的图像信息，并对待测目标的图像信息进行预设第一处理；

特征提取模块：将预设第一处理后的待测目标的图像信息通过CNN Backbone进行特征提取，得到待测目标的图像特征信息；

输出模块：将待测目标的图像特征信息输入Transformer结构中进行预设第二处理，并输出N个目标队列；

模型建立模块：通过检测前馈网络FNN将Transformer结构输出的目标队列解码成目标框坐标和分类标签，建立联合检测模型。

8.根据权利要求7所述的基于Transformer的缺陷检测系统，其特征在于，所述预设第一处理包括：

第一处理单元：将待测目标的图像信息的图像尺寸处理为预设尺寸范围的标准图像尺寸；

计算单元：将处理单元处理后的待测目标的图像信息进行归一化。