[发明专利]缺陷检测方法、装置、智能终端及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标神经网络；

获取待训练二维图像和待训练三维图像，基于所述目标神经网络对所述待训练二维图像和待训练三维图像进行训练后获得模型训练集；

获取待训练缺陷检测模型，基于所述模型训练集对所述待训练缺陷检测模型进行训练，获得目标缺陷检测模型；

获取待检测图像，基于所述目标缺陷检测模型和所述待检测图像进行缺陷检测。

2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取目标神经网络，包括：

获取神经网络训练集，其中，所述神经网络训练集包括多组对应的二维训练图像和三维训练图像；

获取待训练神经网络，基于所述神经网络训练集对所述待训练神经网络进行训练，获得目标神经网络。

3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述待训练神经网络为BP神经网络。

4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待训练二维图像和待训练三维图像，基于所述目标神经网络对所述待训练二维图像和待训练三维图像进行训练后获得模型训练集，包括：

获取多组对应的待训练二维图像和待训练三维图像，其中，所述待训练二维图像由电荷耦合器件摄像机拍摄获得，所述待训练三维图像基于光栅投影相位测量轮廓术获得；

基于所述目标神经网络分别对每组所述待训练二维图像和待训练三维图像进行训练，获得模型训练集。

5.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述待训练缺陷检测模型为YOLOv3模型。

6.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待检测图像，基于所述目标缺陷检测模型和所述待检测图像进行缺陷检测，包括：

获取待检测对象的图像，作为待检测图像；

将所述待检测图像输入所述目标缺陷检测模型中，对所述待检测对象进行缺陷检测。

7.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，在所述获取待检测图像，基于所述目标缺陷检测模型和所述待检测图像进行缺陷检测之后，所述方法还包括：

输出缺陷检测的结果。

8.一种缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：

目标神经网络获取模块，用于获取目标神经网络；

模型训练集获取模块，用于获取待训练二维图像和待训练三维图像，基于所述目标神经网络对所述待训练二维图像和待训练三维图像进行训练后获得模型训练集；

目标缺陷检测模型获取模块，用于获取待训练缺陷检测模型，基于所述模型训练集对所述待训练缺陷检测模型进行训练，获得目标缺陷检测模型；

缺陷检测模块，用于获取待检测图像，基于所述目标缺陷检测模型和所述待检测图像进行缺陷检测。

9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的缺陷检测程序，所述缺陷检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述缺陷检测方法的步骤。

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上存储有缺陷检测程序，所述缺陷检测程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述缺陷检测方法的步骤。