[发明专利]缺陷检测模型的训练方法及装置

权利要求书

1.一种缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取实施人员构建的包含多个缺陷图片的缺陷图库；

确定每个所述缺陷图片对应的真实缺陷信息；

基于所述缺陷图库和所述真实缺陷信息对所述实施人员进行抽查考试；

在所述实施人员通过所述抽查考试时，获取多个工件图片；

使所述实施人员对每个所述工件图片中的缺陷进行标注；

获取标注后的工件图片，并基于所述标注后的工件图片训练得到缺陷检测模型；

通过所述缺陷检测模型对所述多个缺陷图片中的缺陷进行检测，得到每张缺陷图片的预测缺陷信息；

根据各个所述缺陷图片的预测缺陷信息和真实缺陷信息，对所述缺陷检测模型进行评估，以得到所述缺陷检测模型的综合评分；

在所述综合评分达到预期要求时，保存所述缺陷检测模型；

在所述基于所述缺陷图库和所述真实缺陷信息对所述实施人员进行抽查考试之前，还包括：

确定当前条件满足触发抽查考试的预设条件，其中，所述当前条件包括考试频率；

基于所述缺陷图库和所述真实缺陷信息对所述实施人员进行抽查考试，包括：

从所述缺陷图库中选取至少一个缺陷图片，并使所述实施人员输入选取的缺陷图片的缺陷类别名；

根据所述选取的缺陷图片的真实缺陷信息，确定所述选取的缺陷图片的真实缺陷类别名；

判断所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名是否匹配；

如果所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名匹配，则确定所述实施人员通过所述抽查考试；

如果所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名不匹配，则确定所述实施人员未通过所述抽查考试。

2.根据权利要求1所述的缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，根据各个所述缺陷图片的预测缺陷信息和真实缺陷信息对所述缺陷检测模型进行评估，以得到所述缺陷检测模型的综合评分，包括：

确定所述缺陷图库中的多种缺陷图片，并确定每种缺陷图片的预测缺陷信息和真实缺陷信息，其中，每种缺陷图片对应一种缺陷类别；

将所述每种缺陷图片的预测缺陷信息与真实缺陷信息进行比对，以得到所述缺陷检测模型检测每种缺陷图片时对应的准确率和召回率；

根据所述准确率和所述召回率确定每种缺陷图片的调和均值；

根据各个所述调和均值确定所述缺陷检测模型的综合评分。

3.根据权利要求1所述的缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，还包括：

在所述实施人员未通过所述抽查考试时，返回基于所述缺陷图库对所述实施人员进行抽查考试的步骤。

4.根据权利要求1所述的缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，还包括：

在所述综合评分未达到预期要求时，提示所述实施人员检查标注质量；

返回基于所述缺陷图库对所述实施人员进行抽查考试的步骤。

5.根据权利要求1所述的缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，还包括：将所述综合评分显示于监控仪表盘的可视化界面。

6.根据权利要求1所述的缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，缺陷信息包括：缺陷所在的位置框及缺陷类别名。

7.一种缺陷检测模型的训练装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取实施人员构建的包含多个缺陷图片的缺陷图库；

第一确定模块，用于确定每个所述缺陷图片对应的真实缺陷信息；

抽查模块，用于基于所述缺陷图库和所述真实缺陷信息对所述实施人员进行抽查考试；

第二获取模块，用于在所述实施人员通过所述抽查考试时，获取多个工件图片；

标注模块，用于使所述实施人员对每个所述工件图片中的缺陷进行标注；

训练模块，用于获取标注后的工件图片，并基于所述标注后的工件图片训练得到缺陷检测模型；

检测模块，用于通过所述缺陷检测模型对所述多个缺陷图片中的缺陷进行检测，得到每张缺陷图片的预测缺陷信息；

评估模块，用于根据各个所述缺陷图片的预测缺陷信息和真实缺陷信息，对所述缺陷检测模型进行评估，以得到所述缺陷检测模型的综合评分；

保存模块，在所述综合评分达到预期要求时，保存所述缺陷检测模型；

所述缺陷检测模型的训练装置还包括：

第二确定模块，用于确定当前条件满足触发抽查考试的预设条件，其中，所述当前条件包括考试频率；

所述抽查模块具体用于：

从所述缺陷图库中选取至少一个缺陷图片，并使所述实施人员输入选取的缺陷图片的缺陷类别名；

根据所述选取的缺陷图片的真实缺陷信息，确定所述选取的缺陷图片的真实缺陷类别名；

判断所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名是否匹配；

如果所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名匹配，则确定所述实施人员通过所述抽查考试；

如果所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名不匹配，则确定所述实施人员未通过所述抽查考试。