[发明专利]一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

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：

利用编码器网络对待检测图像进行特征提取，得到多个编码特征向量；

将所述多个编码特征向量进行拼接，并利用解码器网络对拼接后的向量进行解码，得到与所述多个编码特征向量分别对应的解码特征向量；

对比每个编码特征向量与所述每个编码特征向量对应的解码特征向量，得到多个相似度矩阵；

基于所述多个相似度矩阵确定目标相似度矩阵；

若所述目标相似度矩阵中存在小于预设阈值的元素，则确定所述待检测图像存在缺陷；

其中，所述解码器网络是基于多个样本编码特征向量拼接得到的向量，以及每个样本编码特征向量与所述每个样本编码特征向量对应的样本解码特征向量的相似度在没有缺陷的样本集上进行多轮训练得到的，所述样本解码向量是基于对所述多个样本编码特征向量拼接得到的向量进行解码得到，所述多个样本编码特征向量是基于编码器网络对样本图像进行特征提取得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器网络是通过如下方式训练的：

基于所述每个样本编码特征向量与每个样本编码特征向量对应的样本解码特征向量确定每个元素坐标对应的相似度损失值，所述样本编码特征向量中元素的元素坐标与所述样本编码特征向量对应的样本解码特征向量中元素的元素坐标一一对应；

采用各相似度损失函数值确定目标损失函数，利用所述目标损失函数在每对所述解码器网络进行多轮参数调整，其中，在本轮参数调整时，将上轮参数调整后的参数作为初始值，根据所述目标损失函数确定经解码器网络预测的相似度与实际相似度之间的误差并将所述误差进行梯度反向传播，以更新解码器网络中的参数，本轮参数调整结束后，将调整后的参数作为下轮参数调整时的初始值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个样本编码特征向量与每个样本编码特征向量对应的样本解码特征向量确定每个元素坐标对应的相似度损失值，包括：

针对每个样本编码特征向量中的每个第一元素和所述样本编码特征向量对应的样本解码特征向量中的与所述第一元素的元素坐标相同的第二元素，执行如下操作：

确定第一元素和第二元素乘积，与第一元素欧几里得L2范数和第二元素L2范数乘积的比值；

将预设值与所述比值的差作为所述样本编码特征向量和所述样本解码特征向量在所述元素坐标处的相似度损失值。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述采用各相似度损失函数值确定目标损失函数，包括：

将公式作为目标损失函数，其中，L_KD为目标损失函数，k表示第k个样本编码特征向量或第k个样本解码特征向量，N为样本编码特征向量的数量或样本解码特征向量的数量，H_k为第k个样本编码特征向量或第k个样本解码特征向量中的行数，h表示第k个样本编码特征向量中或第k个样本解码特征向量中第h行，W_k为第k个样本编码特征向量或第k个样本解码特征向量中的列数，w表示第k个样本编码特征向量中或第k个样本解码特征向量中第w列，M^k(h,w)为第k个样本编码特征向量与第k个样本解码特征向量在元素坐标(h,w)处的相似度损失值，W^k(h,w)为M^k(h,w)对应的权重值，所述第k个样本变码特征向量和第k个样本解码特征向量的维度相同。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个编码特征向量进行拼接之前，还包括：

将所述每个编码特征向量的维度按照预设维度进行维度转换。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个相似度矩阵确定目标相似度矩阵，包括：

对每个相似度矩阵进行加权，对加权后的每个相似度矩阵按照待检测图像像素矩阵的维度对所述加权后的相似度矩阵进行上采样处理，以使上采样处理后的各相似度矩阵的维度与所述待检测图像像素矩阵的维度相匹配；

将上采样处理后的各相似度矩阵各元素坐标的元素对应相加，并对每个元素坐标的元素取平均值，得到目标相似度矩阵。