缺陷检测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品与流程

文档序号:35059936发布日期:2023-08-06 21:29阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一检测图像的缺陷伪标签和所述缺陷预测结果,训练所述缺陷检测模型得到新缺陷检测模型,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述第一检测图像中缺陷区域的缺陷类别置信度和所述缺陷伪标签,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述第一检测图像输入至预设的过滤网络中进行缺陷识别,得到所述缺陷类别置信度和所述缺陷伪标签,包括:

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述缺陷检测模型包括缺陷分割子模型和缺陷分类子模型,所述缺陷预测结果包括缺陷分割标签和缺陷类别标签;

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述缺陷分割子模型包括池化层;所述池化层与所述缺陷分类子模型连接。

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一检测图像的缺陷伪标签和所述缺陷预测结果,训练所述缺陷检测模型得到新缺陷检测模型,包括:

8.一种缺陷检测装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。


技术总结
本申请涉及一种缺陷检测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。根据待测电池的第一检测图像和缺陷检测模型,确定第一检测图像的缺陷预测结果,根据第一检测图像的缺陷伪标签和缺陷预测结果,训练缺陷检测模型得到新缺陷检测模型;缺陷检测模型根据电池的检测图像样本预先训练得到。本申请根据第一检测图像和缺陷检测模型获取缺陷预测结果,同时利用第一检测图像的缺陷伪标签和缺陷预测结果对缺陷检测模型进行训练,得到了更新后的新缺陷检测模型,不需要额外获取与第一检测图像同缺陷类型的外部数据集,以及不需要进行额外的离线重训练,降低了缺陷检测模型的训练周期,从而降低获取缺陷检测结果的周期,满足实际工业场景的需求。

技术研发人员:吴凯,江冠南,王智玉,束岸楠
受保护的技术使用者:宁德时代新能源科技股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/14
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