检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质与流程

本技术涉及智能制造检测，具体涉及一种检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质。

背景技术：

1、智能制造是指通过先进的信息技术、自动化设备和数据分析等技术手段，使制造过程智能化和自动化，提高生产效率、降低成本，并能够满足个性化需求，实现更高效、精细和定制化的生产。为保证智能制造产品质量，需要对制备出的产品进行准确高效的缺陷检测，通过计算机视觉技术（computer vision）和深度学习技术可以实现自动、快速而准确地检测出产品缺陷，无需人工参与，节省大量人工成本。但相关技术中，将现有解决方案拓展到新产品时缺陷识别率低，某些产品零件的微小改动往往也需要重新收集数据和训练模型，实现不同产品的缺陷检测需要对大量不同产品的数据进行训练，模型的适用性和可迁移性低。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本技术的实施例提供了一种检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种检测方法，包括：将待检测图像输入训练好的缺陷检测模型中；通过所述缺陷检测模型对所述待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测，得到检测结果；获取所述缺陷检测模型输出的所述检测结果。

3、在本技术的一个实施例中，所述通过所述缺陷检测模型对所述待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测，得到检测结果，包括：将所述待检测图像分割为多个图像块；对分割后的各个图像块标记其源图像id以及图像块在所述待检测图像中的 x 和 y 值，得到待识别图像块；通过所述缺陷检测模型中的缺陷识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到缺陷识别结果；基于所述缺陷识别结果，通过所述缺陷检测模型中的缺陷检测模块在所述待检测图像中进行标记，得到检测结果；所述通过所述缺陷检测模型对所述待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测，得到检测结果，包括：将所述待检测图像分割为多个图像块；对分割后的各个图像块标记其源图像id以及图像块在所述待检测图像中的 x 和 y 值，得到待识别图像块；通过所述缺陷检测模型中的缺陷识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到缺陷识别结果；基于所述缺陷识别结果，通过所述缺陷检测模型中的缺陷检测模块在所述待检测图像中进行标记，得到所述检测结果。

4、在本技术的一个实施例中，所述训练好的缺陷检测模型中的缺陷识别模块包括第一识别模块、第二识别模块和第三识别模块，所述通过所述缺陷检测模型中的缺陷识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到缺陷识别结果，包括：获取用户输入的模式参数；根据所述模式参数从所述第一识别模块、第二识别模块和第三识别模块中确定出目标识别模块作为所述缺陷识别模块；通过所述缺陷识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到缺陷识别结果。

5、在本技术的一个实施例中，所述模式参数包括快速模式参数、平衡模式参数、高召回模式参数和高准度模式参数，所述根据所述模式参数从所述第一识别模块、第二识别模块和第三识别模块中确定出目标识别模块作为所述缺陷识别模块，包括：若所述模式参数为所述快速模式参数，则将所述第一识别模块、第二识别模块和第三识别模块中的第一识别模块确定为所述目标识别模块；若所述模式参数为所述平衡模式参数，则将所述第一识别模块、第二识别模块和第三识别模块中的第一识别模块和第三识别模块确定为所述目标识别模块；若所述模式参数为所述高召回模式参数或所述高准度模式参数，则将所述第一识别模块、所述第二识别模块和所述第三识别模块中作为所述目标识别模块；将所述目标识别模块作为所述缺陷识别模块。

6、在本技术的一个实施例中，所述模式参数为所述高召回模式参数；所述通过所述缺陷识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到缺陷识别结果，包括：通过所述缺陷识别模块中的第一识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到第一识别结果；通过所述缺陷识别模块中的第二识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到第二识别结果；通过所述缺陷识别模块中的第三识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到第三识别结果；将所述第一识别结果、所述第二识别结果和所述第三识别结果的并集作为所述缺陷识别结果。

7、在本技术的一个实施例中，所述模式参数为所述高准度模式参数；所述通过所述缺陷识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到缺陷识别结果，包括：通过所述缺陷识别模块中的第一识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到第一识别结果；通过所述缺陷识别模块中的第二识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到第二识别结果；通过所述缺陷识别模块中的第三识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到第三识别结果；将所述第一识别结果、所述第二识别结果和所述第三识别结果的交集作为所述缺陷识别结果。

8、在本技术的一个实施例中，所述基于所述缺陷识别结果，通过所述缺陷检测模型中的缺陷检测模块在所述待检测图像中进行标记，得到所述检测结果，包括：基于所述缺陷识别结果，通过所述缺陷检测模型中的缺陷检测模块在所述待检测图像中进行标记；从所述待检测图像的全局视角对所述缺陷识别结果进行误识别验证；若验证结果是误识别，则输出检测结果为：所述待检测图像为非缺陷图像；若验证结果不是误识别，则输出检测结果为：所述待检测图像为缺陷图像。

9、在本技术的一个实施例中，所述从所述待检测图像的全局视角对所述缺陷识别结果进行误识别验证，包括；若所述待检测图像中的仅有1个图像块被标记为缺陷，则通过缺陷识别模块中的第二识别模块和第三识别模块对所述待检测图像中的每个所述待识别图像块再次进行缺陷识别，得到第二验证结果和第三验证结果；若所述第二验证结果和所述第三验证结果中都没有识别到缺陷图像块，则确定不是误识别；若所述第二验证结果和所述第三验证结果中至少有一个识别到缺陷图像块，则确定是误识别。

10、在本技术的一个实施例中，在所述将待检测图像输入训练好的缺陷检测模型中之前，所述方法还包括；获取已标注图像，并将所述已标注图像分为训练集和验证集；将所述训练集输入至初始的缺陷检测模型，得到检测结果；通过所述检测结果与所述验证集中含有的期望值数据之间的损失值，调整所述初始的缺陷检测模型的权重参数，以得到所述训练好的缺陷检测模型。

11、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种检测装置，包括：输入模块，配置为将待检测图像输入训练好的缺陷检测模型中；检测模块，配置为通过所述缺陷检测模型对所述待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测，得到检测结果；所述通过所述缺陷检测模型对所述待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测，得到检测结果，包括：将所述待检测图像分割为多个图像块；对分割后的各个图像块标记其源图像id以及图像块在所述待检测图像中的 x 和 y 值，得到待识别图像块；通过所述缺陷检测模型中的缺陷识别模块对每个所述待识别图像块进行缺陷识别，得到缺陷识别结果；基于所述缺陷识别结果，通过所述缺陷检测模型中的缺陷检测模块在所述待检测图像中进行标记，得到所述检测结果；获取模块，配置为获取所述缺陷检测模型输出的所述检测结果。

12、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如前所述的检测方法。

13、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的检测方法。

14、在本技术的实施例所提供的技术方案中，通过缺陷检测模型可以对待检测图像进行图像处理、缺陷识别和缺陷检测，进而得到待检测图像的缺陷检测结果。本技术的缺陷检测模型集成有第一识别模块、第二识别模块和第三识别模块三种不同的识别模型，综合不同类型模型的优势，实现对待检测图像数据进行高准确率的缺陷检测；此外，本技术的缺陷检测模型的适用性和可迁移性强，在拓展到对新产品或新零件的缺陷检测时，无需收集大量新产品的标记数据，也无需对大量不同产品的数据进行反复训练，仍能保证缺陷检测准确性。

15、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。