缺陷检测方法和系统与流程

本发明涉及目标检测，具体涉及一种缺陷检测方法和一种缺陷检测系统。

背景技术：

1、在对待检测工件进行缺陷检测时，通常需要先训练目标检测模型。在目标检测模型的训练过程中，在训练样本集中的缺陷类别过多时，会显著增加计算量，并增加显存占用量，因此，训练效果较差。

2、相关技术中，通常是采用增加显存或者采用多卡训练的方式来对缺陷类别过多的训练样本集进行训练，大大增加了硬件成本。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提供了一种缺陷检测方法，在不增加硬件成本的前提下，针对缺陷类别过多的训练样本集依然能够保证目标检测模型的训练效果。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、一种缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤s1，获取第一训练样本集，并统计所述第一训练样本集中所有缺陷类别以形成相应的缺陷类别集合；步骤s2，从所述第一训练样本集中选取第一目标训练样本集，并统计所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数；步骤s3，判断所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数是否等于目标预设数，其中，如果所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数大于所述目标预设数，则调转至所述步骤s1，如果所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数小于所述目标预设数，则执行步骤s4；步骤s4，从第二训练样本集中随机选取出k个除所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别之外的缺陷类别对应的训练样本添加到所述第一目标训练样本集中以获取第二目标训练样本集，其中，所述第二训练样本集为所述第一训练样本集与所述第一目标训练样本集的差集，k为所述目标预设数与所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数的差值；步骤s5，采用所述第二目标训练样本集对缺陷检测网络进行训练，以获取相应的缺陷检测模型；步骤s6，重复所述步骤s1至所述步骤s5，以对当前训练完的缺陷检测模型进行多次迭代训练，直至所述缺陷检测模型满足预设条件，并将满足所述预设条件的缺陷检测模型作为目标缺陷检测模型；步骤s7，采用所述目标缺陷检测模型对待检测工件进行缺陷检测。

4、在本发明的一个实施例中，从所述第一训练样本集中选取所述第一目标训练样本集，包括：从所述第一训练样本集中随机选取n个训练样本以组成所述第一目标训练样本集，其中，n为正整数。

5、在本发明的一个实施例中，从所述第一训练样本集中选取所述第一目标训练样本集，包括：将所述第一训练样本集均匀分割为m个候选训练样本集，其中，m为正整数；从m个所述候选训练样本集中随机选取一个候选训练样本集作为所述第一目标训练样本集。

6、一种缺陷检测系统，包括：第一获取模块，所述第一获取模块用于获取第一训练样本集，并统计所述第一训练样本集中所有缺陷类别以形成相应的缺陷类别集合；第二获取模块，所述第二获取模块用于从所述第一训练样本集中选取第一目标训练样本集，并统计所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数；判断模块，所述判断模块用于判断所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数是否等于目标预设数；第三获取模块，所述第三获取模块用于在第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数小于所述目标预设数时，从第二训练样本集中随机选取出k个除所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别之外的缺陷类别对应的训练样本添加到所述第一目标训练样本集中以获取第二目标训练样本集，其中，所述第二训练样本集为所述第一训练样本集与所述第一目标训练样本集的差集，k为所述目标预设数与所述第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数的差值；第四获取模块，所述第四获取模块用于采用所述第二目标训练样本集对缺陷检测网络进行训练，以获取相应的缺陷检测模型；第五获取模块，所述第五获取模块用于在所述缺陷检测模型满足预设条件时，将满足所述预设条件的缺陷检测模型作为目标缺陷检测模型；其中，所述第一获取模块、所述第二获取模块、所述判断模块、所述第三获取模块和所述第四获取模块还用于对当前训练完的缺陷检测模型进行多次迭代训练，直至所述缺陷检测模型满足所述预设条件；缺陷检测模块，所述缺陷检测模块用于采用所述目标缺陷检测模型对待检测工件进行缺陷检测。

7、在本发明的一个实施例中，所述第二获取模块具体用于：从所述第一训练样本集中随机选取n个训练样本以组成所述第一目标训练样本集，其中，n为正整数。

8、在本发明的一个实施例中，所述第二获取模块具体用于：将所述第一训练样本集均匀分割为m个候选训练样本集，其中，m为正整数；从m个所述候选训练样本集中随机选取一个候选训练样本集作为所述第一目标训练样本集。

9、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述的缺陷检测方法。

10、一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的缺陷检测方法。

11、本发明的有益效果：

12、本发明在不增加硬件成本的前提下，针对缺陷类别过多的训练样本集依然能够保证目标检测模型的训练效果。

技术特征：

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，从所述第一训练样本集中选取所述第一目标训练样本集，包括：

3.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，从所述第一训练样本集中选取所述第一目标训练样本集，包括：

4.一种缺陷检测系统，其特征在于，包括：

5.根据权利要求4所述的缺陷检测系统，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：

6.根据权利要求4所述的缺陷检测系统，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现根据权利要求1-3中任一项所述的缺陷检测方法。

8.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1-3中任一项所述的缺陷检测方法。

技术总结
本发明提出了一种缺陷检测方法和系统，其中，该方法包括：获取第一训练样本集，并统计相应的缺陷类别集合；从第一训练样本集中选取第一目标训练样本集，并统计第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数；判断第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数是否等于目标预设数；如果第一目标训练样本集中所有缺陷类别的个数小于目标预设数，从第二训练样本集中随机选取出K个除第一目标训练样本集中所有缺陷类别之外的缺陷类别对应的训练样本添加到第一目标训练样本集中以获取第二目标训练样本集；对缺陷检测网络进行训练，以获取相应的缺陷检测模型；对当前训练完的缺陷检测模型进行多次迭代训练，直至缺陷检测模型满足预设条件以目标缺陷检测模型。

技术研发人员：马元巍,潘正颐,侯大为,宋叶未
受保护的技术使用者：常州微亿智造科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/31