申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2021-05-20

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113344862B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T3/4046;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.09.21#实质审查的生效;2021.09.03#公开

摘要：本公开提供了一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取产品图像对应的第一特征金字塔网络及模板图像对应的第二特征金字塔网络，分别基于训练生成的第一缩放参数及第二缩放参数，将第一特征金字塔网络中每个特征层及第二特征金字塔网络中每个特征层分别进行缩放处理，以获取第一缩放特征金字塔网络及第二缩放特征金字塔网络，之后将第一缩放特征金字塔网络中每个特征层与第二缩放特征金字塔网络中的对应特征层分别进行融合，最后对融合后的特征金字塔网络中每个特征层进行识别，以确定产品图像中的产品是否存在缺陷。由此，提高了缺陷检测的准确性。

主权项：1.一种缺陷检测方法，包括：获取待检测的产品图像及模板图像；将所述产品图像及所述模板图像输入孪生网络中，以确定所述产品图像对应的第一特征金字塔网络及所述模板图像对应的第二特征金字塔网络；分别基于训练生成的第一缩放参数及第二缩放参数，将所述第一特征金字塔网络中每个特征层及所述第二特征金字塔网络中每个特征层进行缩放处理，以获取第一缩放特征金字塔网络及第二缩放特征金字塔网络；将所述第一缩放特征金字塔网络中每个特征层与所述第二缩放特征金字塔网络中的对应特征层分别进行融合，以生成融合后的特征金字塔网络；分别对所述融合后的特征金字塔网络中每个特征层进行识别，以确定所述产品图像中的产品是否存在缺陷；其中，所述第一特征金字塔网络及所述第二特征金字塔网络中每个特征层分别包括至少一个通道，所述分别基于训练生成的第一缩放参数及第二缩放参数，将所述第一特征金字塔网络中每个特征层及所述第二特征金字塔网络中每个特征层进行缩放处理，以获取第一缩放特征金字塔网络及第二缩放特征金字塔网络，包括：基于所述第一缩放参数，将所述第一特征金字塔网络中每个特征层中的每个第一通道的特征分别进行缩放处理，以获取每个所述第一通道的缩放特征；基于所述第二缩放参数，将所述第二特征金字塔网络中每个特征层中的每个第二通道的特征分别进行缩放处理，以获取每个所述第二通道的缩放特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质

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