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缺陷分类方法和装置、电子设备以及存储介质
摘要文本
本发明实施例提供一种缺陷分类方法和装置，电子设备以及存储介质。该方法包括：将待测图像和第一位置提示信息输入缺陷分类模型的特征提取网络，以获得待测图像的图像特征和位置标识特征，其中，第一位置提示信息用于指示待测图像中的缺陷区域所在的位置；将图像特征和位置标识特征输入缺陷分类模型的全连接神经网络，以获得缺陷分类结果，缺陷分类结果用于指示待测图像中的缺陷区域所属的类别；其中，缺陷分类模型为开放世界半监督分类模型。该方案可以减少待测图像中除缺陷区域外的其他区域对缺陷分类结果的干扰，提高检测效率以及缺陷分类结果的准确性。 专利查询网
申请人信息
- 申请人:苏州镁伽科技有限公司
- 申请人地址:215000 江苏省苏州市中国(江苏)自由贸易试验区苏州片区苏州工业园区东平街277号
- 发明人: 苏州镁伽科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 缺陷分类方法和装置、电子设备以及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311802922.X |
| 申请日 | 2023/12/26 |
| 公告号 | CN117456290A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 苏州镁伽科技有限公司 |
| 发明人 | 韩晓; 徐海俊 |
| 地址 | 江苏省苏州市中国(江苏)自由贸易试验区苏州片区苏州工业园区东平街277号 |
专利主权项内容
1.一种缺陷分类方法，其特征在于，所述方法包括：将待测图像和第一位置提示信息输入缺陷分类模型的特征提取网络，以获得所述待测图像的图像特征和位置标识特征，其中，所述第一位置提示信息用于指示所述待测图像中的缺陷区域所在的位置；将所述图像特征和所述位置标识特征输入所述缺陷分类模型的全连接神经网络，以获得缺陷分类结果，所述缺陷分类结果用于指示所述待测图像中的缺陷区域所属的类别；其中，所述缺陷分类模型为开放世界半监督分类模型。