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物体缺陷检测优化方法、装置、电子设备及可读存储介质
申请人信息
- 申请人:中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司; 中国移动通信集团江苏有限公司; 中国移动通信集团有限公司
- 申请人地址:210000 江苏省南京市江北新区华富路7号江苏省产业技术研究院6号楼
- 发明人: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司; 中国移动通信集团江苏有限公司; 中国移动通信集团有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 物体缺陷检测优化方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311645530.7 |
| 申请日 | 2023/12/1 |
| 公告号 | CN117671355A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司; 中国移动通信集团江苏有限公司; 中国移动通信集团有限公司 |
| 发明人 | 张剑雄; 吕严; 蒋家驹; 吕艳洁; 薛彤; 刘茜茜; 刘子昂; 马旭; 陈超寅; 袁汀; 陶奕宇; 柯子涵; 申士 |
| 地址 | 江苏省南京市江北新区华富路7号江苏省产业技术研究院6号楼; 江苏省南京市虎踞路59号; 北京市西城区金融大街29号 |
摘要文本
本申请应用于深度学习技术领域，公开了一种物体缺陷检测优化方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：将第一训练样本输入待训练缺陷检测模型，通过待训练特征提纯模型对第一训练样本进行特征提取得到训练非缺陷特征和训练缺陷特征，将所述训练缺陷特征输入所述待训练分类模型，得到第一分类结果；确定标准非缺陷特征与训练非缺陷特征之间相似度损失、确定训练缺陷特征与训练非缺陷特征之间的余弦损失并基于第一分类标签和第一分类结果确定分类损失；根据相似度损失、余弦损失和分类损失，优化待训练特征提纯模型和待训练分类模型。旨在解决因金属表面有较多光照导致的金属表面缺陷检测的误报率高的技术问题。
专利主权项内容
1.一种物体缺陷检测优化方法，其特征在于，所述物体缺陷检测优化方法应用于第一设备，所述第一设备上部署有待训练缺陷检测模型，所述待训练缺陷检测模型包括待训练特征提纯模型和待训练分类模型，所述物体缺陷检测优化方法包括：获取第一训练样本、标准非缺陷特征以及所述第一训练样本的第一分类标签；将所述第一训练样本输入所述待训练缺陷检测模型，通过所述待训练特征提纯模型对所述第一训练样本进行特征提取，得到训练非缺陷特征和训练缺陷特征，将所述训练缺陷特征输入所述待训练分类模型，得到第一分类结果；确定所述标准非缺陷特征与所述训练非缺陷特征之间的相似度损失、确定所述训练缺陷特征与所述训练非缺陷特征之间的余弦损失，并基于所述第一分类标签和所述第一分类结果确定分类损失；根据所述相似度损失、所述余弦损失以及所述分类损失，优化所述待训练特征提纯模型和所述待训练分类模型，获得训练完成的特征提纯模型和训练完成的分类模型。