【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，具体涉及一种用于产品缺陷检测的方法、产品缺陷检测装置及电子设备。
技术介绍
1、用于显示产品的屏幕(如lcd)在生产完成后可能会存在漏液、彩虹边、色差、异色点、划痕等多种缺陷而影响产品质量。因此，屏幕的缺陷检测是出货前需要进行的重要生产环节。目前，对于显示设备的屏幕检测通常采用视觉检测技术，例如通过感光耦合元件(charge coupled device，ccd)对屏幕进行拍照，然后再利用图像检测算法对拍摄的图像进行图像检测进而实现对屏幕的视觉检测。由于ccd视觉检测技术对光线的要求较高，在光线不足或者光线不均匀的情况下，样本的质量较低，从而会影响检测的准确性，容易出现漏检和误检的情况。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种用于产品缺陷检测的方法、产品缺陷检测装置及电子设备，用于解决现有技术中产品缺陷检测的检测精度较低的问题。
2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供用于产品缺陷检测的方法，该方法包括：
3、获取目标产品的多个缺陷样本图片和多个合格样本图片；
4、按照目标增强方式将多个缺陷样本图片和多个合格样本图片进行数据增强，以得到多个目标缺陷样本图片；
5、将多个缺陷样本图片和多个目标缺陷样本图片输入至初始检测网络进行训练，以得到目标检测网络；
6、将待检测产品的产品图像输入至目标检测网络，对待检测产品的产品缺陷进行检测；
7、其中，目标增强方式是指从数据增强的多种增强方式中选
8、在本申请实施例中，按照目标增强方式将多个缺陷样本图片和多个合格样本图片进行数据增强，以得到多个目标缺陷样本图片包括：
9、在多个缺陷样本图片中选取第一目标数量的候选缺陷样本图片；
10、在多个合格样本图片中选取第二目标数量的候选合格样本图片；
11、将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片；
12、其中，第三目标数量大于或等于第二目标数量。
13、在本申请实施例中，将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
14、在第一目标数量为1的情况下，选取第四目标数量的目标增强方式，第四目标数量小于或等于第三目标数量；
15、将候选缺陷样本图片通过第四目标数量的目标增强方式进行数据增强，以得到第四目标数量的缺陷样本增强图片；
16、将第二目标数量的候选合格样本图片扩充为第三目标数量，以得到第三目标数量的合格样本增强图片；
17、将第四目标数量的缺陷样本增强图片与第三目标数量的合格样本增强图片进行图像融合，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片。
18、在本申请实施例中，将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
19、在第二目标数量为1的情况下，选取第五目标数量的目标增强方式；
20、将第一目标数量的候选缺陷样本图片通过第五目标数量的目标增强方式进行数据增强，以得到第五目标数量的缺陷样本增强图片，第五目标数量大于或等于第三目标数量；
21、将候选合格样本图片的数量扩充为第三目标数量，以得到第三目标数量的合格样本增强图片；
22、将第五目标数量的缺陷样本增强图片与第三目标数量的合格样本增强图片进行图像融合，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片。
23、在本申请实施例中，将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
24、选取第六目标数量的目标增强方式，第六目标数量小于或等于第三目标数量；
25、将第一目标数量的候选缺陷样本图片按照第六目标数量的目标增强方式进行数据增强，以得到第六目标数量的缺陷样本增强图片；
26、将第二目标数量的候选合格样本图片扩充为第三目标数量，以得到第三目标数量的合格样本增强图片；
27、将第六目标数量的缺陷样本增强图片与第三目标数量的合格样本增强图片进行图像融合，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片。
28、在本申请实施例中，目标增强方式包括以下中的至少一种：
29、垂直翻转、旋转、噪声、开运算、调整色度饱和度、调整亮度、闭运算、高斯平滑和水平翻转。
30、在本申请实施例中，初始检测网络包括多个特征提取模块，多个特征提取模块依次全连接，每个特征提取模块包括第一子模块和第二子模块，第一子模块用于提取浅层特征，第二子模块用于提取深层特征，第一子模块的输出与第二子模块的输入全连接，并且与第二子模块的输出跳连接，每个特征提取模块的输出还分别与总输出跳连接。
31、在本申请实施例中，将多个缺陷样本图片和多个目标缺陷样本图片输入至初始检测网络进行训练，以得到目标检测网络包括：
32、将多个缺陷样本图片和多个目标缺陷样本图片输入至初始检测网络；
33、分别通过多个特征提取模块对各缺陷样本图片和目标缺陷样本图片进行特征提取，得到多个初始缺陷预测结果；
34、根据各初始缺陷预测结果与缺陷样本图片和目标缺陷样本图片的缺陷标签，得到目标检测网络的损失函数值；
35、根据损失函数值对初始检测网络的模型参数进行迭代更新，直到满足迭代终止条件，得到目标检测网络。
36、在本申请实施例中，多个特征提取模块按照尺寸从大到小的顺序依次连接，其中，尺寸最大的特征提取模块为小目标特征提取模块，分别通过多个特征提取模块对各缺陷样本图片和目标缺陷样本图片进行特征提取，得到多个初始缺陷预测结果包括：
37、获取小目标特征提取模块的过滤尺寸；
38、通过小目标特征提取模块对各缺陷样本图片和目标缺陷样本图片进行特征提取，以得到第一缺陷预测结果；
39、在第一缺陷预测结果大于过滤尺寸的情况下，将第一缺陷预测结果过滤；
40、将结果小于或等于过滤尺寸的第一缺陷预测结果作为小目标特征提取模块的初始缺陷预测结果；
41、分别通过除小目标特征提取模块之外的特征提取模块对前一个特征提取模块的输出进行特征提取，以得到每个特征提取模块对应的初始缺陷预测结果。
42、本申请第二方面提供一种产品缺陷检测装置，包括：
43、获取模块，被配置成获取目标产品的多个缺陷样本图片和多个合格样本图片；
44、增强模块，被配置成按照目标增强方式将多个缺陷样本图片和多个合格样本图片进行数据增强，以得到多个目标缺陷样本图片；
45、训练模块，被配置成将多个缺陷样本图片和多个目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于产品缺陷检测的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照目标增强方式将所述多个缺陷样本图片和所述多个合格样本图片进行数据增强，以得到多个目标缺陷样本图片包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标增强方式包括以下中的至少一种：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始检测网络包括多个特征提取
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述多个缺陷样本图片和所述多个目标缺陷样本图片输入至初始检测网络进行训练，以得到目标检测网络包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述多个特征提取模块按照尺寸从大到小的顺序依次连接，其中，尺寸最大的特征提取模块为小目标特征提取模块，所述分别通过所述多个特征提取模块对各缺陷样本图片和目标缺陷样本图片进行特征提取，得到多个初始缺陷预测结果包括：
10.一种产品缺陷检测装置，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
12.一种机器可读存储介质，其特征在于，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行根据权利要求1至9中任一项所述的用于产品缺陷检测的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于产品缺陷检测的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照目标增强方式将所述多个缺陷样本图片和所述多个合格样本图片进行数据增强，以得到多个目标缺陷样本图片包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一目标数量的候选缺陷样本图片与第二目标数量的候选合格样本图片通过目标增强方式进行数据增强，以得到第三目标数量的目标缺陷样本图片包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标增强方式包括以下中的至少一种：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始检测网络包括多个特征提取模块，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈建华，聂宗军，许振伟，程晓峰，赖鼎，杨金，谭天，
申请(专利权)人：正泰集团研发中心上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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