一種基于零樣本學習的工業(yè)外觀缺陷檢測方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110487504.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113112497A 公開（公告）日 2021-07-13
申請公布號 CN113112497A 申請公布日 2021-07-13
分類號 G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 令狐彬;胡炳彰;許鵬;周璠;張鮮順;卞哲;汪少成 申請（專利權(quán)）人 合肥中科迪宏自動化有限公司
代理機構(gòu) 溫州市品創(chuàng)專利商標代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 吳海云
地址 230088 安徽省合肥市高新區(qū)長江西路687號拓基城市廣場金座B423-428
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本公開實施例中提供了一種基于零樣本學習的工業(yè)外觀缺陷檢測方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述基于零樣本學習的工業(yè)外觀缺陷檢測方法通過獲取待檢測樣品的圖片；將待檢測樣品進行類別與屬性的標注；根據(jù)訓練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將待檢測樣品的圖片信息投影到屬性空間，得到屬性標簽信息；根據(jù)屬性標簽信息確定待檢測樣品的缺陷類型；根據(jù)待檢測樣品的缺陷類型利用訓練好的回歸網(wǎng)絡(luò)定位缺陷的位置。本公開實施例具有如下優(yōu)點：可以高效地利用過往數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)庫，極大程度地減少模型對于待檢測缺陷樣品數(shù)量的依賴。本公開實施例避免了較少卷積層對圖像特征提取不夠充分且特征模糊的缺點，且僅僅使用5個卷積層足以提取缺陷的特征，避免了過多卷積層帶來的巨大的計算量的問題，減少了占用資源也節(jié)省了總體識別時間。