[发明专利]一种产品缺陷检测方法、装置与系统

权利要求书

1.一种产品缺陷检测方法，其特征在于，包括：

构建缺陷检测框架，所述缺陷检测框架包括分割网络、拼接网络和分类网络，并根据产品缺陷类型设置所述分割网络的数量，每个分割网络对应一种缺陷类型；

利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像分别对所述分割网络进行训练，得到能够定位每种缺陷所在位置的掩码图像的分割网络；

利用所述拼接网络将所述样本图像与每个分割网络输出的掩码图像进行拼接，得到拼接图像；

利用所述拼接图像对所述分类网络进行训练，得到能够正确识别出产品缺陷与缺陷类型的分类网络；

在进行产品缺陷检测时，将采集到的产品图像输入所述缺陷检测框架，利用所述分割网络、拼接网络和分类网络，检测出产品中存在的缺陷及缺陷类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像分别对所述分割网络进行训练，包括：

将多个包含不同缺陷类型的样本图像分别输入至多个分割网络；

利用由多个分割网络组成的并行结构对所述样本图像中每种缺陷进行分割处理，得到能够定位每种缺陷所在位置的掩码图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用由多个分割网络组成的并行结构对所述样本图像中每种缺陷进行分割处理，得到能够定位每种缺陷所在位置的掩码图像，包括：

利用每个分割网络的卷积部分对所述样本图像进行特征提取与降维处理，得到关联一种缺陷类型的特征图像；

利用每个分割网络的上采样部分对所述特征图像进行升维处理，得到所述样本图像中一种缺陷所在位置的所述掩码图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像分别对所述分割网络进行训练，得到能够定位每种缺陷所在位置的掩码图像的分割网络，还包括：

根据所述产品缺陷的形态特征设置所述样本图像的尺寸为第一预设尺寸，利用具有第一预设尺寸的所述样本图像对所述分割网络进行训练，所述分割网络输出的所述掩码图像具有第一预设尺寸；

利用所述拼接网络将所述样本图像与每个分割网络输出的掩码图像进行拼接，得到拼接图像，包括：

根据所述分类网络的分类性能设置所述样本图像与所述掩码图像的尺寸为第二预设尺寸，将具有第二预设尺寸的样本图像与具有第二预设尺寸的掩码图像进行拼接；其中所述第一预设尺寸大于第二预设尺寸。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述拼接网络将所述样本图像与每个分割网络输出的掩码图像进行拼接，得到拼接图像，包括：

保持所述样本图像与所述掩码图像的尺寸不变，将所述样本图像的通道逐一与每个掩码图像的通道进行拼接，使得拼接图像的通道数量为所述样本图像的通道数量与全部掩码图像的通道数量的和。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类网络的构建方法包括：

构建所述分类网络包括用于特征提取的残差单元、用于将特征图尺寸调小的池化层、用于将多维度特征图降维为行向量的平推层、用于将行向量调整为列向量的全连接层和用于逻辑判断的逻辑回归层；

其中，设置预定数量的串行连接的残差单元，每个残差单元后连接池化层，最后一个残差单元连接的池化层为全局均值池化层；设置平推层的输入连接所述全局均值池化层的输出；设置全连接层的输入连接所述平推层的输出；以及设置逻辑回归层的输入连接所述全连接层的输出。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述设置预定数量的串行连接的残差单元，包括：

设置每个卷积层包括第一路径和第二路径；

设置第二路径包括一个卷积核，以及设置第一路径包括串行的三个卷积核，第一路径中第一个卷积核的输出连接第一激活函数，第一激活函数的输出连接第二个卷积核，第二个卷积核的输出连接第二激活函数，第二激活函数的输出连接第三个卷积核，第三个卷积核的输出与所述第二路径中的卷积核的输出相叠加后连接第三激活函数；

设置第三激活函数与该残差单元相应的池化层连接。