[发明专利]一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法、系统

权利要求书

1.一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：

步骤1.采集包含产品表面的样本图片并分为训练样本图片及待检测图片；

步骤2.将所述待检测图片输入经训练样本图片训练的语义分割模型，输出语义分割图片；

步骤3.将所述语义分割图片输入图片合成模型，输出合成图片；

步骤4.利用判断模型计算待检测图片与合成图片的差异，判断待检测图片对应的产品表面是否有缺陷，若有，则输出缺陷所在的区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，所述训练样本图片为不含有缺陷的图片。

3.根据权利要求2所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，所述训练样本图片分为标记的训练样本、未标记的训练样本。

4.根据权利要求3所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，所述标记的训练样本为将若干训练样本图片进行语义分割标记后得到的训练样本图片。

5.根据权利要求4所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，进入步骤2之前还包括以下操作：

S1.构建一个语义分割模型；

S2.用未标记的训练样本对语义分割模型进行预训练；

S3.用标记的训练样本对经过预训练的语义分割模型进行训练，即得到训练后的语义分割模型。

6.根据权利要求5所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，所述预训练的方法包括但不限于自监督训练方法。

7.根据权利要求4所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，进入步骤3之前还包括以下操作：

S1.构建一个生成对抗网络模型；

S2.利用标记的训练样本训练生成对抗网络模型，得到所述图片合成模型。

8.根据权利要求1至7中任一所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

步骤4.1.在待检测图片与合成图片的每个像素位置用判断模型计算二者的相似性距离；

步骤4.2.判断所述相似性距离是否超过阈值t，若超过，则待检测图片的该像素位置有缺陷，否则该像素位置没有缺陷；

步骤4.3.判定待检测图片是否所有像素位置都没有缺陷，若是，则该待检测图片对应的产品表面没有缺陷，否则，判定产品表面有缺陷并进入下一步；

步骤4.4.输出缺陷所在的区域。

9.根据权利要求8所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测方法，其特征在于，所述判断模型包括但不限于基于马氏距离的相似性度量模型。

10.一种基于语义分割的产品表面缺陷检测系统，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集包含产品表面的样本图片并将样本图片分为训练样本图片及待检测图片；

语义分割模块，用于通过训练样本图片训练一个语义分割模型，所述语义分割模型用于对输入的待检测图片进行语义分割并输出语义分割图片；

图片合成模块，用于训练一个图片合成模型，所述图片合成模型用于对输入的语义分割图片进行图片合成并输出合成图片；

判断模块，用于计算待检测图片与合成图片之间的差异，进而判断待检测图片对应的产品表面是否有缺陷，若有，则输出缺陷所在的区域。

11.根据权利要求10所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测系统，其特征在于，所述训练样本图片为不含有缺陷的图片。

12.根据权利要求11所述的一种基于语义分割的产品表面缺陷检测系统，其特征在于，所述训练样本图片分为标记的训练样本、未标记的训练样本。