[发明专利]物体缺陷识别模型训练方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种物体缺陷识别模型训练方法、装置及电子设备、存储介质，该方法由物体缺陷识别模型训练系统执行，该方法包括：通过图像采集模块采集物体的训练样本图像，包括有缺陷图像和无缺陷图像；通过图像标注模块对有缺陷图像进行标注，得到标注图像；根据无缺陷图像和标注图像，通过模型训练模块训练物体缺陷识别模型；通过无线通信模块，将训练后的物体缺陷识别模型发送至产线系统，以使产线系统进行物体缺陷识别；上述各模块均通过模块化封装在物体缺陷识别模型训练系统中。本申请将模型在开发和应用过程所需的多种功能进行了模块化封装，实现了模型的复用和快速迭代，增加了模型的可扩展性，同时还能够自动提取和标注缺陷，效率更高。

技术领域

本申请涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种物体缺陷识别模型训练方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着我国工业自动化和智能化的升级改造，目前在质检领域，仍有很多企业通过有经验的质检人员来判断工件或产品是否合格，然而这种方式需要依靠质检人员的主观判断，存在效率低、成本高、容易漏检误检等问题。

近几年人工智能的快速兴起和发展，使得机器视觉技术在质检领域得到了更多应用，现有的基于机器视觉对工件等物体进行缺陷识别时主要采用碎片化的识别算法开发模式，然而这种方式效率低下，无法做到有效复用，极大限制了其扩展性，难以形成较大的市场规模。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的物体缺陷识别模型训练方法、装置、电子设备和存储介质。

依据本申请的第一方面，提供了一种物体缺陷识别模型训练方法，由物体缺陷识别模型训练系统执行，所述方法包括：

通过图像采集模块采集物体的训练样本图像，所述训练样本图像包括有缺陷图像和无缺陷图像；

通过图像标注模块对所述有缺陷图像进行标注，得到标注图像；

根据所述无缺陷图像和所述标注图像，通过模型训练模块训练物体缺陷识别模型，得到训练后的物体缺陷识别模型；

通过无线通信模块，将训练后的物体缺陷识别模型发送至产线系统，以使所述产线系统根据训练后的物体缺陷识别模型进行物体缺陷识别；

其中，所述图像采集模块、所述图像标注模块、所述模型训练模块和所述无线通信模块均通过模块化封装在所述物体缺陷识别模型训练系统中。

可选地，所述方法还包括：

通过图像数据导入模块导入测试样本图像；

通过图像预处理模块，对所述测试样本图像进行预处理，得到预处理图像；

通过模型测试模块，将所述预处理图像输入训练后的物体缺陷识别模型进行测试，得到测试结果；

若测试结果通过，则执行通过无线通信模块，将训练后的物体缺陷识别模型发送至产线系统的步骤；

其中，所述图像数据导入模块、所述图像预处理模块和所述模型测试模块均通过模块化封装在所述物体缺陷识别模型训练系统中。

可选地，所述模型测试模块包括图像处理子模块、缺陷分割子模块和缺陷分类子模块，所述通过模型测试模块，将所述预处理图像输入训练后的物体缺陷识别模型进行测试，得到测试结果包括：

通过所述图像处理子模块对所述预处理图像进行缺陷特征提取，得到所述预处理图像中的缺陷区域；

通过所述缺陷分割子模块将所述缺陷区域从所述预处理图像中分割出来，得到缺陷区域图像；

通过所述缺陷分类子模块对所述缺陷区域图像进行分类，得到缺陷分类结果。

可选地，所述方法还包括：