[发明专利]工业质检方法、装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种工业质检方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取工业质检图片，并采用第一目标检测网络对所述工业质检图片进行图片标注质量检测和负难样本筛选，以将所述图片标注质量低于预设阈值的样本输出，并对所述负难样本进行增强，其中，所述第一目标检测网络包括单阶段目标检测模型；

将所述工业质检图片输入生成对抗网络中，以识别异常样本并输出异常分类；

将滤除所述异常样本后的工业质检图片输入第二目标检测网络中，以识别缺陷类别和位置，其中，所述第二目标检测网络包括单阶段目标检测模型或双阶段目标检测模型；

根据所述异常分类、所述缺陷类别和位置，输出质检结果。

2.根据权利要求1所述的工业质检方法，其特征在于，采用正常良品图片样本训练所述生成对抗网络，通过跳跃式连接的自编码器Autoencoder生成伪图像，根据测试图片和所述伪图像之间的差异程度识别异常样本。

3.根据权利要求1所述的工业质检方法，其特征在于，采用第一目标检测网络对所述工业质检图片进行图片标注增强前，还包括：

对所述工业质检图片进行切图和图像增强，所述图像增强包括：翻转、旋转、平移、颜色扰动。

4.根据权利要求1所述的工业质检方法，其特征在于，所述单阶段目标检测模型包括：YOLO系列模型、SSD模型，所述双阶段目标检测模型包括：Faster R-CNN、Cascade R-CNN、HTC。

5.一种工业质检装置，其特征在于，包括：

第一增强模块，所述第一增强模块用于获取工业质检图片，并采用第一目标检测网络对所述工业质检图片进行图片标注质量检测和负难样本筛选，以将所述图片标注质量低于预设阈值的样本输出，并对所述负难样本进行增强，其中，所述第一目标检测网络包括单阶段目标检测模型；

异常检测模块，所述异常检测模块用于将所述工业质检图片输入生成对抗网络中，以识别异常样本并输出异常分类；

目标检测模块，所述目标检测模块用于将滤除所述异常样本后的工业质检图片输入第二目标检测网络中，以识别缺陷类别和位置，其中，所述第二目标检测网络包括单阶段目标检测模型或双阶段目标检测模型；

输出模块，所述输出模块用于根据所述异常分类、所述缺陷类别和位置，输出质检结果。

6.根据权利要求5所述的工业质检装置，其特征在于，所述异常检测模块具体用于：

采用正常良品图片样本训练所述生成对抗网络，通过跳跃式连接的自编码器Autoencoder生成伪图像，根据测试图片和所述伪图像之间的差异程度识别异常样本。

7.根据权利要求5所述的工业质检装置，其特征在于，还包括：第二增强模块，所述第二增强模块用于根据实际需要对所述工业质检图片进行切图和图像增强，所述图像增强包括：翻转、旋转、平移、颜色扰动。

8.根据权利要求5所述的工业质检装置，其特征在于，所述单阶段目标检测模型包括：YOLO系列模型、SSD模型，所述双阶段目标检测模型包括：Faster R-CNN、Cascade R-CNN、HTC。

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1-4中任一项所述的工业质检方法。