[发明专利]缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括获取待检测产品的产品图像以及与所述产品图像匹配的模板图像；对所述产品图像及所述模板图像分别进行特征提取，得到所述产品图像的第一特征图以及所述模板图像的第二特征图；对所述第一特征图与所述第二特征图之间的相关性进行分析，得到所述第一特征图与所述第二特征图之间的相关性注意力图；基于所述相关性注意力图对所述第一特征图、所述第二特征图进行融合，得到第一融合特征图；对所述第一融合特征图进行检测，得到所述产品图像的缺陷检测结果。本公开实施例可提高缺陷检测的准确率。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种缺陷检测方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

工业产品的表面缺陷，如刮擦、起泡、滴墨等问题不仅会影响工业产品的美观，有时更会影响其使用场景下的效果与安全性。传统的缺陷检测方式通常依赖于人眼检测，需要大量人力，且人眼检测的效果难以做到定量化且会时常有波动，检测效果较差。

传统的工业缺陷检测，通常利用空域或时域特征直接利用傅里叶变换、加博尔(Gabor)变换等对缺陷进行检测，但这些缺陷检测方式对缺陷形态以及现象条件等比较敏感，如果缺陷本身具有多样性有时会存在一定漏检与误检。

发明内容

本公开提出了一种缺陷检测技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种缺陷检测方法，包括：

获取待检测产品的产品图像以及与所述产品图像匹配的模板图像；对所述产品图像及所述模板图像分别进行特征提取，得到所述产品图像的第一特征图以及所述模板图像的第二特征图；对所述第一特征图与所述第二特征图之间的相关性进行分析，得到所述第一特征图与所述第二特征图之间的相关性注意力图；基于所述相关性注意力图对所述第一特征图、所述第二特征图进行融合，得到第一融合特征图；对所述第一融合特征图进行检测，得到所述产品图像的缺陷检测结果。

在一种可能的实现方式中，在获取待检测产品的产品图像以及与所述产品图像匹配的模板图像之前，所述方法还包括：对所述产品图像和初始模板图像分别进行特征点提取，得到所述产品图像中第一预设数量的第一特征点，以及所述初始模板图像中所述第一预设数量的第二特征点；对所述第一特征点与所述第二特征点进行特征点匹配，确定出所述产品图像与所述初始模板图像中的特征点对，每个特征点对包括相匹配的一个第一特征点和一个第二特征点；在所述特征点对的数量大于或等于数量阈值的情况下，根据所述特征点对中特征点的位置，确定所述初始模板图像到所述产品图像的仿射变换矩阵；根据所述仿射变换矩阵，对所述初始模板图像进行变换，得到所述模板图像。

在一种可能的实现方式中，在确定出所述产品图像与所述初始模板图像中的特征点对之后，所述方法还包括：在所述特征点对的数量小于所述数量阈值的情况下，再次对所述产品图像和初始模板图像分别进行特征点提取，得到所述产品图像中第二预设数量的第一特征点，以及所述初始模板图像中所述第二预设数量的第二特征点，其中，所述第二预设数量大于所述第一预设数量。

在一种可能的实现方式中，所述方法通过特征提取网络对所述产品图像及所述模板图像分别进行特征提取，所述特征提取网络包括第一子网络、第二子网络及第三子网络，

其中，所述对所述产品图像及所述模板图像分别进行特征提取，得到所述产品图像的第一特征图以及所述模板图像的第二特征图，包括：将所述产品图像及所述模板图像分别输入所述第一子网络中处理，输出所述产品图像的第一中间特征图及所述模板图像的第二中间特征图；将所述第一中间特征图输入所述第二子网络中处理，输出所述第一特征图；将所述第二中间特征图输入所述第三子网络中处理，输出所述第二特征图。