缺陷检测方法、装置、非易失性存储介质及电子设备与流程

本申请涉及工业自动化和计算机视觉领域，具体而言，涉及一种缺陷检测方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。

背景技术：

1、在工业质检领域，产品的质量检测主要依赖于图像处理和目标检测算法。面对产品外观复杂多变、形状各异以及瑕疵细微等挑战，深度学习模型已成为自动化检测系统的核心。然而，工业质检图像数据往往分布不均衡，加之光照变化、产品表面反光等复杂情况，使得质量检测的难度大幅提升。当前的技术手段难以动态适应不同产品和质检环境的变化，导致质检系统在实际应用中表现欠佳，特别是在检测微小缺陷或瑕疵时更为突出。现有的图像增强方法大多采用预设的静态策略，缺乏根据工业质检具体需求进行动态调整的能力，从而影响了产品质量检测的效果。相关技术中存在产品质量检测效果不理想的技术问题。

2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种缺陷检测方法、装置、非易失性存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中存在的产品质量检测效果不理想的技术问题。

2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种缺陷检测方法，包括：获取目标类物体的检测性能，其中，所述检测性能为采用初始检测模型对所述目标类物体进行检测得到的；基于所述检测性能，以及所述目标类物体所处的环境参数，确定需要进行数据增强的目标特征；采用所述目标特征对应的数据增强策略，对所述初始检测模型进行调整，得到目标检测模型；采用所述目标检测模型，对所述目标类物体进行缺陷检测，得到目标检测结果。

3、可选地，所述基于所述检测性能，以及所述目标类物体所处的环境参数，确定需要进行数据增强的目标特征，包括：基于所述环境参数，以及所述目标类物体的物体材质，确定所述目标类物体需要进行缺陷检测的多个预定表面特征；基于所述检测性能，在所述多个预定表面特征中确定所述目标特征。

4、可选地，所述多个预定表面特征分别与预定缺陷模式对应，所述基于所述检测性能，在所述多个预定表面特征中确定所述目标特征，包括：获取与所述目标类物体的物体类型匹配的参考缺陷数据；基于所述参考缺陷数据，以及所述检测性能，确定所述目标类物体存在的目标缺陷模式；在所述多个预定表面特征中，确定于所述目标缺陷模式相匹配的所述目标特征。

5、可选地，所述采用所述目标特征对应的数据增强策略，对所述初始检测模型进行调整，得到目标检测模型，包括：基于所述目标特征的识别需求，确定所述初始检测模型中的需要调整的参数类型；采用所述数据增强策略，对所述初始检测模型中的所述参数类型的参数设置进行调整，得到所述目标检测模型。

6、可选地，所述采用所述数据增强策略，对所述初始检测模型中的所述参数类型的参数设置进行调整，得到所述目标检测模型，包括：确定所述初始检测模型中与所述目标特征关联的特征通道；按照所述数据增强策略指示的权重调整方式，对所述特征通道的初始权重进行调整，得到所述目标检测模型。

7、可选地，所述方法还包括： 获取所述环境参数的变化信息；在所述变化信息大于预定环境变化阈值的情况下，允许将所述环境参数更新为变化参数；响应于生成所述变化参数，确定执行对所述初始检测模型的调整处理。

8、可选地，所述方法还包括： 确定目标产线允许生产的物体类型；基于所述物体类型，在预定的多个候选模型中，确定所述初始检测模型，其中，所述多个候选模型分别对不同类型的物体的缺陷检测能力不同。

9、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种缺陷检测装置，包括：获取检测性能模块，用于获取目标类物体的检测性能，其中，所述检测性能为采用初始检测模型对所述目标类物体进行检测得到的；确定目标特征模块，用于基于所述检测性能，以及所述目标类物体所处的环境参数，确定需要进行数据增强的目标特征；调整检测模型模块，用于采用所述目标特征对应的数据增强策略，对所述初始检测模型进行调整，得到目标检测模型；确定检测结果模块，用于采用所述目标检测模型，对所述目标类物体进行缺陷检测，得到目标检测结果。

10、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行任意一项所述的缺陷检测方法。

11、根据本申请实施例的另一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现任意一项所述的缺陷检测方法。

12、在本申请实施例中，通过获取目标类物体的检测性能，其中，所述检测性能为采用初始检测模型对所述目标类物体进行检测得到的；基于所述检测性能，以及所述目标类物体所处的环境参数，确定需要进行数据增强的目标特征；采用所述目标特征对应的数据增强策略，对所述初始检测模型进行调整，得到目标检测模型；采用所述目标检测模型，对所述目标类物体进行缺陷检测，得到目标检测结果。达到了提高检测模型适应性的目的，实现了提高产品检测精度的技术效果，进而解决了相关技术中存在的产品质量检测效果不理想的技术问题。

技术特征：

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测性能，以及所述目标类物体所处的环境参数，确定需要进行数据增强的目标特征，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个预定表面特征分别与预定缺陷模式对应，所述基于所述检测性能，在所述多个预定表面特征中确定所述目标特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标特征对应的数据增强策略，对所述初始检测模型进行调整，得到目标检测模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述数据增强策略，对所述初始检测模型中的所述参数类型的参数设置进行调整，得到所述目标检测模型，包括：

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种缺陷检测装置，其特征在于，包括：

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至7中任意一项所述的缺陷检测方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任意一项所述的缺陷检测方法。

技术总结本申请公开了一种缺陷检测方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标类物体的检测性能，其中，检测性能为采用初始检测模型对目标类物体进行检测得到的；基于检测性能，以及目标类物体所处的环境参数，确定需要进行数据增强的目标特征；采用目标特征对应的数据增强策略，对初始检测模型进行调整，得到目标检测模型；采用目标检测模型，对目标类物体进行缺陷检测，得到目标检测结果。本申请解决了相关技术中存在的产品质量检测效果不理想的技术问题。技术研发人员：段明杉,张锐受保护的技术使用者：北京钢铁侠科技有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/13