[发明专利]缺陷检测模型的训练方法及装置

说明书

本发明涉及工业质检技术领域，提供一种缺陷检测模型的训练方法及装置，方法包括：获取实施人员构建的包含多个缺陷图片的缺陷图库；确定每个缺陷图片对应的真实缺陷信息；基于缺陷图库和真实缺陷信息对实施人员进行抽查考试；在实施人员通过抽查考试时，使实施人员对每个工件图片中的缺陷进行标注；训练得到缺陷检测模型；通过缺陷检测模型对多个缺陷图片中的缺陷进行检测；对缺陷检测模型进行评估；在综合评分达到预期要求时，保存缺陷检测模型。由此，可以避免因实施人员对缺陷认知错误导致其在进行缺陷标注时标注有误的现象，辅助实施人员把控标注质量，达到数据防错防呆的目的，使训练出的缺陷检测模型满足要求。

技术领域

本发明涉及工业质检技术领域，具体涉及一种缺陷检测模型的训练方法和一种缺陷检测模型的训练装置。

背景技术

在电子消费品零部件的缺陷检测领域，表面缺陷质量检测的工作可通过质检机实现。质检机正常工作的前提条件之一是部署符合标准即满足要求的缺陷检测模型。对于机器学习领域而言，模型训练时所需的训练样本的准备工作是至关重要的。

相关技术之中，模型训练样本的准备工作是由现场的实施人员承担的，因此很可能出现实施人员对缺陷认知不足而导致提供的样本错误的现象，进一步导致所训练的模型不符合工厂客户要求的情况，影响后续缺陷检测的效果。

发明内容

本发明为解决实施人员对缺陷认知不足而导致提供的样本错误的问题，提出了如下技术方案。

本发明第一方面实施例提出了一种缺陷检测模型的训练方法，包括以下步骤：获取实施人员构建的包含多个缺陷图片的缺陷图库；确定每个所述缺陷图片对应的真实缺陷信息；基于所述缺陷图库和所述真实缺陷信息对所述实施人员进行抽查考试；在所述实施人员通过所述抽查考试时，获取多个工件图片；使所述实施人员对每个所述工件图片中的缺陷进行标注；获取标注后的工件图片，并基于所述标注后的工件图片训练得到缺陷检测模型；通过所述缺陷检测模型对所述多个缺陷图片中的缺陷进行检测，得到每张缺陷图片的预测缺陷信息；根据各个所述缺陷图片的预测缺陷信息和真实缺陷信息，对所述缺陷检测模型进行评估，以得到所述缺陷检测模型的综合评分；在所述综合评分达到预期要求时，保存所述缺陷检测模型。

另外，根据本发明上述实施例的缺陷检测模型的训练方法还可以具有如下附加的技术特征。

根据本发明的一个实施例，在所述基于所述缺陷图库和所述真实缺陷信息对所述实施人员进行抽查考试之前，还包括：确定当前条件满足触发抽查考试的预设条件，其中，所述当前条件包括考试频率。

根据本发明的一个实施例，基于所述缺陷图库和所述真实缺陷信息对所述实施人员进行抽查考试，包括：从所述缺陷图库中选取至少一个缺陷图片，并使所述实施人员输入选取的缺陷图片的缺陷类别名；根据所述选取的缺陷图片的真实缺陷信息，确定所述选取的缺陷图片的真实缺陷类别名；判断所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名是否匹配；如果所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名匹配，则确定所述实施人员通过所述抽查考试；如果所述实施人员输入的所述缺陷类别名与所述真实缺陷类别名不匹配，则确定所述实施人员未通过所述抽查考试。

根据本发明的一个实施例，根据各个所述缺陷图片的预测缺陷信息和真实缺陷信息对所述缺陷检测模型进行评估，以得到所述缺陷检测模型的综合评分，包括：确定所述缺陷图库中的多种缺陷图片，并确定每种缺陷图片的预测缺陷信息和真实缺陷信息，其中，每种缺陷图片对应一种缺陷类别；将所述每种缺陷图片的预测缺陷信息与真实缺陷信息进行比对，以得到所述缺陷检测模型检测每种缺陷图片时对应的准确率和召回率；根据所述准确率和所述召回率确定每种缺陷图片的调和均值；根据各个所述调和均值确定所述缺陷检测模型的综合评分。

根据本发明的一个实施例，缺陷检测模型的训练方法，还包括：在所述实施人员未通过所述抽查考试时，返回基于所述缺陷图库对所述实施人员进行抽查考试的步骤。