[发明专利]检测模型的训练方法、缺陷检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种金属表面缺陷的检测方法，其特征在于，包括：

获取目标金属表面的检测图像及目标金属表面的模板图像；所述模板图像是所述目标金属表面无缺陷的图像；

将所述目标金属表面的检测图像及目标金属表面的模板图像输入至金属表面缺陷的检测模型，得到所述金属表面缺陷的检测模型输出的所述目标金属表面的检测图像及目标金属表面的模板图像间的差异信息；所述金属表面缺陷的检测模型为预先训练的，用于提取输入的目标金属表面的检测图像的特征信息及目标金属表面的模板图像的特征信息，将所述检测图像的特征信息与所述模板图像的特征信息间的特征差异信息，及所述检测图像的特征信息进行拼接，形成第一特征信息；对所述第一特征信息进行特征融合，输出目标金属表面的检测图像及目标金属表面的模板图像间的差异信息；

根据所述目标金属表面的检测图像及目标金属表面的模板图像间的差异信息，确定所述目标金属表面是否存在缺陷。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述金属表面缺陷的检测模型包括：卷积池化层，特征拼接层及输出层；

所述卷积池化层，用于对输入的所述目标金属表面的检测图像及所述目标金属表面的模板图像进行卷积池化处理，提取所述目标金属表面的模板图像及检测图像的特征信息；

所述特征拼接层，用于获取所述模板图像的特征信息及检测图像的特征信息间的特征差异信息，并将获取的所述特征差异信息与所述检测图像的特征信息进行拼接，得到拼接特征信息；对所述拼接特征信息进行上采样，得到第一特征信息；

所述输出层，用于对所述第一特征信息进行卷积处理，得到所述目标金属表面的模板图像及检测图像间的差异信息。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，

所述特征拼接层，具体用于根据模板图像的特征信息及检测图像的特征信息，计算所述模板图像的特征信息及所述检测图像的特征信息间的特征差值，根据所述特征差值确定所述模板图像的特征信息及检测图像的特征信息间的特征差异信息。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，

所述卷积池化层，具体用于分别对输入的所述模板图像及所述检测图像进行第一卷积处理得到模板图像的第二特征信息及检测图像的第二特征信息；

分别对所述模板图像的第二特征信息及检测图像第二特征信息进行第一池化和第二卷积处理，得到模板图像的第三特征信息及检测图像的第三特征信息；

分别对所述模板图像的第三特征信息及检测图像的第三特征信息进行第二池化和第三卷积处理，得到模板图像的第四特征信息及检测图像的第四特征信息。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，

所述特征拼接层，具体用于根据模板图像的第二特征信息及检测图像的第二特征信息，计算模板图像的第二特征信息及检测图像的第二特征信息间的特征差值，根据所述模板图像的第二特征信息及检测图像的第二特征信息间的特征差值确定第一特征差异信息，并将所述第一特征差异信息及所述检测图像的第二特征信息叠加拼接为第一拼接特征信息；其中，所述第一特征差异信息为所述模板图像的第二特征信息及检测图像的第二特征信息间的特征差异信息；

根据模板图像的第三特征信息及检测图像的第三特征信息，计算模板图像的第三特征信息及检测图像的第三特征信息间的特征差值，根据所述模板图像的第三特征信息及检测图像的第三特征信息间的特征差值确定第二特征差异信息，并将所述第二特征差异信息及所述检测图像的第三特征信息叠加拼接为第二特征拼接信息；其中，所述第二特征差异信息为所述模板图像的第三特征信息及检测图像的第三特征信息间的特征差异信息；

根据模板图像的第四特征信息及检测图像的第四特征信息，计算模板图像的第四特征信息及检测图像的第四特征信息间的特征差值，根据所述模板图像的第四特征信息及检测图像的第四特征信息间的特征差值确定第三特征差异信息，并将所述第三特征差异信息及所述检测图像的第四特征信息叠加拼接为第三特征拼接信息；其中，所述第三特征差异信息为所述模板图像的第四特征信息及检测图像的第四特征信息间的特征差异信息；

将所述第一特征拼接信息、第二特征拼接信息及第三特征拼接信息进行上采样，并按照预设顺序拼接为第一特征信息。