[发明专利]缺陷检测方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品

权利要求书

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像以及所述待检测图像对应的模板图像；

获得所述待检测图像与所述模板图像的差异图像；

根据所述差异图像，确定所述待检测图像中的缺陷的候选框；

获得所述候选框在所述模板图像上的第一图像块，以及所述候选框在所述差异图像上的第二图像块；

通过预先训练的第一神经网络对所述第一图像块和所述第二图像块进行处理，得到所述候选框对应的缺陷检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的第一神经网络对所述第一图像块和所述第二图像块进行处理，得到所述候选框对应的缺陷检测结果，包括：

通过预先训练的第一神经网络对所述第一图像块进行处理，得到所述第一图像块对应的第一深度特征；

通过所述第一神经网络对所述第二图像块进行处理，得到所述第二图像块对应的第二深度特征；

至少根据所述第一深度特征和所述第二深度特征，确定所述候选框对应的缺陷检测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一深度特征和所述第二深度特征，确定所述候选框对应的缺陷检测结果，包括：

对所述第一图像块和所述第二图像块分别进行灰度统计，得到所述第一图像块对应的第一灰度统计结果和所述第二图像块对应的第二灰度统计结果；

至少根据所述第一深度特征、所述第二深度特征、所述第一灰度统计结果和所述第二灰度统计结果，确定所述候选框对应的缺陷检测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述第一灰度统计结果包括：所述第一图像块中灰度值为0的像素数和灰度值为255的像素数；

所述第二灰度统计结果包括：所述第二图像块中灰度值为0的像素数和灰度值为255的像素数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一深度特征和所述第二深度特征，确定所述候选框对应的缺陷检测结果，包括：

获得所述第一图像块对应的第一轮廓信息，以及所述第二图像块对应的第二轮廓信息；

至少根据所述第一深度特征、所述第二深度特征、所述第一轮廓信息和所述第二轮廓信息，确定所述候选框对应的缺陷检测结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述第一轮廓信息包括：第一二值化图像块中最大的N个轮廓的几何信息，以及所述第一二值化图像块中的轮廓的数量，其中，N为大于或等于1的整数；

所述第二轮廓信息包括：第二二值化图像块中最大的N个轮廓的几何信息，以及所述第二二值化图像块中的轮廓的数量。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一深度特征和所述第二深度特征，确定所述候选框对应的缺陷检测结果，包括：

获得所述第一图像块的宽度和高度；

至少根据所述第一深度特征、所述第二深度特征、所述宽度和所述高度，确定所述候选框对应的缺陷检测结果。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一深度特征和所述第二深度特征，确定所述候选框对应的缺陷检测结果，包括：

获得所述第一图像块的梯度信息，以及所述第二图像块的梯度信息；

至少根据所述第一深度特征、所述第二深度特征、所述第一图像块的梯度信息和所述第二图像块的梯度信息，确定所述候选框对应的缺陷检测结果。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一深度特征和所述第二深度特征，确定所述候选框对应的缺陷检测结果，包括：

获得所述第一图像块对应的第一二值化图像块与所述第二图像块对应的第二二值化图像块的差异图像块；

获得所述差异图像块的特征信息；

至少根据所述第一深度特征、所述第二深度特征和所述差异图像块的特征信息，确定所述候选框对应的缺陷检测结果。