[发明专利]物品缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种物品缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测物品的图像的第一初始特征集；

基于全局分类器处理所述第一初始特征集，以获得类别结果和分割结果；

根据所述类别结果和所述分割结果，确定所述待检测物品的缺陷情况。

2.根据权利要求1所述的物品缺陷检测方法，其特征在于，所述全局分类器包括训练完成的编码器和训练完成的解码器，所述基于全局分类器处理第一初始特征集，以获得类别结果和分割结果，包括：

基于所述训练完成的编码器对所述第一初始特征集进行混合编码，以获得第一混合特征集；

基于所述训练完成的解码器对所述第一混合特征集分别进行类别预测和分割预测，以获得类别结果和分割结果。

3.根据权利要求2所述的物品缺陷检测方法，其特征在于，所述第一混合特征集包括M个第一混合特征x_{i_out}；其中，M为大于等于1的正整数，i为序号，0≤i≤M-1，所述基于所述训练完成的解码器对所述第一混合特征集分别进行类别预测和分割预测，以获得类别结果和分割结果，包括：

对第一混合特征x_{M-1-i_out}进行解码，以获得第一解码结果output_i；

对所述第一解码结果output_i分别进行类别预测和分割预测，以获得类别结果class_i和分割结果mask_i；其中，所述第一混合特征x_{i_out}的尺寸是按序排列的。

4.根据权利要求3所述的物品缺陷检测方法，其特征在于，所述对第一混合特征x_{M-1-i_out}进行解码，以获得第一解码结果output_i，包括：

在所述第一混合特征x_{M-1-i_out}的尺寸小于第一混合特征x_{M-i-2_out}的尺寸，和/或，第一混合特征x_{M-i_out}包括第一尺寸、第二尺寸和第三尺寸的混合特征时，基于注意力网络对所述第一混合特征x_{M-1-i_out}进行解码，获得第一解码结果output_i；或者，

在所述第一混合特征x_{M-1-i_out}的尺寸大于等于第一混合特征x_{M-i-2_out}的尺寸，和/或，第一混合特征x_{M-i_out}包括第一尺寸、第二尺寸和第三尺寸的混合特征时，基于注意力网络对所述第一混合特征x_{M-1-i_out}和第一解码结果output_i-1进行解码，获得第一解码结果output_i；其中，所述第一尺寸大于所述第二尺寸，所述第二尺寸大于所述第三尺寸。

5.根据权利要求中3所述的物品缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述第一解码结果output_i分别进行类别预测和分割预测，以获得类别结果class_i和分割结果mask_i，包括：

基于预测模块对所述第一解码结果output_i和所述第一混合特征x_{M-1-i_out}分别进行类别预测和分割预测，以获得类别结果class_i和分割结果mask_i。

6.根据权利要求5所述的物品缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述类别结果和所述分割结果，确定所述待检测物品的缺陷情况，包括：

若在获得所述类别结果class_i和所述分割结果mask_i后不再进行解码处理，则根据所述类别结果class_i和所述分割结果mask_i的乘积，确定所述待检测物品的缺陷情况。

7.根据权利要求4所述的物品缺陷检测方法，其特征在于，所述注意力网络包括交叉注意力网络、自注意力网络和第一前馈神经网络。