缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質與流程

本申請涉及人工智能，特別是涉及一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術：

1、隨著現代科技水平的迅速提高和應用技術的日新月異，出現了各種功能獨特的玻璃。玻璃是促進社會發展最重要的材料之一，不僅應用廣泛，而且還是某些尖端領域的關鍵材料，因此，玻璃的缺陷至關重要。

2、傳統技術中，需要具備一定經驗的工人對玻璃進行手動的缺陷檢測。但是，這種方法非常局限，過于依賴工人的經驗，無法避免缺陷檢測不夠準確的問題。

技術實現思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質以及計算機程序產品，能夠提高缺陷檢測的準確性。

2、第一方面，本申請提供了一種缺陷檢測方法，包括：

3、確定目標對象圖中待檢測的區域的區域表征向量；

4、在基于注意力機制對區域表征向量進行編碼的過程中，對區域表征向量進行特征提取，得到查詢編碼數據；

5、對區域表征向量進行多粒度的降采樣處理，得到各粒度的降采樣編碼數據，并對各粒度的降采樣編碼數據進行特征映射處理，得到各粒度的鍵編碼數據以及值編碼數據；

6、對查詢編碼數據、各粒度的鍵編碼數據以及值編碼數據進行注意力計算，得到多粒度特征數據；

7、基于多粒度特征數據對待檢測的區域進行缺陷檢測，得到缺陷檢測結果。

8、第二方面，本申請提供了一種缺陷檢測裝置，包括：

9、確定模塊，用于確定目標對象圖中待檢測的區域的區域表征向量；

10、提取模塊，用于在基于注意力機制對區域表征向量進行編碼的過程中，對區域表征向量進行特征提取，得到查詢編碼數據；

11、處理模塊，用于對區域表征向量進行多粒度的降采樣處理，得到各粒度的降采樣編碼數據，并對各粒度的降采樣編碼數據進行特征映射處理，得到各粒度的鍵編碼數據以及值編碼數據；

12、計算模塊，用于對查詢編碼數據、各粒度的鍵編碼數據以及值編碼數據進行注意力計算，得到多粒度特征數據；

13、檢測模塊，用于基于多粒度特征數據對待檢測的區域進行缺陷檢測，得到缺陷檢測結果。

14、第三方面，本申請提供了一種計算機設備，計算機設備包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執行該計算機程序時實現上述的方法中的步驟。

15、第四方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述的方法中的步驟。

16、第五方面，本申請提供了一種計算機程序產品，計算機程序產品包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現本上述的方法中的步驟。

17、上述缺陷檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品，基于注意力機制對目標對象圖中待檢測的區域的區域表征向量進行編碼，通過對區域表征向量進行特征提取得到查詢編碼數據，對區域表征向量進行多粒度的降采樣處理，得到各粒度的降采樣編碼數據，進而對各粒度的降采樣編碼數據進行特征映射處理，得到各粒度的鍵編碼數據和值編碼數據，不同粒度的鍵編碼數據和值編碼數據能夠捕獲不同尺度的注意力，后續對查詢表征向量、各粒度的鍵編碼數據和值編碼數據進行注意力計算，得到的多粒度特征數據能夠充分反映待檢測區域中的多粒度信息，通過多粒度特征數據對待檢測的區域進行缺陷檢測，對尺度不同或深淺程度不同的缺陷均可有效檢出，從而得到更準確的缺陷檢測結果，提高了缺陷檢測的準確性。

技術特征：

1.一種缺陷檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定目標對象圖中待檢測的區域的區域表征向量之前，還包括：

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述注意力機制為使用多個注意力頭的多頭注意力機制；

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

5.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述查詢編碼數據包括各所述注意力頭輸出的查詢編碼數據；所述對所述查詢編碼數據、所述各粒度的鍵編碼數據以及值編碼數據進行注意力計算，得到多粒度特征數據，包括：

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷檢測結果包括缺陷類別對應的缺陷圖像；所述待檢測的區域為對象區域中的子區域；所述基于所述多粒度特征數據對所述待檢測的區域進行缺陷檢測，得到缺陷檢測結果，包括：

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種缺陷檢測裝置，其特征在于，包括：

9.一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。

技術總結
本申請涉及一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質。方法包括：確定目標對象圖中待檢測的區域的區域表征向量；在基于注意力機制對區域表征向量進行編碼的過程中，對區域表征向量進行特征提取，得到查詢編碼數據；對區域表征向量進行多粒度的降采樣處理，得到各粒度的降采樣編碼數據，并對各粒度的降采樣編碼數據進行特征映射處理，得到各粒度的鍵編碼數據以及值編碼數據；對查詢編碼數據、各粒度的鍵編碼數據以及值編碼數據進行注意力計算，得到多粒度特征數據；基于多粒度特征數據對待檢測的區域進行缺陷檢測，得到缺陷檢測結果。采用本申請，能夠提高缺陷檢測的準確性。

技術研發人員：周震東,金韻,袁磊,莫宇,劉樞,呂江波,沈小勇
受保護的技術使用者：深圳思謀信息科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21