摘要
本发明涉及计算机视觉技术领域,公开了一种工业缺陷的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取待检测图像,并获取待检测图像对应的目标异常区域和对应的异常分数;获取目标异常区域对应的特征向量,并计算特征向量与各文本特征间的图文相似度,以及与各图像特征间的图像相似度;采用异常分数对各图文相似度和各图像相似度进行加权,得到各加权图文相似度和各加权图像相似度,并根据各加权图文相似度和各加权图像相似度,获取待检测图像对应的工业缺陷类别。本实施例的方案,可以在工业特定领域缺陷样本小样本的情况下实现对已知和未知缺陷类别的准确检测,可以提升工业缺陷检测的鲁棒性和准确性,更好的符合现实工业的作业环境。
技术关键词
缺陷类别
图文
文本
多模态
工业缺陷检测
生成图像特征
预训练方法
计算机视觉技术
可读存储介质
计算机程序产品
支路
电子设备
处理器通信
关系
存储器
鲁棒性
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文本检测方法
自然场景
二值化算法
文本检测技术
深度学习图像
风险点
金融风险控制方法
计算机执行指令
数据
多模态
山地
场景
地球同步卫星
渲染三维模型
无人机巡检