一种基于深度学习的缺陷检测模型训练和缺陷检测方法

本发明涉及图像检测技术领域，具体提供了一种基于深度学习的缺陷检测模型训练和缺陷检测方法，包括：步骤一、获取原始样本图像；步骤二、对原始样本图像进行归一化处理；步骤三、构建缺陷分类模型；步骤四、判断缺陷有无并分类；步骤五、设定判断阈值；步骤六、获取步骤五中有缺陷的块图像，分类标记；步骤七、标记块图像进行标记和迭代训练；步骤八、对分类标记后的图像进一步进行训练；本发明对于缺陷的检测设置两次裁剪步骤，先对样本图像进行下采样，获取对应样本图像的缩略图进行训练，缩短训练时间，再对有缺陷图像进行上采样，使图像特征更为清晰，将较小的特征放大，提高识别的准确率；本发明通过多次重复训练，能够有效降低误检概率。