一种基于乘积量化学习策略的缺陷检测算法

摘要

本发明公开了一种基于乘积量化学习策略的缺陷检测算法，其是一种基于普通笛卡尔K均值的算法的改进算法，即半监督笛卡尔K均值算法。主要采用三阶段方式，第一阶段：确定缺陷的位置和种类，采用最优反向预测算法作为检测手段；第二阶段：对第一阶段检测出的各个结构图像中的缺陷位置做定位检测，也是采用基于目标检测的方式；第三阶段：在第二阶段的基础上，对检测图像进行裁剪，将其送到分类模型进行分类，以确定最终的分类和识别结果。本发明能够有效地减少每个子空间的量化误差，提高识别性能。