基于半监督学习的塑料制品表面缺陷检测方法及系统

摘要

本发明涉及缺陷检测领域，具体涉及一种基于半监督学习的塑料制品表面缺陷检测方法及系统，该方法包括：构建表面缺陷检测网络；对表面缺陷检测网络进行半监督训练：输入有标签数据，根据第一网络分支、第二网络分支输出的缺陷检测结果和标签数据，结合交叉熵函数，计算有监督损失；输入无标签数据，根据第一网络分支和第二网络分支输出的缺陷检测结果，计算无监督损失；为无监督损失设置权值，基于有监督损失和无监督损失的加权和进行半监督训练；其中，根据历史有监督损失计算当前次训练时的权值，历史有监督损失值越大，权值越小；利用训练好的表面缺陷检测网络进行塑料制品表面缺陷的检测。本发明在降低训练成本的同时，保证了训练效果。