基于半监督网络的图像缺陷检测方法、装置和存储介质

摘要

本发明公开了基于半监督网络的图像缺陷检测方法、设备和存储介质，包括以下步骤：获取输入图像；对输入图像进行语义分割，并对像素赋予标签；构建缺陷分割网络，对输入图像进行缺陷分割；构建FCD网络，使用FCD网络获取分割图像中存在缺陷的概率；对缺陷检测性能进行评估。本方法包括了基于双重注意力机制的缺陷分割网络和以半监督学习方式生成未标记图像置信度值的FCD网络，在像素级上拥有更精确的分割结果，并同时降低了人力标注成本。实验表明，本深度学习方法在各种使用场景下的图像缺陷分割都具有鲁棒性和灵活性。本发明广泛应用于图像缺陷检测相关技术领域。