(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111658072.1 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 季华实验室 地址 528200 广东省佛山市南海区桂城街 道环岛南路28号 (72)发明人 罗惠元　周德成　温志庆　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 代理人 李晶 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 瓷砖瑕疵检测方法、 装置和电子设备 (57)摘要 本公开涉及图像处理技术领域， 提供了一种 瓷砖瑕疵检测方法、 装置和电子设备。 所述方法 包括： 通过将待检测瓷砖图像集输入至异常检测 网络， 以使得异常检测 网络， 在待检测瓷砖图像 集中确定 带瑕疵样本， 并进行人工标记以得到初 始带瑕疵样本集， 其中， 异常检测 网络是根据初 始无瑕疵样 本集训练得到的； 基于待检测瓷砖图 像集以及异常检测网络， 得到检测数据集， 基于 检测数据集以及瑕疵监督网络， 得到监督数据 集， 根据检测数据集以及监督数据集， 得到目标 无瑕疵样 本集和目标带瑕疵样 本集； 根据目标无 瑕疵样本集以及目标带瑕疵样 本集， 分别更新异 常检测网络以及瑕疵监督网络， 采用该方式能够 降低人工过多的参与， 且提高瓷砖图像表面瑕疵 检测的精度。 权利要求书3页 说明书11页 附图7页 CN 114299040 A 2022.04.08 CN 114299040 A 1.一种瓷砖瑕疵检测方法， 其特 征在于， 包括： 将待检测 瓷砖图像集输入至异常检测网络， 以使得所述异常检测网络， 在所述待检测 瓷砖图像集中确定带瑕疵样 本， 并进行人工标记以得到初始带瑕疵样本集， 其中， 所述异常 检测网络是根据初始无瑕疵样本集训练得到的； 基于所述待检测 瓷砖图像集以及所述异常检测网络， 得到检测数据集， 所述检测数据 集包括无瑕疵瓷砖图像以及带瑕疵瓷砖图像中的至少一种； 基于所述检测数据集以及瑕疵监督网络， 得到监督数据集， 其中， 所述瑕疵监督网络是 根据所述初始带瑕疵样本集训练得到的， 所述监督数据集包括无瑕疵瓷砖图像以及带瑕疵 瓷砖图像中的至少一种； 根据所述检测数据集以及所述监督数据集， 得到目标无瑕疵样本集和目标带瑕疵样本 集； 根据所述目标无瑕疵样本集以及所述目标带瑕疵样本集， 分别更新所述异常检测网络 以及所述瑕疵监 督网络。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述异常检测网络包括多尺度特征提取模 块、 二维标准 化流模块以及多尺度特 征聚合模块； 所述基于所述待检测瓷砖图像集以及所述异常检测网络， 得到检测数据集， 包括： 将所述待检测瓷砖图像集输入至所述多尺度 特征提取模块， 得到每个待检测瓷砖图像 对应的多尺度特 征图； 将所述多尺度 特征图输入至所述二维标准化流模块， 得到每个尺度特征图对应的瑕疵 分布概率图； 将所述多尺度 特征图分别对应的所述瑕疵分布概率图输入至多尺度特征聚合模块， 得 到每个待检测瓷砖图像对应的检测图像； 基于多个待检测瓷砖图像对应的检测图像， 得到所述检测数据集。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述二维标准化流模块包括至少一个二维 标准化流网络和每个二维标准化流网络对应的激活函数， 所述二 维标准化流网络包括子网 络组件和非线性分割聚合组件， 所述子网络组件由多个二维卷积层组成； 将所述多尺度 特征图输入至所述二维标准化流模块， 得到每个尺度特征图对应的瑕疵 分布概率图， 包括： 将所述多尺度 特征图输入至所述子网络组件， 得到每个尺度特征图对应的第 一空间信 息特征图； 将所述第一空间信 息特征图输入至所述非线性分割聚合组件， 得到每个尺度 特征图对 应的第二空间信息特 征图； 将所述第二空间信 息特征图输入至所述激活函数， 得到每个尺度 特征图对应的所述瑕 疵分布概 率图。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述检测数据集以及瑕疵监督网 络， 得到监 督数据集， 包括： 获取所述检测数据集中的无瑕疵瓷砖图像； 对所述无瑕疵 瓷砖图像进行预设处理， 将经过预设处理后的所述无瑕疵 瓷砖图像输入 至所述瑕疵监督网络， 以得到所述监督数据集， 其中， 所述预设处理包括线性插值以及二次权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114299040 A 2采样中至少一种。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述检测数据集以及所述监督数 据集， 得到目标 无瑕疵样本集和目标 带瑕疵样本集， 包括： 将所述检测数据集以及所述监督数据集分别包括的所述无瑕疵瓷砖图像增加至所述 初始无瑕疵样本集， 得到目标 无瑕疵样本集； 将所述检测数据集以及所述监督数据集分别包括的所述带瑕疵瓷砖图像增加至所述 初始带瑕疵样本集， 得到目标 带瑕疵样本集。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述将所述检测数据集以及所述监督数据 集分别包括的所述带瑕疵瓷砖图像增加至所述初始带瑕疵样本集， 得到目标带瑕疵样本 集， 包括： 分别计算每个所述带瑕疵 瓷砖图像， 与 所述初始带瑕疵样本集中不同瑕疵类别对应样 本的相似度； 根据所述相似度， 确定所述带瑕疵瓷砖图像的瑕疵类别， 并增加至所述初始带瑕疵样 本集。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述在所述待检测瓷砖图像集中确定带瑕 疵样本， 并进行 人工标记以得到初始带瑕疵样本集， 包括： 基于所述待检测瓷砖图像集中的带瑕疵样本， 确定每个所述带瑕疵样本中的瑕疵类 别， 所述瑕疵类别包括边异常、 角异常、 白色点瑕疵、 浅 色块瑕疵、 深色点块瑕疵中的至少一 种； 基于每个所述带瑕疵样本以及对应的所述瑕疵类别， 进行人工标记以得到所述初始带 瑕疵样本集。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标无瑕疵样本集以及所述 目标带瑕疵样本集， 分别更新所述异常检测网络以及所述瑕疵监 督网络， 包括： 当确定所述目标无瑕疵样本集的数量大于第 一预设阈值 时， 使用所述目标无瑕疵样本 集， 更新所述异常检测网络； 当确定所述目标带瑕疵样本集的数量大于第 二预设阈值 时， 使用所述目标带瑕疵样本 集， 更新所述瑕疵监 督网络。 9.一种瓷砖瑕疵检测装置， 其特 征在于， 包括： 初始带瑕疵样本集得到模块， 用于将待检测 瓷砖图像集输入至异常检测网络， 以使得 所述异常检测网络， 在所述待检测瓷砖图像集中确定带瑕疵样本， 并进行人工标记以得到 初始带瑕疵样本集， 其中， 所述异常检测网络是根据初始无瑕疵样本集训练得到的； 检测数据集得到模块， 用于基于所述待检测 瓷砖图像集以及所述异常检测网络， 得到 检测数据集， 所述检测数据集包括无瑕疵瓷砖图像以及带瑕疵瓷砖图像中的至少一种； 监督数据集得到模块， 用于基于所述检测数据集以及瑕疵监督网络， 得到监督数据集， 其中， 所述瑕疵监督网络是根据所述初始带瑕疵样本集训练得到的， 所述监督数据集包括 无瑕疵瓷砖图像以及带瑕疵瓷砖图像中的至少一种； 样本集得到模块， 用于根据所述检测数据集以及所述监督数据集， 得到目标无瑕疵样 本集和目标 带瑕疵样本集； 更新模块， 用于根据所述目标无瑕疵样本集以及所述目标带瑕疵样本集， 分别更新所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114299040 A 3