1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测器件的图像样本；

通过缺陷检测网络对所述图像样本进行缺陷检测，得到所述待检测器件的检测结果；

基于所述检测结果，选取满足预设条件的图像样本以进行人工标注，包括：基于所述检测结果，获取检测结果的置信度小于置信度阈值的第一图像样本，以对所述第一图像样本进行人工标注；

采用经过所述人工标注的图像样本对所述缺陷检测网络进行更新；

所述基于所述检测结果，获取检测结果的置信度小于置信度阈值的第一图像样本，包括：基于所述检测结果，在检测结果的置信度小于所述置信度阈值的图像样本中，选取检测结果超出第二预设范围的图像样本，作为所述第一图像样本；其中，所述第二预设范围用于筛选检测结果误差较大的图像样本；

或，

所述基于所述检测结果，获取检测结果的置信度小于置信度阈值的第一图像样本，包括：在一个迭代周期内人工标注的预估量为M，所述缺陷检测网络得到检测结果的样本量根据缺陷置信度进行排序；其中，对于图像样本 ，有k个检测结果输出分别为 ，对应的置信度分别为 ，则排序分数 为 ；

根据所述排序分数 对一个迭代周期内的图像样本进行排序，选取M个图像样本作为所述第一图像样本进行人工标注。

2.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法还包括：采用经过人工标注的第二图像样本训练所述缺陷检测网络；

其中，使用经过训练后的所述缺陷检测网络对所述图像样本进行缺陷检测。

3.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待检测器件的图像样本，包括：通过工业相机采集所述待检测器件的图像样本。

4.一种缺陷检测装置，其特征在于，包括：

样本采集模块，用于获取待检测器件的图像样本；

缺陷检测模块，用于通过缺陷检测网络对所述图像样本进行缺陷检测，得到所述待检测器件的检测结果；

样本选取模块，用于基于所述检测结果，选取满足预设条件的图像样本以进行人工标注；

网络更新模块，用于采用经过所述人工标注的图像样本对所述缺陷检测网络进行更新；

所述样本选取模块具体用于：

基于所述检测结果，获取检测结果的置信度小于置信度阈值的第一图像样本，以对所述第一图像样本进行人工标注；

所述基于所述检测结果，获取检测结果的置信度小于置信度阈值的第一图像样本，包括：基于所述检测结果，在检测结果的置信度小于所述置信度阈值的图像样本中，选取检测结果超出第二预设范围的图像样本，作为所述第一图像样本；其中，所述第二预设范围用于筛选检测结果误差较大的图像样本；

或，

所述基于所述检测结果，获取检测结果的置信度小于置信度阈值的第一图像样本，包括：在一个迭代周期内人工标注的预估量为M，所述缺陷检测网络得到检测结果的样本量根据缺陷置信度进行排序；其中，对于图像样本 ，有k个检测结果输出分别为 ，对应的置信度分别为 ，则排序分数 为 ；

根据所述排序分数 对一个迭代周期内的图像样本进行排序，选取M个图像样本作为所述第一图像样本进行人工标注。

5.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述的方法。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的方法。