[發(fā)明專利]零部件表面缺陷的識別方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711246947.0
• 申請日: 2017-12-01
• 公開（公告）號: CN108061735A
• 公開（公告）日: 2018-05-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 卞賢掌;鄭忠斌;費海平;張功;李世強;丁鎮(zhèn)
• 申請（專利權(quán)）人: 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心（上海）有限公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88
• 代理公司: 上海碩力知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31251
• 代理人: 郭桂峰

1.一種零部件表面缺陷的識別方法，其特征在于，包括：

獲取多個樣品圖像，其中，所述多個樣品圖像包括：多個無缺陷零部件的樣品圖像和多個有缺陷零部件的樣品圖像；

根據(jù)所述多個樣品圖像，建立用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

獲取待檢測的零部件圖像；

根據(jù)所述待檢測的零部件圖像和所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定待檢測的零部件是否存在表面缺陷。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述零部件包括以下至少之一：軸承、螺釘、齒輪、氣動元件、密封件、緊固件。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述多個樣品圖像，建立用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

根據(jù)所述多個無缺陷零部件的樣品圖像和多個有缺陷零部件的樣品圖像，建立第一訓(xùn)練集和第一測試集；

利用所述第一訓(xùn)練集和所述第一測試集進行訓(xùn)練，以建立零部件缺陷識別網(wǎng)絡(luò)，并將所述零部件缺陷識別網(wǎng)絡(luò)作為所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個有缺陷零部件的樣品圖像包括多種零部件缺陷類型圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述多種零部件缺陷類型圖像包括：裂紋類型圖像、劃痕類型圖像、孔洞類型圖像、斑跡類型圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個樣品圖像，建立用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

根據(jù)所述多個無缺陷零部件的樣品圖像和多個有缺陷零部件的樣品圖像，建立第一訓(xùn)練集和第一測試集；

利用所述第一訓(xùn)練集和所述第一測試集進行訓(xùn)練，以建立所述零部件缺陷識別網(wǎng)絡(luò)；

根據(jù)所述多種零部件缺陷類型圖像，建立第二訓(xùn)練集和第二測試集；

利用所述第二訓(xùn)練集和所述第二測試集進行訓(xùn)練，以建立缺陷類型分類網(wǎng)絡(luò)；

將所述零部件缺陷識別網(wǎng)絡(luò)和所述缺陷類型分類網(wǎng)絡(luò)作為所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述待檢測的零部件圖像和所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定待檢測的零部件是否存在表面缺陷，包括：

利用所述零部件缺陷識別網(wǎng)絡(luò)對所述待檢測的零部件圖像進行識別，以確定所述待檢測的零部件是否存在表面缺陷；

在確定所述待檢測的零部件存在表面缺陷的情況下，利用所述缺陷類型分類網(wǎng)絡(luò)確定所述待檢測的零部件表面缺陷的類型。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取多個樣品圖像后，所述方法還包括：

對所述多個樣品圖像進行圖像處理，得到處理后的多個樣品圖像，其中，所述圖像處理包括以下至少之一：旋轉(zhuǎn)處理、鏡像處理和灰度調(diào)節(jié)處理；

相應(yīng)的，根據(jù)所述多個樣品圖像，建立用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

根據(jù)所述處理后的多個樣品圖像，建立所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取待檢測的零部件圖像后，所述方法還包括：

對所述待檢測的零部件圖像進行高斯濾波，得到去噪后的待檢測的零部件圖像；

相應(yīng)的，根據(jù)所述待檢測的零部件圖像和所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定待檢測的零部件是否存在表面缺陷，包括：

根據(jù)所述去噪后的待檢測的零部件圖像和所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定待檢測的零部件是否存在表面缺陷。

10.一種零部件表面缺陷的識別裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取多個樣品圖像，其中，所述多個樣品圖像包括：多個無缺陷零部件的樣品圖像和多個有缺陷零部件的樣品圖像；

建立模塊，用于根據(jù)所述多個樣品圖像，建立用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

第二獲取模塊，用于獲取待檢測的零部件圖像；

確定模塊，用于根據(jù)所述待檢測的零部件圖像和所述用于識別表面缺陷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定待檢測的零部件是否存在表面缺陷。