[發(fā)明專利]一種基于人工智能的單板檢測方法和檢測設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711335874.2
• 申請日: 2017-12-14
• 公開（公告）號: CN108362703A
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 丁磊;張先耀
• 申請（專利權(quán)）人: 北京木業(yè)邦科技有限公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;G01B11/06
• 代理公司: 北京辰權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11619
• 代理人: 郝雅娟

1.一種基于人工智能的單板缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取經(jīng)背面透過性照射的待檢測單板圖像；

根據(jù)缺陷檢測模型對所述待檢測單板圖像進行識別和匹配；

根據(jù)所述識別和匹配的結(jié)果得到所述待檢測單板的質(zhì)量信息；

其中，在獲取圖像過程中，待檢測單板與圖像采集裝置相對位置不變。

2.一種基于人工智能的單板缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取經(jīng)背面透過性照射的待檢測單板圖像；

根據(jù)缺陷檢測模型對所述待檢測單板圖像進行識別和匹配；

根據(jù)所述識別和匹配的結(jié)果得到所述待檢測單板的質(zhì)量信息；

根據(jù)所述質(zhì)量信息的輸出結(jié)果對所述單板進行標(biāo)記。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述待檢測單板的質(zhì)量信息的輸出結(jié)果包括：

直接輸出不同質(zhì)量等級的判斷結(jié)果；或者，

輸出不同質(zhì)量等級的判斷結(jié)果、并標(biāo)注出厚度或厚度分布不均勻的區(qū)域。

4.一種基于人工智能的單板缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取經(jīng)背面透過性照射的待檢測單板圖像；

根據(jù)缺陷檢測模型對所述待檢測單板圖像進行識別和匹配；

根據(jù)所述識別和匹配的結(jié)果得到所述待檢測單板的質(zhì)量信息；

根據(jù)所述質(zhì)量信息對所述單板分類揀選。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述缺陷檢測模型利用機器學(xué)習(xí)獲得，具體包括如下步驟：

獲取經(jīng)背面透過性照射的單板樣本圖像；

接收對所述單板樣本圖像的標(biāo)注信息；

將標(biāo)注后的圖像樣本輸入到需進行機器學(xué)習(xí)的初始模型中；

根據(jù)所述單板樣本圖像和對應(yīng)的所述標(biāo)注信息對初始模型進行訓(xùn)練，獲得經(jīng)過機器學(xué)習(xí)的缺陷檢測模型。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述接收對所述單板樣本圖像的標(biāo)注信息的步驟進一步包括：

接收對單板厚度存在問題的區(qū)域和強度的標(biāo)注信息；和/或，

接收對通過背面光照系統(tǒng)得到的圖像中呈現(xiàn)的單板蟲眼和/或礦物線缺陷的標(biāo)注信息。

7.一種基于人工智能的單板缺陷檢測設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：

傳送裝置；

單板限位裝置，能夠?qū)魉脱b置上的單板固定于圖像采集區(qū)；

圖像采集裝置，用于在單板固定于圖像采集區(qū)時獲取單板的透過性照射圖像；

以及，

質(zhì)量檢測單元，用于通過圖像采集裝置獲取的圖像，對單板的缺陷進行識別，并輸出識別結(jié)果。

8.如權(quán)利要求7所述的檢測設(shè)備，其特征在于，所述質(zhì)量檢測單元還包括：具有自動檢測模型的缺陷檢測模塊，自動檢測模型結(jié)合相應(yīng)的屬性進行機器學(xué)習(xí)，所述相應(yīng)的屬性為預(yù)設(shè)的檢測屬性或自定義檢測的屬性。

9.一種計算機可讀介質(zhì)，其上存儲有計算機指令，其特征在于，該計算機指令被執(zhí)行以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任一項所述的方法步驟。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲器和處理器；其中，

所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令被所述處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任一項所述的方法步驟。