[發(fā)明專利]缺陷檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811110575.3 | 申請日： | 2018-09-21 |
| 公開（公告）號： | CN109300127B | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 周凱;廖方誠;張孟;吳小飛;曾江東;王珂;王文濤;江銀鳳 | 申請（專利權(quán)）人： | 深圳新視智科技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/70;G06T5/00 |
| 代理公司： | 深圳中細(xì)軟知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44528 | 代理人： | 仉玉新 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市羅湖區(qū)蓮*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 缺陷 檢測 方法 裝置 計(jì)算機(jī) 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取待檢測的目標(biāo)主體對應(yīng)的目標(biāo)圖像；
獲取兩個(gè)初始高斯核，將所述兩個(gè)初始高斯核分別作為當(dāng)前第一高斯核和當(dāng)前第二高斯核；
根據(jù)所述當(dāng)前第一高斯核和所述當(dāng)前第二高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行差分處理得到當(dāng)前高斯差分圖像；
根據(jù)所述當(dāng)前高斯差分圖像確定所述目標(biāo)主體中存在的缺陷，計(jì)算各個(gè)缺陷對應(yīng)的當(dāng)前缺陷總面積；
當(dāng)所述當(dāng)前缺陷總面積小于預(yù)設(shè)的面積閾值時(shí)，則進(jìn)入根據(jù)所述當(dāng)前第一高斯核和所述當(dāng)前第二高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行差分處理得到當(dāng)前高斯差分圖像的步驟，直到當(dāng)前缺陷總面積不小于預(yù)設(shè)的面積閾值時(shí)停止，將不小于預(yù)設(shè)的面積閾值的當(dāng)前缺陷總面積作為目標(biāo)缺陷總面積；
將所述目標(biāo)缺陷總面積對應(yīng)的兩個(gè)高斯核分別作為目標(biāo)第一高斯核和目標(biāo)第二高斯核；
采用所述第一高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波處理，得到第一高斯濾波圖像；
采用所述第二高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波處理，得到第二高斯濾波圖像；
根據(jù)所述第一高斯濾波圖像和第二高斯濾波圖像進(jìn)行差分得到所述高斯差分圖像；
當(dāng)根據(jù)所述高斯差分圖像確定所述目標(biāo)主體中存在多個(gè)缺陷時(shí)，獲取每個(gè)缺陷在所述目標(biāo)圖像中的位置；
根據(jù)每個(gè)缺陷的位置計(jì)算兩兩缺陷之間的重合度，根據(jù)所述重合度進(jìn)行缺陷合并，確定與所述目標(biāo)主體對應(yīng)的合并后的目標(biāo)缺陷信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個(gè)缺陷的位置計(jì)算兩兩缺陷之間的重合度，根據(jù)所述重合度進(jìn)行缺陷合并，確定與所述目標(biāo)主體對應(yīng)的合并后的目標(biāo)缺陷信息，包括：
計(jì)算兩兩缺陷之間的交集面積和兩兩缺陷之間的并集面積；
根據(jù)所述兩兩缺陷之間的交集面積和對應(yīng)的兩兩缺陷之間的并集面積計(jì)算得到兩兩缺陷之間的重合度；
當(dāng)所述兩兩缺陷之間的重合度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則將相應(yīng)的兩個(gè)缺陷進(jìn)行合并。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)主體為布匹，所述目標(biāo)圖像為布匹圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行高斯差分處理得到高斯差分圖像之前，還包括：
對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度處理，得到灰度目標(biāo)圖像；
所述對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行高斯差分處理得到高斯差分圖像，包括：
對所述灰度目標(biāo)圖像進(jìn)行高斯差分處理得到高斯差分圖像。
5.一種缺陷檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
圖像獲取模塊，用于獲取待檢測的目標(biāo)主體對應(yīng)的目標(biāo)圖像；
差分處理模塊，用于
獲取兩個(gè)初始高斯核，將所述兩個(gè)初始高斯核分別作為當(dāng)前第一高斯核和當(dāng)前第二高斯核；
根據(jù)所述當(dāng)前第一高斯核和所述當(dāng)前第二高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行差分處理得到當(dāng)前高斯差分圖像；
根據(jù)所述當(dāng)前高斯差分圖像確定所述目標(biāo)主體中存在的缺陷，計(jì)算各個(gè)缺陷對應(yīng)的當(dāng)前缺陷總面積；
當(dāng)所述當(dāng)前缺陷總面積小于預(yù)設(shè)的面積閾值時(shí)，則進(jìn)入根據(jù)所述當(dāng)前第一高斯核和所述當(dāng)前第二高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行差分處理得到當(dāng)前高斯差分圖像的步驟，直到當(dāng)前缺陷總面積不小于預(yù)設(shè)的面積閾值時(shí)停止，將不小于預(yù)設(shè)的面積閾值的當(dāng)前缺陷總面積作為目標(biāo)缺陷總面積；
將所述目標(biāo)缺陷總面積對應(yīng)的兩個(gè)高斯核分別作為目標(biāo)第一高斯核和目標(biāo)第二高斯核；
采用所述第一高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波處理，得到第一高斯濾波圖像；
采用所述第二高斯核對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波處理，得到第二高斯濾波圖像；
根據(jù)所述第一高斯濾波圖像和第二高斯濾波圖像進(jìn)行差分得到所述高斯差分圖像；
位置獲取模塊，用于當(dāng)根據(jù)所述高斯差分圖像確定所述目標(biāo)主體中存在多個(gè)缺陷時(shí)，獲取每個(gè)缺陷在所述目標(biāo)圖像中的位置；
缺陷確定模塊，用于根據(jù)每個(gè)缺陷的位置計(jì)算兩兩缺陷之間的重合度，根據(jù)所述重合度進(jìn)行缺陷合并，確定與所述目標(biāo)主體對應(yīng)的合并后的目標(biāo)缺陷信息。
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