[發(fā)明專利]檢測產品缺陷的方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910141300.4
• 申請日: 2019-02-26
• 公開（公告）號: CN109829914B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設計）人: 別曉輝;別偉成;張哲;單書暢
• 申請（專利權）人: 視睿（杭州）信息科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G01N21/88;G01N21/94
• 代理公司: 杭州華知專利事務所(普通合伙) 33235
• 代理人: 張德寶

1.一種檢測產品缺陷的方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測產品的產品圖像，其中，所述待檢測產品包括多個子產品；

對所述產品圖像進行分割處理，得到多個子圖像，其中，每個子圖像包含一個子產品；

根據預設模型對所述多個子圖像進行處理，確定每個子產品對應的缺陷等級，其中，所述預設模型為使用多組數據通過神經網絡訓練出的，所述多組數據中的每組數據至少包括圖像以及所述圖像對應的缺陷等級；

其中，對所述產品圖像進行分割處理，得到多個子圖像包括：

檢測所述產品圖像對應的類型，所述類型包括第一類型和第二類型，所述第一類型表征待檢測產品與產品圖像的圖像背景的顏色差別大于預設閾值，第二類型表征待檢測產品與產品圖像的圖像背景的顏色差別小于等于預設閾值；根據所述類型對所述產品圖像進行分割，得到多個子圖像；

對所述產品圖像進行分割處理，得到多個子圖像，包括：

在所述產品圖像的類型為第一類型的情況下，確定所述待檢測產品對應的顏色空間，其中，所述第一類型表征所述待檢測產品與所述產品圖像的圖像背景的顏色差別大于預設閾值；

基于所述顏色空間對所述產品圖像進行閾值分割，得到所述多個子圖像；

對所述產品圖像進行分割處理，得到多個子圖像，包括：

在所述產品圖像的類型為第二類型的情況下，基于模板匹配算法對所述產品圖像進行處理，得到所述每個子產品對應的候選框集合，其中，所述第二類型表征所述待檢測產品與所述產品圖像的圖像背景的顏色差別小于等于所述預設閾值；

對所述候選框集合進行去重和補位處理，得到所述每個子產品對應的最優(yōu)候選框；

根據所述最優(yōu)候選框確定所述每個子產品對應的子圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述產品圖像進行分割處理，得到多個子圖像之后，所述方法還包括：

對預設子圖像進行飽和度處理，得到飽和度圖像，其中，所述預設子圖像為所述多個子圖像中的任意一個；

對所述飽和度圖像進行二值化處理，得到第一圖像；

對所述預設子圖像和所述第一圖像進行合并處理，得到第二圖像；

對所述第二圖像進行處理，得到第三圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述第二圖像進行處理，得到第三圖像，包括：

基于預設模板對所述第二圖像進行匹配，得到所述第三圖像，其中，所述預設模板為對多張原始圖像和所述原始圖像對應的二值化圖像進行合并處理所得到的模板。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在根據預設模型對所述多個子圖像進行處理，確定每個子產品對應的缺陷等級之前，所述方法還包括：

獲取所述多個子圖像的大小；

生成預設數量個預設向量，其中，所述預設向量的大小與所述每個子圖像的大小相對應；

對所述預設向量進行平均池化處理，得到特征向量；

對所述特征向量進行全連接處理，得到所述多個子圖像對應的置信度；

基于所述置信度確定所述每個子產品對應的缺陷等級；

基于所述多個子圖像和所述缺陷等級確定所述預設模型。

5.根據權利要求1至4中任意一項所述的方法，其特征在于，所述待檢測產品包括如下至少之一：LED發(fā)光芯片、LED電路板。