[發(fā)明專利]一種產(chǎn)品缺陷檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910285540.1
• 申請日: 2019-04-10
• 公開（公告）號: CN109916914B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 錢翔;彭博;李星輝;周倩;倪凱;王曉浩
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223
• 代理人: 王震宇

1.一種產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集產(chǎn)品的原始圖像，并提供具有與所述原始圖像中的產(chǎn)品像素點一一對應(yīng)的像素點的空白圖像，所述空白圖像的各像素點按照二值形式初始設(shè)為0值；

S2、對所述原始圖像進行形態(tài)學(xué)操作，取得包括產(chǎn)品的外輪廓和一級以上次級內(nèi)輪廓在內(nèi)的多級輪廓；

S3、從所述原始圖像中提取產(chǎn)品外輪廓的像素點信息，并存儲在一首尾相接的鏈表中，所述像素點信息包括像素點的坐標值、灰度值以及用于確定當前像素點的前、后像素點的信息；

S4、確定所述鏈表中的每個像素點灰度值與周圍像素點灰度值的差異度值；

S5、將每個像素點的所述差異度值與設(shè)定閾值進行比較，當像素點的所述差異度值大于設(shè)定閾值時，確定該像素點為缺陷位置像素點；

S6、從所述鏈表中獲得所述缺陷位置像素點的坐標信息，根據(jù)所述坐標信息在所述空白圖像中找到對應(yīng)的像素點，所述空白圖像中找到的對應(yīng)像素點的灰度值調(diào)整成1值；

S7、對每一級內(nèi)輪廓均重復(fù)執(zhí)行步驟S3-S6，其中根據(jù)在每一級內(nèi)輪廓上所確定的缺陷位置像素點的坐標信息，對所述空白圖像的對應(yīng)像素點的灰度值進行調(diào)整；

S8、將調(diào)整后的所述空白圖像與所述原始圖像進行疊加融合，得到將產(chǎn)品缺陷突出顯示的圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，在步驟S8之前還包括：對步驟S7的得到的空白圖像通過連通域處理將不同級的輪廓上的缺陷區(qū)域聚團，以突出缺陷位置。

3.如權(quán)利要求1或2所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，步驟S3中在提取像素點信息之前還包括：

使用卷積核按照以下式對原始圖像進行二階梯度增強：

其中，f(x，y)為雙邊濾波后的圖像在坐標(x，y)處灰度值，g(x，y)為二階梯度增強后圖像在(x，y)處灰度值，w(s，t)為卷積核在(s，t)處的值。

4.如權(quán)利要求3所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，其中卷積核尺寸對應(yīng)a＝1，b＝1。

5.如權(quán)利要求1至2任一項所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，步驟S2中，先對所述原始圖像進行雙邊濾波處理，在保留產(chǎn)品輪廓邊緣信息同時去除噪聲。

6.如權(quán)利要求1至2任一項所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，步驟S4中，確定所述鏈表中的每個像素點灰度值與周圍像素點灰度值的差異度值包括：

將所述鏈表中包括當前像素點在內(nèi)的前后共2m個點的灰度值取均值作為參考值，按照下式計算當前像素點的灰度值與該參考值的差異值：

其中，n為遞增變量，范圍為[-m+1，m]，L_i為所述鏈表中序號為i的像素點的灰度值，M_i為所述鏈表中序號為i的像素點的灰度值與該參考值的差異值，以所述差異值作為當前像素點灰度值與周圍像素點灰度值的差異度值。

7.如權(quán)利要求6所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，m＝50。

8.如權(quán)利要求1至2任一項所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，步驟S4中，確定所述鏈表中的每個像素點灰度值與周圍像素點灰度值的差異度值包括：

設(shè)置尺寸為1*100的卷積核K，并初始化為：

[0.01…0.01]

按照下式計算M_i

其中n為遞增變量，范圍為[1，100]，L_i為所述鏈表中序號為i的像素點的灰度值，M_i為所述鏈表中序號為i的像素點的灰度值與周圍像素點灰度值的差異度值，K_i為卷積核K中i處的值。

9.如權(quán)利要求1至2任一項所述的產(chǎn)品缺陷檢測方法，其特征在于，所述產(chǎn)品為手機玻璃面板。