[發(fā)明專利]缺陷合并的方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN110728659A
• 公開（公告）日: 2020-01-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 夏鑫淼;王雙橋;張孟
• 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;G06T7/136;G06T7/187;G01N21/88
• 代理公司: 44528 深圳中細軟知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 閻昱辰

本發(fā)明實施例公開了一種缺陷合并方法，該方法包括：獲取待檢測目標的目標圖像，識別目標圖像中的缺陷區(qū)域，識別出的缺陷區(qū)域的數(shù)量為至少一個；遍歷所述至少一個缺陷區(qū)域，判斷遍歷到的缺陷區(qū)域與其他缺陷區(qū)域之間的距離是否小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值；若遍歷到的缺陷區(qū)域與其他缺陷區(qū)域之間的距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值，將遍歷到的缺陷區(qū)域與距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值的其他缺陷區(qū)域進行合并，將合并之后的缺陷區(qū)域作為目標缺陷區(qū)域輸出。本發(fā)明的缺陷合并方法可以對檢測到的缺陷進行合并，避免了將小塊區(qū)域內(nèi)的多個缺陷分別作為缺陷進行處理，提高了缺陷檢測的整體性。此外還提出了一種缺陷合并的裝置、計算機設(shè)備以及存儲介質(zhì)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種缺陷合并的方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著機器視覺技術(shù)的發(fā)展，基于機器視覺的缺陷檢測逐漸替代人工檢測，其能夠精確檢測出被拍攝目標中的缺陷；并且隨著缺陷檢測系統(tǒng)精度的提高，能檢測出的缺陷的物理尺寸也在逐步減小，并且?guī)缀醪粫新z，極大的提高了缺陷檢測的精準度。

但是，缺陷檢測系統(tǒng)的高精度在對同一缺陷分布在一小塊區(qū)域的不同位置情況下進行缺陷檢測時，會將這個小塊區(qū)域內(nèi)的多個缺陷或多個同一種缺陷識別成多個小缺陷，這使得在后續(xù)的缺陷分析、分類等相關(guān)的處理中的工作量增加，也不利于對檢測的產(chǎn)品的整體分析。

因此，亟需一種對產(chǎn)品進行缺陷檢測的過程中對缺陷進行整體分析和考慮的方案。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述問題，提出了一種缺陷合并的方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。

一種缺陷合并的方法，所述方法包括：

獲取待檢測目標的目標圖像，識別目標圖像中的缺陷區(qū)域，識別出的缺陷區(qū)域的數(shù)量為至少一個；

遍歷所述至少一個缺陷區(qū)域，判斷遍歷到的缺陷區(qū)域與其他缺陷區(qū)域之間的距離是否小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值；

若遍歷到的缺陷區(qū)域與其他缺陷區(qū)域之間的距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值，將遍歷到的缺陷區(qū)域與距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值的其他缺陷區(qū)域進行合并，將合并之后的缺陷區(qū)域作為目標缺陷區(qū)域輸出。

在一個實施例中，所述判斷遍歷到的缺陷區(qū)域與其他缺陷區(qū)域之間的距離是否小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值的步驟之后，還包括：若遍歷到的缺陷區(qū)域與其他缺陷區(qū)域之間的距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值，將與所述遍歷到的缺陷區(qū)域之間的距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值的其他缺陷區(qū)域添加至所述遍歷到的缺陷區(qū)域所在的缺陷組；對于每一個缺陷組，確定該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值，將滿足所述第一特征閾值的缺陷區(qū)域進行合并，將合并之后的缺陷區(qū)域作為目標缺陷區(qū)域。

在一個實施例中，所述確定該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值的步驟，還包括：獲取該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域包含的至少一種第一特征參考值，所述第一特征參考值包括旋轉(zhuǎn)外界矩形參考值、最小外接矩參考值、灰度參考值、長度參考值、寬度參考值、圓度參考值、環(huán)度參考值、凸度參考值和/或扁平度參考值；判斷所述第一特征參考值是否滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值；在所述第一特征參考值滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值的情況下，判定該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值。

在一個實施例中，所述確定該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值的步驟，還包括：獲取該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域包含的像素點的灰度參考值，計算該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域的灰度參考值之間的差值，所述灰度參考值包括最小灰度值、平均灰度值和/或最大灰度值中的至少一個；判斷所述差值是否滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值；在所述差值滿足預(yù)設(shè)的第一特征值的情況下，判定該缺陷組包含的每一個缺陷區(qū)域滿足預(yù)設(shè)的第一特征閾值。