[發明專利]缺陷檢測裝置及方法

有效

• 申請號: 201911137321.5
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110779928B
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發明（設計）人: 汪科道
• 申請（專利權）人: 汪科道
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88
• 代理公司: 蘇州彰尚知識產權代理事務所(普通合伙) 32336
• 代理人: 潘劍

本發明涉及一種缺陷檢測裝置及方法，所述裝置包括運動部件、采像部件以及處理部件，處理部件與運動部件、采像部件連接，處理部件包括：路徑規劃模塊：用于根據檢測對象的所有可采像位置及預設的第一抽樣比例，確定多個第一采像位置；根據每個第一采像位置的第一檢測圖像，確定第一缺陷概率；根據第一缺陷概率及預設缺陷概率，建立概率矩陣；并將概率矩陣拆分成多個子矩陣，確定每個子矩陣對應的局部區域的第二缺陷概率；判定模塊：用于將第二缺陷概率中的最大值確定為第三缺陷概率，當第三缺陷概率大于或等于缺陷概率閾值時，檢測對象判定為有缺陷，反之則判定為無缺陷。本發明的實施例可提高缺陷檢測的效率以及檢測結果的準確性。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其涉及一種缺陷檢測裝置及方法。

背景技術

目前，對物體(例如各類金屬鑄件)的缺陷檢測主要基于傳統視覺，例如，通過模板匹配或人工編寫的特征對物體進行缺陷檢測。該方式使用的硬件以非標準化硬件為主，即在進行缺陷檢測時，為了抓取不同幾何形狀的物體以及對不同的缺陷進行采像，需要定制工裝、夾具、采像方式、打光方式，甚至定制檢測裝置的整體機械結構等。非標準化硬件的定制特性，使得其應用場景具有極大的局限性，較難適應多種物體的檢測需求。

基于傳統視覺的缺陷檢測，對編寫模板或特征的軟件工程師的依賴性極大，每當出現一種新缺陷時，都需要軟件工程師手動更新模板或特征，對新缺陷的適應性較差，而且使用人工編寫的模板或特征進行缺陷檢測時，很難檢測出隨機性缺陷(例如劃傷)，也很難正確識別復雜的材料表面(例如金屬車削表面)，容易出現漏判及誤判，從而導致缺陷檢測的準確率較低。

此外，基于傳統視覺的缺陷檢測，對物體進行采像的軌跡是固定的，如果需要對物體進行全方位的檢測，需要大量的采像次數及采像時間，檢測效率較低，而且根據采像獲得的多張圖像確定物體缺陷時，采用對每張圖像單獨判斷的方式，誤判及漏判較多。

發明內容

有鑒于此，本發明提出了一種缺陷檢測技術方案。

根據本發明的一方面，提供了一種缺陷檢測裝置，所述裝置包括運動部件、采像部件以及處理部件，所述處理部件與所述運動部件、所述采像部件連接，所述運動部件用于對檢測對象進行抓取和/或擺放，和/或對所述采像部件進行運動，所述采像部件用于對所述檢測對象進行采像，所述處理部件包括：

路徑規劃模塊：用于根據所述檢測對象的所有可采像位置及預設的第一抽樣比例，確定所述檢測對象的多個第一采像位置；

根據所述采像部件采集的每個第一采像位置的第一檢測圖像，確定所述每個第一采像位置的第一缺陷概率；

根據所述第一缺陷概率及所述所有可采像位置除第一采像位置之外的位置的預設缺陷概率，建立概率矩陣；

根據預設的子矩陣尺寸，將所述概率矩陣拆分成多個子矩陣，確定每個子矩陣對應的局部區域的第二缺陷概率；

判定模塊：用于將所有第二缺陷概率中的最大值確定為所述檢測對象的第三缺陷概率，當所述第三缺陷概率大于或等于缺陷概率閾值時，檢測對象判定為有缺陷，反之則判定為無缺陷。

在一種可能的實現方式中，所述路徑規劃模塊，還用于：

判斷每個第二缺陷概率是否滿足置信條件，其中，所述置信條件為所述第二缺陷概率小于或等于預設的第一置信閾值，或者，所述第二缺陷概率大于或等于預設的第二置信閾值，所述第一置信閾值小于所述第二置信閾值；

當每個第二缺陷概率均滿足所述置信條件時，直接進入判定模塊進行缺陷判定；

當存在不滿足所述置信條件的第二缺陷概率時，

在所述不滿足所述置信條件的第二缺陷概率所對應的局部區域中，根據預設的第二抽樣比例確定第二采像位置，