[發明專利]一種復雜紋理工業產品圖像缺陷檢測方法

有效

• 申請號: 202010185912.6
• 申請日: 2020-03-17
• 公開（公告）號: CN111415339B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 王濤;陳俊豪;程良倫;張俊華
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 郭帥

1.一種復雜紋理工業產品圖像缺陷檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測工業產品圖像；

基于均值感知哈希算法，將所述待檢測工業產品圖像與預置數據庫中的正常工業產品圖像進行匹配，得到背景單一的第一目標圖像，所述正常工業產品圖像與所述待檢測工業產品圖像對應同一工業產品；

將所述第一目標圖像輸入到預置卷積神經網絡，輸出所述待檢測工業產品圖像的檢測結果；

所述基于均值感知哈希算法，將所述待檢測工業產品圖像與預置數據庫中的正常工業產品圖像進行匹配，得到背景單一的第一目標圖像，包括：

A1：將所述待檢測工業產品圖像劃分為若干個目標區域，將縮放至預置大小后的所述目標區域作為感知哈希校驗區域，得到若干個感知圖像；

A2：計算每個灰度感知圖像的像素的灰度平均值，所述灰度感知圖像通過對所述感知圖像進行灰度轉換得到；

A3：將每個所述灰度感知圖像中的每個像素值與所述灰度感知圖像對應的所述灰度平均值進行比較，當所述像素值大于所述灰度平均值時，記為1，當所述像素值小于或等于所述灰度平均值時，記為0；

A4：將每個所述灰度感知圖像對應得到的1或0按預置順序組合，得到若干個所述待檢測工業產品圖像的哈希指紋；

A5：將所述正常工業產品圖像作為所述待檢測工業產品圖像，返回步驟A1，得到若干個所述正常工業產品圖像的哈希指紋；

A6：統計所述待檢測工業產品圖像的哈希指紋與所述正常工業產品圖像的哈希指紋在相同位置的值為不同值的數量；

A7：當所述數量小于預置閾值時，將所述待檢測工業產品圖像的哈希指紋對應的所述目標區域的像素點置零；

A8：返回步驟A6，當所有所述哈希指紋統計完成后，得到背景單一的所述第一目標圖像。

2.根據權利要求1所述的復雜紋理工業產品圖像缺陷檢測方法，其特征在于，所述將所述第一目標圖像輸入到預置卷積神經網絡，之前還包括：

建立數據庫，將所述數據庫作為所述預置數據庫，所述數據庫包括所述正常工業產品圖像和缺陷工業產品圖像；

基于均值感知哈希算法，將所述數據庫中同一工業產品的所述正常工業產品圖像與所述缺陷工業產品圖像進行匹配，得到背景單一的第二目標圖像；

將所述第二目標圖像輸入到卷積神經網絡，對所述卷積神經網絡進行訓練；

當所述卷積神經網絡達到收斂條件時，得到訓練好的所述卷積神經網絡，將訓練好的所述卷積神經網絡作為所述預置卷積神經網絡。

3.根據權利要求2所述的復雜紋理工業產品圖像缺陷檢測方法，其特征在于，所述將所述第二目標圖像輸入到卷積神經網絡，對所述卷積神經網絡進行訓練，之前還包括：

對所述第二目標圖像進行預處理。

4.根據權利要求2所述的復雜紋理工業產品圖像缺陷檢測方法，其特征在于，所述將所述第二目標圖像輸入到卷積神經網絡，對所述卷積神經網絡進行訓練，之前還包括：

對所述卷積神經網絡進行預訓練。

5.根據權利要求1所述的復雜紋理工業產品圖像缺陷檢測方法，其特征在于，所述預置卷積神經網絡為R-FCN網絡。