[發明專利]缺陷檢測方法、裝置、缺陷檢測設備及計算機存儲介質

有效

• 申請號: 202010324609.X
• 申請日: 2020-04-22
• 公開（公告）號: CN111507974B
• 公開（公告）日: 2023-10-24
• 發明（設計）人: 朱姍姍;彭奕文;王佳
• 申請（專利權）人: 廣州柔視智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 劉冰

本發明公開了一種缺陷檢測方法、裝置、缺陷檢測設備及計算機存儲介質，所述缺陷檢測方法包括：輸入圖像，并對所述圖像進行多次小波變換；分別獲取多次小波變換中每次小波變換對應的目標圖像集，其中，所述目標圖像集包括低頻圖像與所述低頻圖像對應的三個方向的高頻圖像；對所述目標圖像集進行后處理，以獲取缺陷重構圖，對各低頻圖像進行基于曲面擬合的缺陷檢測，并利用相應高頻圖像進行缺陷重構，實現對形態各異，位置隨機的缺陷進行有效檢測，通過先采用小波變換的多尺度分析，實現對大小不同的缺陷進行有效檢測，提高了缺陷檢測的精準度與準確性。

技術領域

本發明涉及缺陷檢測領域，尤其涉及一種缺陷檢測方法、裝置、缺陷檢測設備及計算機存儲介質。

背景技術

缺陷成像系統主要包括：相機，鏡頭和光源。系統根據客戶的具體需求，選用合適的相機，鏡頭和光源對缺陷進行成像。而缺陷自動檢測部分，是整個視覺檢測系統的大腦，其中利用圖像處理技術對缺陷進行自動檢測，是整個系統的核心，目前盡管各種檢測算法不斷出現，但在實際應用中仍然與滿足實際應用的需求尚有一定差距，通常由于缺陷形態各異、大小不一等造成檢測結果不準確，存在誤差的后果。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種缺陷檢測方法、裝置、缺陷檢測設備及計算機存儲介質，旨在解決目前缺陷檢測中對產品缺陷檢測不精確，檢測結果不準確的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種缺陷檢測方法，所述缺陷檢測方法包括以下步驟：

輸入圖像，并對所述圖像進行多次小波變換；

分別獲取多次小波變換中每次小波變換對應的目標圖像集，其中，所述目標圖像集包括低頻圖像與所述低頻圖像對應的三個方向的高頻圖像；

對所述目標圖像集進行后處理，以獲取缺陷重構圖。

優選地，對所述低頻圖像進行曲面擬合的缺陷檢測，以獲取缺陷圖像；

基于所述低頻圖像對應的三個方向的高頻圖像，對所述缺陷圖像進行重構，以獲取缺陷重構圖。

優選地，對所述低頻圖像進行預處理，以獲取所述低頻圖像對應的待檢測區域；

對所述待檢測區域進行擴展，以獲取擴展區域；

對所述待檢測區域與所述擴展區域進行曲面擬合，以獲取缺陷圖像。

優選地，對所述待檢測區域進行曲面擬合，以獲取第一擬合結果；

對所述擴展區域進行曲面擬合，以獲取第二擬合結果；

基于所述第一擬合結果與所述第二擬合結果，獲取缺陷圖像。

優選地，對所述低頻圖像進行灰度化處理，以獲取第一灰度圖像；

對所述第一灰度圖像進行低通濾波處理，以獲取第二灰度圖像；

獲取所述第二灰度圖像的灰度分布3D圖；

基于所述灰度分布3D圖，獲取所述低頻圖像對應的缺陷區域。

優選地，獲取所述低頻圖像對應的三個方向的高頻圖像的高頻系數；

基于所述高頻系數對所述缺陷圖像進行小波逆變換，以獲取缺陷重構圖。

優選地，獲取多次小波變換對應的缺陷重構圖集；

分別對所述缺陷重構圖集中每一張缺陷重構圖進行像素選擇，以獲取像素點灰度值集；

獲取所述像素點灰度值集中像素點灰度值最大的目標像素點灰度值，并將所述目標像素點灰度值作為缺陷輸出值。