[發(fā)明專利]產(chǎn)品檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010698910.7
• 申請(qǐng)日: 2020-07-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113947560A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉童
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 京東方科技集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/33;G06T7/90;G06V10/74;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤(rùn)澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 李娜

1.一種產(chǎn)品檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

對(duì)產(chǎn)品組裝生產(chǎn)線進(jìn)行圖像采集，得到產(chǎn)線圖像；

提取所述產(chǎn)線圖像中包括待檢產(chǎn)品的產(chǎn)品圖像；

提取所述產(chǎn)品圖像中部件檢測(cè)區(qū)域的檢測(cè)點(diǎn)圖像；

將所述檢測(cè)點(diǎn)圖像輸入至檢測(cè)模型，得到檢測(cè)結(jié)果；

在確認(rèn)所述檢測(cè)結(jié)果符合以下任一條件的情況下，確定所述產(chǎn)品圖像中的待檢產(chǎn)品存在缺陷：

所述檢測(cè)結(jié)果中檢測(cè)點(diǎn)圖像的檢測(cè)類型為缺陷類型；

所述檢測(cè)結(jié)果中檢測(cè)點(diǎn)圖像的的邊緣框位置超出第一邊緣框位置范圍或所述檢測(cè)點(diǎn)圖像的邊緣框位置不存在；

所述檢測(cè)結(jié)果中檢測(cè)點(diǎn)圖像與參考部件圖像的特征相似度小于相似度閾值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述檢測(cè)點(diǎn)圖像輸入至檢測(cè)模型，得到檢測(cè)結(jié)果，包括：

確定部件檢測(cè)區(qū)域相對(duì)應(yīng)的檢測(cè)模型的目標(biāo)類型；

將所述檢測(cè)點(diǎn)圖像輸入至所述目標(biāo)類型的檢測(cè)模型，得到檢測(cè)結(jié)果；

其中，所述檢測(cè)模型的目標(biāo)類型包括：分類器類型、分割器類型、圖像模板類型中的任一種。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述檢測(cè)模型的類型為分類器類型的情況下，所述將所述檢測(cè)點(diǎn)圖像輸入至所述目標(biāo)類型的檢測(cè)模型，得到檢測(cè)結(jié)果，包括：

從所述檢測(cè)點(diǎn)圖像中提取第一圖像特征；

將所述第一圖像特征輸入至分類器類型的檢測(cè)模型，得到所述第一圖像特征為每個(gè)檢測(cè)類型的置信度，

將置信度最大的檢測(cè)類型所述檢測(cè)點(diǎn)圖像的檢測(cè)類型，其中，所述檢測(cè)點(diǎn)圖像的檢測(cè)類型至少包括合規(guī)類型或缺陷類型。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述檢測(cè)模型的類型為分割器類型的情況下，所述將所述檢測(cè)點(diǎn)圖像輸入至所述目標(biāo)類型的檢測(cè)模型，得到檢測(cè)結(jié)果，包括：

從所述檢測(cè)點(diǎn)圖像中提取第二圖像特征；

將所述第二圖像特征輸入至分割器類型的檢測(cè)模型，得到所述第一圖像特征符合顏色閾值的邊緣特征點(diǎn)；

將所述邊緣特征點(diǎn)的位置作為所述檢測(cè)點(diǎn)圖像的邊緣框位置。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述檢測(cè)模型的類型為圖像模板類型的情況下，所述將所述檢測(cè)點(diǎn)圖像輸入至所述目標(biāo)類型的檢測(cè)模型，得到檢測(cè)結(jié)果，包括：

從所述檢測(cè)點(diǎn)圖像中提取第三圖像特征，以及從參考部件圖像中提取參考圖像特征；

將所述第三圖像特征與所述參考圖像特征進(jìn)行相似度匹配，獲得所述檢測(cè)點(diǎn)圖像與參考部件圖像的特征相似度。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述提取所述產(chǎn)線圖像中包括待檢產(chǎn)品的產(chǎn)品圖像，包括：

對(duì)所述產(chǎn)線圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到所述產(chǎn)線圖像中的待檢產(chǎn)品的邊緣框位置；

將所述待檢產(chǎn)品的邊緣框位置在第二邊緣框位置范圍內(nèi)的產(chǎn)線圖像，作為產(chǎn)品圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述產(chǎn)線圖像中包括待檢產(chǎn)品的產(chǎn)品圖像，包括：

對(duì)所述產(chǎn)線圖像進(jìn)行顏色分割，獲取所述產(chǎn)線圖像中目標(biāo)顏色或目標(biāo)紋理的圖像占比；

將所述目標(biāo)顏色或目標(biāo)紋理的圖像占比大于圖像占比閾值的產(chǎn)線圖像，作為產(chǎn)品圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述提取所述產(chǎn)品圖像中部件檢測(cè)區(qū)域的檢測(cè)點(diǎn)圖像之前，還包括：

提取產(chǎn)品圖像的第一特征點(diǎn)；

將所述第一特征點(diǎn)與參考產(chǎn)品圖像的第二特征點(diǎn)進(jìn)行相似度比對(duì)，得到匹配特征點(diǎn)，所述參考產(chǎn)品圖像是預(yù)先標(biāo)注有合規(guī)檢測(cè)點(diǎn)圖像以及符合旋轉(zhuǎn)平移要求的產(chǎn)品圖像；

根據(jù)所述匹配特征點(diǎn)，得到坐標(biāo)變換參數(shù)；

根據(jù)所述坐標(biāo)變換參數(shù)對(duì)所述產(chǎn)品圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述提取所述產(chǎn)線圖像中包括待檢產(chǎn)品的產(chǎn)品圖像之前，還包括：

采用目標(biāo)方式對(duì)所述產(chǎn)線圖像進(jìn)行亮度優(yōu)化。