[發(fā)明專利]產(chǎn)品缺陷檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010773007.2
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111951238A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王罡;潘正頤
• 申請（專利權(quán)）人: 上海微億智造科技有限公司;常州微億智造科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G01N21/88;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 上海段和段律師事務(wù)所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國中

本發(fā)明提供了一種產(chǎn)品缺陷檢測方法，包括：產(chǎn)品圖像獲取步驟：通過針對不同產(chǎn)品及同一產(chǎn)品不同的光學(xué)面進行相機設(shè)置，獲得與基準(zhǔn)光學(xué)面一致的相機原圖，獲得原圖之后傳送給圖像處理模塊進行圖像處理，最終得到可以進行模型檢測的圖像；模型檢測步驟：將獲得的可以進行模型檢測的圖像發(fā)送給深度模型及灰度檢測模型進行檢測，最終獲取產(chǎn)品每個光學(xué)面返回的檢測結(jié)果。本發(fā)明創(chuàng)新性的采用深度學(xué)習(xí)加傳統(tǒng)圖像處理的機器視覺檢測方法，所以才存在圖像采集階段的相似性比較的需求，用于確保采集到一致的圖像，從而確保后續(xù)用于深度模型檢測的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性以及圖像檢測的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖形檢測領(lǐng)域，具體地，涉及一種產(chǎn)品缺陷檢測方法。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)光學(xué)引導(dǎo)主要是依靠實施工程師的主觀經(jīng)驗，通過調(diào)節(jié)相機焦距、光圈及工作距離等方式控制光學(xué)成像質(zhì)量，效果一般、不同機臺的成像光學(xué)一致性差。

傳統(tǒng)的視覺引導(dǎo)流程一般為：帶有工業(yè)相機的上料機構(gòu)(機械手、吸盤等)，每次抓取物料前拍照，通過視覺軟件計算待抓取物料的位置偏差、角度偏差的信息，以保證在下料時能符合下料精度。存在的缺陷主要是精度無法保證。

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法常采用滑動窗口的策略對整幅圖像進行遍歷，然后用Haar、SIFT、HOG等特征提取器對目標(biāo)對象進行提取，再利用SVM,Adaboost等分類器對提取的目標(biāo)進行分類，這種窮舉的策略雖然包含了目標(biāo)所有可能出現(xiàn)的位置，但是缺點也是顯而易見的：時間復(fù)雜度太高，產(chǎn)生冗余窗口太多，這也嚴(yán)重影響后續(xù)特征提取和分類的速度和性能。而且，由于目標(biāo)的形態(tài)多樣性，光照變化多樣性，背景多樣性等因素使得設(shè)計一個魯棒的特征并不是那么容易。

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法常采用滑動窗口的策略對整幅圖像進行遍歷，然后用Haar、SIFT、HOG等特征提取器對目標(biāo)對象進行提取，再利用SVM,Adaboost等分類器對提取的目標(biāo)進行分類，這種窮舉的策略雖然包含了目標(biāo)所有可能出現(xiàn)的位置，但是缺點也是顯而易見的：時間復(fù)雜度太高，產(chǎn)生冗余窗口太多，這也嚴(yán)重影響后續(xù)特征提取和分類的速度和性能。而且，由于目標(biāo)的形態(tài)多樣性，光照變化多樣性，背景多樣性等因素使得設(shè)計一個魯棒的特征并不是那么容易。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種產(chǎn)品缺陷檢測方法。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種產(chǎn)品缺陷檢測方法,包括：

產(chǎn)品圖像獲取步驟：通過針對不同產(chǎn)品及同一產(chǎn)品不同的光學(xué)面進行相機設(shè)置，獲得與基準(zhǔn)光學(xué)面一致的相機原圖，獲得原圖之后傳送給圖像處理模塊進行圖像處理，最終得到可以進行模型檢測的圖像；

模型檢測步驟：將獲得的可以進行模型檢測的圖像發(fā)送給深度模型及灰度檢測模型進行檢測，最終獲取產(chǎn)品每個光學(xué)面返回的檢測結(jié)果；

物理量過濾步驟：對于返回的檢測結(jié)果進閾值或者缺陷長度、缺陷寬度及缺陷亮度物理量進行過濾。

優(yōu)選地，所述產(chǎn)品圖像獲取步驟：

步驟S101：移動相機和工件的位置到指定光學(xué)面點位

步驟S102：根據(jù)光學(xué)面信息設(shè)置相機參數(shù)和光源后，觸發(fā)相機拍照；

步驟S103：收到相機傳回的原圖，將原圖對應(yīng)的工件信息添加到原圖頭部；

步驟S104：將帶有頭部信息的相機原圖存盤，用于發(fā)生問題時追溯原因；

步驟S105：將帶有頭部信息的相機原圖分發(fā)到不同光學(xué)面圖片預(yù)處理模塊并行處理；

步驟S106：圖片預(yù)處理模塊根據(jù)工件載臺數(shù)量、機臺通道數(shù)量信息，將相機原圖進行切割、壓縮、旋轉(zhuǎn)、水平鏡像以及垂直鏡像算法操作，輸出符合模型檢測要求的圖像，包括如下所述情況：

一張相機原圖中包含多個工件，需要將圖像中的工件分別切割出來；