[發明專利]缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011191743.3
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112288723B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 牛臨瀟;李誠
• 申請（專利權）人: 北京市商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/50;G06V10/40;G06V10/74
• 代理公司: 北京中知恒瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 11889
• 代理人: 吳迪

本公開提供了一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質，其中，該方法包括：獲取待檢測圖像、以及模板圖像；對所述待檢測圖像進行特征提取，得到所述待檢測圖像的第一特征圖，并對所述模板圖像進行特征提取，得到與所述模板圖像對應的第二特征圖；將所述第一特征圖、以及所述第二特征圖進行特征混淆處理，得到特征融合圖像；基于所述特征融合圖像，得到所述待檢測圖像的缺陷檢測結果。本公開實施例具有更高的缺陷檢測精度。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，具體而言，涉及一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著科技的發展，現代制造業對于各種工業零件、產品的需求也日益增長。一些機械裝置、電子元件本身質量也很大程度取決于一些零件是否符合要求。所以物體表面的缺陷檢測也是標準化生產中的重要環節。當前基于神經網絡的缺陷檢測方法，一般利用大量標注了缺陷位置的樣本圖像對神經網絡進行訓練，然后利用訓練好的神經網絡，對物體的待檢測圖像進行缺陷檢測。這種檢測方法存在檢測精度低的問題。

發明內容

本公開實施例至少提供一種缺陷檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

第一方面，本公開實施例提供了一種缺陷檢測方法，包括：獲取待檢測圖像、以及模板圖像；對所述待檢測圖像進行特征提取，得到所述待檢測圖像的第一特征圖，并對所述模板圖像進行特征提取，得到與所述模板圖像對應的第二特征圖；將所述第一特征圖、以及所述第二特征圖進行特征混淆處理，得到特征融合圖像；基于所述特征融合圖像，得到所述待檢測圖像的缺陷檢測結果。

這樣，通過將待處理圖像的第一特征圖和模板圖像的第二特征圖進行特征混淆處理，來減小第一特征圖和第二特征圖之間存在的生產誤差、匹配誤差、以及采集噪聲等誤差，然后能夠利用特征融合圖像，得到第一特征圖的更精確的缺陷檢測結果。

一種可能的實施方式中，所述對所述待檢測圖像進行特征提取，得到所述待檢測圖像的第一特征圖包括：對所述待檢測圖像進行多級特征提取，獲取與每級特征提取對應的第一特征圖；所述對所述模板圖像進行特征提取，得到與所述模板圖像對應的第二特征圖，包括：對所述模板圖像進行多級特征提取，獲取與每張所述第一特征圖對應的第二特征圖；所述將所述第一特征圖、以及所述第二特征圖進行特征混淆處理，得到特征融合圖像，包括：針對每張第一特征圖，對所述每張第一特征圖、以及與所述每張第一特征圖對應的第二特征圖進行特征混淆處理，得到所述每張第一特征圖對應的特征融合圖像。

這樣，通過對待檢測圖像和模板圖像分別進行多級特征提取，使得得到的特征融合圖像中，包括了待檢測圖像和模板圖像中的更多特征，進而基于特征融合圖像確定待檢測圖像的缺陷檢測結果時，具有更高的精度。

一種可能的實施方式中，基于所述特征融合圖像，得到所述待檢測圖像的缺陷檢測結果，包括：基于所述每張第一特征圖對應的特征融合圖像，得到所述每張第一特征圖的缺陷檢測結果；基于與多級特征提取分別對應的第一特征圖的缺陷檢測結果，得到所述待檢測圖像的缺陷檢測結果。

這樣，通過得到多級特征提取分別對應的缺陷檢測結果，然后利用多級特征提取分別對應的缺陷檢測結果確定的待檢測圖像的缺陷檢測結果具有更高的檢測精度。

一種可能的實施方式中，對所述待檢測圖像進行多級特征提取，獲取與每級特征提取對應的中間特征圖；針對所述每級特征提取為最后一級特征提取的情況，將最后一級特征提取對應的中間特征圖，作為該最后一級特征提取對應的第一特征圖；針對所述每級特征提取為除最后一級特征提取的其他級特征提取的情況，將與所述每級特征提取對應的中間特征圖與該級特征提取的下一級特征提取對應的第一特征圖進行特征融合，得到與所述每級特征提取對應的第一特征圖。

這樣，通過對待檢測圖像進行多級特征提取，使得不同級特征提取所得到的第一特征圖中包含了待檢測圖像中不同的特征，進而使得基于多級特征提取分別對應的第一特征圖的缺陷檢測結果，確定的待檢測圖像的缺陷檢測結果具有更高的檢測精度。