[發(fā)明專利]檢測圖像缺陷的方法、系統(tǒng)、電子設備及介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011435861.4
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112598627A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設計）人: 郭羽鵬;薛靜;劉建;許漢荊;王云
• 申請（專利權）人: 廣東省大灣區(qū)集成電路與系統(tǒng)應用研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京辰權知識產(chǎn)權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

本申請公開了一種檢測圖像缺陷的方法、系統(tǒng)、電子設備及介質。本申請中，可以獲取待檢測圖像以及模板圖像，待檢測圖像中包含待檢測物體，模板圖像中包含待檢測物體對應的標準圖像；將待檢測圖像與模板圖像進行圖像融合，得到待檢測融合圖像；將待檢測融合圖像輸入至預設的圖像檢測網(wǎng)絡模型，得到圖像檢測結果；基于圖像檢測結果，確定待檢測圖像是否存在缺陷。本申請的技術方案通過利用模板圖像與缺陷圖像相融合的方式來增強缺陷特征，再將融合結果圖像直接應用于深度學習缺陷檢測方法。

技術領域

本申請中涉及圖像處理技術，尤其是一種檢測圖像缺陷的方法、系統(tǒng)、電子設備及介質。

背景技術

在傳統(tǒng)的工業(yè)視覺缺陷檢測中，針對如PCB、印刷品、包裝盒等含有不規(guī)律圖案的產(chǎn)品，進行缺陷檢測時通常會使用一張合格的產(chǎn)品圖像或者多張合格產(chǎn)品圖像合成的圖像作為模板圖像，對被檢測產(chǎn)品圖像配準對齊后，再進行產(chǎn)品中的缺陷識別定位。一般情況下產(chǎn)品的圖案內(nèi)容具有豐富的多樣性，比如有字符、圖標、彩色紋理等更為復雜的特征，涉及到的缺陷有污點、色偏、殘缺、涂抹、劃痕等各種類型的缺陷，使用傳統(tǒng)視覺檢測缺陷方法一般需要使用正常產(chǎn)品圖像作為先驗信息，被檢產(chǎn)品圖像與合格產(chǎn)品圖像進行比對，才能檢測出諸如污點、色偏、殘缺等缺陷。

但由于依賴于標準模板圖像，在面對產(chǎn)品圖案印刷精度較差、材質漲縮、圖案線條正常寬細變化、可變信息、材質反光變色等造成產(chǎn)品圖像灰度出現(xiàn)正常變化的情況時，傳統(tǒng)視覺檢測方法容易出現(xiàn)誤檢情況，且當缺陷附著在字符、圖案附近時，由于缺陷背景較為復雜多變，表征描述印刷品缺陷的難度更大，導致傳統(tǒng)的機器學習分類方法準確率較差，而且傳統(tǒng)視覺方法檢測過程中包含缺陷分割、分類判斷步驟，涉及到的參數(shù)設置較為復雜，不夠簡單方便。而另外一類方法則結合了深度學習方法分類識別性能較強的特性，但仍然使用傳統(tǒng)視覺方法進行缺陷候選區(qū)域分割，再使用深度學習方法對分割區(qū)域進行分類識別確定缺陷，使用過程中仍然涉及到分割算法的參數(shù)設置，一般在不同型號產(chǎn)品檢測場景下參數(shù)設置不同，使用過程仍然繁瑣，需要專業(yè)人員操作維護。

在針對如PCB、印刷品、包裝盒等含有不規(guī)律圖案的產(chǎn)品缺陷檢測場景中，產(chǎn)品型號較多，使用含有傳統(tǒng)視覺方法的檢測方法適應性較差，因為導致檢測產(chǎn)品缺陷的精度不準。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供一種檢測圖像缺陷的方法、系統(tǒng)、電子設備及介質，

其中，根據(jù)本申請實施例的一個方面，提供的一種檢測圖像缺陷的方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測圖像以及模板圖像，所述待檢測圖像中包含待檢測物體，所述模板圖像中包含所述待檢測物體對應的標準圖像；

將所述待檢測圖像與所述模板圖像進行圖像融合，得到待檢測融合圖像；

將所述待檢測融合圖像輸入至預設的圖像檢測網(wǎng)絡模型，得到圖像檢測結果；

基于所述圖像檢測結果，確定所述待檢測圖像是否存在缺陷。

可選地，在基于本申請上述方法的另一個實施例中，所述將所述待檢測圖像與所述模板圖像進行圖像融合，得到待檢測融合圖像，包括：

定位所述待檢測物體在所述待檢測圖像中的第一坐標區(qū)域，以及所述標準圖像在所述模板圖像中的第二坐標區(qū)域；

將所述第一坐標區(qū)域對應的圖像與所述第二坐標區(qū)域對應的圖像進行圖像融合，得到所述待檢測融合圖像。

可選地，在基于本申請上述方法的另一個實施例中，所述基于所述圖像檢測結果，確定所述待檢測圖像是否存在缺陷，包括：

獲取所述圖像檢測結果，所述圖像檢測結果中包括所述待檢測圖像對應的類別、置信度、橫坐標，縱坐標、寬高信息的至少一種；

基于所述圖像檢測結果，確定所述待檢測圖像的置信度值；

確定所述置信度值大于預設閾值的待檢測圖像是否存在缺陷。