[發(fā)明專(zhuān)利]缺陷檢測(cè)方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110374798.6
• 申請(qǐng)日: 2021-04-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112767400B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 邱增帥;王肖亮;王罡;潘正頤;侯大為
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 常州微億智造科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06K9/62
• 代理公司: 常州佰業(yè)騰飛專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 32231
• 代理人: 張勵(lì)

本發(fā)明提供了一種缺陷檢測(cè)方法和裝置，其中，該缺陷檢測(cè)方法包括：獲取待檢測(cè)產(chǎn)品的目標(biāo)檢測(cè)圖像；在目標(biāo)檢測(cè)圖像的列方向上均勻劃分多個(gè)起點(diǎn)；獲取每個(gè)起點(diǎn)對(duì)應(yīng)的水平方向上的亮度曲線(xiàn)；根據(jù)亮度曲線(xiàn)檢測(cè)待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷。本發(fā)明的缺陷檢測(cè)方法，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷，并且無(wú)需人工參與，從而大大減少了人工成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種缺陷檢測(cè)方法和一種缺陷檢測(cè)裝置。

背景技術(shù)

相關(guān)技術(shù)中，在對(duì)待檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測(cè)時(shí)，僅僅能檢測(cè)出待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在，至于該待檢測(cè)產(chǎn)品具體存在何種缺陷，例如待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷，還需要采用人工的方式進(jìn)行檢測(cè)，不僅大大增加了人工成本，而且檢測(cè)的準(zhǔn)確度較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題，提供了一種缺陷檢測(cè)方法，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷，并且無(wú)需人工參與，從而大大減少了人工成本。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種缺陷檢測(cè)方法，包括：獲取待檢測(cè)產(chǎn)品的目標(biāo)檢測(cè)圖像；在所述目標(biāo)檢測(cè)圖像的列方向上均勻劃分多個(gè)起點(diǎn)；獲取每個(gè)起點(diǎn)對(duì)應(yīng)的水平方向上的亮度曲線(xiàn)；根據(jù)所述亮度曲線(xiàn)檢測(cè)所述待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷。

所述獲取待檢測(cè)產(chǎn)品的目標(biāo)檢測(cè)圖像，包括：對(duì)所述待檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行拍攝，以獲取第一檢測(cè)圖像，其中，所述第一檢測(cè)圖像包括背景部分和待檢測(cè)產(chǎn)品部分；根據(jù)所述背景部分和所述待檢測(cè)產(chǎn)品部分的像素值對(duì)所述第一檢測(cè)圖像進(jìn)行二值化處理，以獲取二值化圖像；對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行篩選，以獲取第二檢測(cè)圖像，其中，所述待檢測(cè)產(chǎn)品均處于所述第二檢測(cè)圖像中；對(duì)所述第二檢測(cè)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，以獲取第三檢測(cè)圖像；根據(jù)所述第三檢測(cè)圖像獲取所述目標(biāo)檢測(cè)圖像。

所述根據(jù)所述第三檢測(cè)圖像獲取所述目標(biāo)檢測(cè)圖像，包括：獲取所述第三檢測(cè)圖像的邊緣；采用最小二乘法對(duì)所述第三檢測(cè)圖像的邊緣進(jìn)行擬合以獲取所述第三檢測(cè)圖像的邊緣直線(xiàn)；根據(jù)所述邊緣直線(xiàn)獲取所述第三檢測(cè)圖像的角點(diǎn)；根據(jù)所述角點(diǎn)對(duì)所述第三檢測(cè)圖像進(jìn)行透視變換，以獲取所述目標(biāo)檢測(cè)圖像。

所述獲取每個(gè)起點(diǎn)對(duì)應(yīng)的水平方向上的亮度曲線(xiàn)，包括：在所述每個(gè)起點(diǎn)對(duì)應(yīng)的水平方向上劃分多個(gè)子區(qū)域，并獲取各子區(qū)域的平均像素值；根據(jù)所述平均像素值獲取所述每個(gè)起點(diǎn)對(duì)應(yīng)的水平方向上的亮度曲線(xiàn)。

所述根據(jù)所述亮度曲線(xiàn)檢測(cè)所述待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷，包括：采用多項(xiàng)式擬合的方式對(duì)所述亮度曲線(xiàn)進(jìn)行擬合，并生成目標(biāo)多項(xiàng)式；采用目標(biāo)分類(lèi)模型根據(jù)所述目標(biāo)多項(xiàng)式檢測(cè)所述待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷。

所述目標(biāo)分類(lèi)模型為KNN模型或者One-Class SVM模型。

一種缺陷檢測(cè)裝置，包括：第一獲取模塊，所述第一獲取模塊用于獲取待檢測(cè)產(chǎn)品的目標(biāo)檢測(cè)圖像；劃分模塊，所述劃分模塊用于在所述目標(biāo)檢測(cè)圖像的列方向上均勻劃分多個(gè)起點(diǎn)；第二獲取模塊，所述第二獲取模塊用于獲取每個(gè)起點(diǎn)對(duì)應(yīng)的水平方向上的亮度曲線(xiàn)；檢測(cè)模塊，所述檢測(cè)模塊用于根據(jù)所述亮度曲線(xiàn)檢測(cè)所述待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷。

一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)上述的缺陷檢測(cè)方法。

一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的缺陷檢測(cè)方法。

本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出待檢測(cè)產(chǎn)品是否存在噴砂不均的缺陷，并且無(wú)需人工參與，從而大大減少了人工成本。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的缺陷檢測(cè)方法的流程圖；