[發明專利]一種表面缺陷檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202110489417.9
• 申請日: 2021-05-06
• 公開（公告）號: CN112907595B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 湯勃;李玉;林中康;李錦達;孫偉;孔建益;戴超凡
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 遠明

1.一種表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測的表面缺陷圖像；

對所述表面缺陷圖像的各底層特征進行提取，得到各特征圖像金字塔；

根據中心周邊差機制確定所述各特征圖像金字塔對應的各特征圖；

將所述各特征圖進行歸一化處理，并將同一類型的特征圖進行相加，得到各特征顯著圖；

以所述各特征顯著圖所具有的圖像能量比例為權重，融合所述各特征顯著圖，得到合成顯著圖，所述各特征顯著圖所具有的圖像能量比例為所述各特征顯著圖所具有的圖像能量與各特征顯著圖所具有的圖像能量之和的比例；

對所述表面缺陷圖像的高層特征進行提取、融合和采樣操作，得到高層顯著圖；

以所述合成顯著圖所具有的圖像能量比例以及所述高層顯著圖所具有的圖像能量比例為權重，融合所述合成顯著圖和所述高層顯著圖，得到總顯著圖，所述合成顯著圖所具有的圖像能量比例為所述合成顯著圖所具有的圖像能量，與所述合成顯著圖和所述高層顯著圖所具有的圖像能量之和的比例，所述高層顯著圖層具有的圖像能量比例為所述高層顯著圖所具有的圖像能量，與所述合成顯著圖和所述高層顯著圖所具體的圖像能量之和的比例；

根據所述總顯著圖，確定所述表面缺陷圖像的缺陷種類和缺陷位置。

2.根據權利要求1所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述對所述表面缺陷圖像的各底層特征進行提取，得到各特征圖像金字塔的步驟包括：

通過高斯金字塔模型對所述表面缺陷圖像進行分解，得到高斯圖像金字塔；

對所述高斯圖像金字塔的各底層特征進行提取，得到各特征圖像金字塔。

3.根據權利要求2所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述對所述高斯圖像金字塔的各底層特征進行提取，得到各特征圖像金字塔的步驟，包括：

對所述高斯圖像金字塔的亮度底層特征、方向底層特征、邊緣底層特征以及紋理底層特征分別進行提取，得到亮度特征圖像金字塔、方向特征圖像金字塔、邊緣特征圖像金字塔以及紋理特征圖像金字塔。

4.根據權利要求1所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據中心周邊差機制確定所述各特征圖像金字塔對應的各特征圖的步驟，包括：

根據中心周邊差機制選取中心空間尺度和外圍空間尺度；

針對任意一個特征圖像金字塔，選取所述特征圖像金字塔在所述中心空間尺度下的第一特征圖和在所述外圍空間尺度下的第二特征圖；

采用插值法處理所述第一特征圖和所述第二特征圖，以保持所述第一特征圖和所述第二特征圖的大小一致；

將處理后的所述第一特征圖和所述第二特征圖進行相減，得到特征圖。

5.根據權利要求1所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述對所述表面缺陷圖像的高層特征進行提取、融合和采樣操作，得到高層顯著圖的步驟，包括：

通過卷積神經網絡對所述表面缺陷圖像的高層特征進行提取，得到多通道高層特征圖；

對所述多通道高層特征圖進行融合，得到總高層特征圖；

對所述總高層特征圖進行上采樣，得到高層顯著圖。

6.根據權利要求1所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據所述總顯著圖，確定所述表面缺陷圖像的缺陷種類的步驟，包括：

提取所述總顯著圖的特征向量；

采用分類器對所述特征向量進行缺陷分類，得到缺陷分類結果，所述分類器為預先訓練得到的分類器；

根據所述缺陷分類結果確定所述表面缺陷圖像的缺陷種類。

7.根據權利要求1所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據所述總顯著圖，確定所述表面缺陷圖像的缺陷位置的步驟，包括：

從所述總顯著圖中確定目標像素點；

以所述目標像素點為初始生長種子，在所述總顯著圖中采用區域生長的方式進行區域生長，得到生長完成區域；

從所述表面缺陷圖像中確定所述生長完成區域對應的缺陷位置。