[發(fā)明專利]一種表面缺陷檢測(cè)方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110489417.9
• 申請(qǐng)日: 2021-05-06
• 公開（公告）號(hào): CN112907595B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 湯勃;李玉;林中康;李錦達(dá);孫偉;孔建益;戴超凡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳紫藤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44570
• 代理人: 遠(yuǎn)明

本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，以及提供一種表面缺陷檢測(cè)方法及裝置；該方法首先對(duì)待檢測(cè)的表面缺陷圖像的各底層特征進(jìn)行提取得到各特征圖像金字塔，根據(jù)中心周邊差機(jī)制確定各特征圖像金字塔對(duì)應(yīng)的各特征圖，將各特征圖進(jìn)行歸一化處理，并將同一類型的特征圖進(jìn)行相加得到各特征顯著圖，以各特征顯著圖所具有的能量比例為權(quán)重融合各特征顯著圖得到合成顯著圖，然后對(duì)表面缺陷圖像的高層特征進(jìn)行提取、融合和采樣操作得到高層顯著圖，最后以合成顯著圖所具有的能量比例以及高層顯著圖所具有的能量比例為權(quán)重，融合合成顯著圖和高層顯著圖得到總顯著圖，再根據(jù)總顯著圖確定表面缺陷圖像的缺陷種類和缺陷位置。本申請(qǐng)?zhí)岣吡吮砻嫒毕輽z測(cè)的識(shí)別精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)實(shí)施例涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種表面缺陷檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著經(jīng)濟(jì)建設(shè)及基礎(chǔ)建設(shè)的飛速發(fā)展，作為鋼鐵工業(yè)主要產(chǎn)品之一的鋼板被廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)，人們對(duì)于鋼板的產(chǎn)品質(zhì)量也提出了越來越高的要求。但是由于受設(shè)備、生產(chǎn)工藝等因素的影響，在生產(chǎn)過程中鋼板表面不可避免地會(huì)產(chǎn)生各種缺陷，這些缺陷不僅影響鋼板外觀，更會(huì)在一定程度上影響其機(jī)械性能，因此開展對(duì)鋼板表面缺陷檢測(cè)的相關(guān)研究對(duì)于提高鋼板質(zhì)量有著十分重要的意義。隨著產(chǎn)量的逐步提升和生產(chǎn)速度的提高，傳統(tǒng)的人工目視抽檢已難以滿足當(dāng)前企業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際需要，提升鋼板表面缺陷檢測(cè)的效率，以滿足生產(chǎn)的更多需求，對(duì)鋼鐵企業(yè)有著至關(guān)重要的價(jià)值。

目前基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法被廣泛應(yīng)用在鋼板表面缺陷檢測(cè)中，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)往往是先提取圖像特征后利用分類器進(jìn)行分類檢測(cè)，但是由于鋼板表面缺陷邊緣特征不明顯、缺陷占比較小、數(shù)據(jù)信息量較大而有用信息較少，在一定程度上影響了檢測(cè)效果；基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺檢測(cè)方法，需要大量的缺陷圖像作為訓(xùn)練樣本，而在生產(chǎn)過程中存在缺陷的鋼板數(shù)量畢竟是少數(shù)，大量缺陷圖像樣本較難獲取，樣本數(shù)量過少會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)效果不佳。

因此，目前的表面缺陷檢測(cè)方案無法更好地提高表面缺陷檢測(cè)的識(shí)別精度，需要改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種表面缺陷檢測(cè)方法及裝置，能夠提高表面缺陷檢測(cè)的識(shí)別精度。

第一方面中，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種表面缺陷檢測(cè)方法，包括：

獲取待檢測(cè)的表面缺陷圖像；

對(duì)所述表面缺陷圖像的各底層特征進(jìn)行提取，得到各特征圖像金字塔；

根據(jù)中心周邊差機(jī)制確定所述各特征圖像金字塔對(duì)應(yīng)的各特征圖；

將所述各特征圖進(jìn)行歸一化處理，并將同一類型的特征圖進(jìn)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(quán)重，融合所述各特征顯著圖，得到合成顯著圖；

對(duì)所述表面缺陷圖像的高層特征進(jìn)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(quán)重，融合所述合成顯著圖和所述高層顯著圖，得到總顯著圖；

根據(jù)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。

第二方面中，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種表面缺陷檢測(cè)裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待檢測(cè)的表面缺陷圖像；

提取模塊，用于對(duì)所述表面缺陷圖像的各底層特征進(jìn)行提取，得到各特征圖像金字塔；

第一確定模塊，用于根據(jù)中心周邊差機(jī)制確定所述各特征圖像金字塔對(duì)應(yīng)的各特征圖；

歸一化模塊，用于將所述各特征圖進(jìn)行歸一化處理，并將同一類型的特征圖進(jìn)行相加，得到各特征顯著圖；

第一融合模塊，用于以所述各特征顯著圖所具有的圖像能量比例為權(quán)重，融合所述各特征顯著圖，得到合成顯著圖；