[發明專利]缺陷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110775617.0
• 申請日: 2021-07-09
• 公開（公告）號: CN113240673B
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 劉陽興;郭中原;李培鵬
• 申請（專利權）人: 武漢TCL集團工業研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 楊艇要

1.一種缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取電路板的原始圖像；

將所述原始圖像劃分為多個子原始圖像；

通過顏色分類模型對所述原始圖像進行顏色分類，確定所述電路板的顏色類別；

通過對應所述顏色類別的缺陷修復模型分別對多個所述子原始圖像進行缺陷修復，得到多個子修復圖像；

根據多個所述子原始圖像以及多個所述子修復圖像，確定所述原始圖像的缺陷區域；

其中，所述顏色分類模型根據訓練樣本集對殘差網絡模型進行有監督訓練至滿足第一預設訓練停止條件時得到，所述訓練樣本集包括多類訓練樣本組，每一類訓練樣本組對應一類顏色類別，每類訓練樣本組中的訓練樣本組包括一張電路板樣本圖像以及用于指示所述電路板樣本圖像的顏色類別的顏色類別標簽。

2.如權利要求1所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據多個所述子原始圖像以及多個所述子修復圖像，確定所述原始圖像的缺陷區域，包括：

獲取每一所述子原始圖像與其對應的子修復圖像的子殘差圖像，得到多個子殘差圖像；

根據多個所述子殘差圖像確定所述缺陷區域。

3.如權利要求2所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據多個所述子殘差圖像，確定所述原始圖像的缺陷區域，包括：

分別對多個所述子殘差圖像進行二值化處理，得到多個子二值化圖像；

根據每一所述子二值化圖像對應的子原始圖像在所述原始圖像中的位置，將多個所述子二值化圖像拼接為對應所述原始圖像的拼接二值化圖像；

確定拼接二值化圖像中像素值為第一預設像素值的第一目標像素點；

根據所述第一目標像素點在所述拼接二值化圖像中的位置，確定出所述缺陷區域。

4.如權利要求1所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據多個所述子原始圖像以及多個所述子修復圖像，確定所述原始圖像的缺陷區域，包括：

根據每一所述子修復圖像對應的子原始圖像在所述原始圖像中的位置，將多個所述子修復圖像拼接為對應所述原始圖像的修復圖像；

獲取所述原始圖像與所述修復圖像的殘差圖像；

根據所述殘差圖像確定所述缺陷區域。

5.如權利要求4所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據所述殘差圖像確定所述缺陷區域，包括：

對所述殘差圖像進行二值化處理，得到所述殘差圖像的二值化圖像；

確定所述二值化圖像中像素值為第二預設像素值的第二目標像素點；

根據所述第二目標像素點在所述二值化圖像中的位置，確定出所述缺陷區域。

6.如權利要求1-5任一項所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述缺陷修復模型按照如下步驟生成：

從一類顏色類別的訓練樣本組中獲取不存在缺陷的目標電路板樣本圖像；

將每一目標電路板樣本圖像劃分為多個子目標電路板樣本圖像；

將所述子目標電路板樣本圖像作為所述顏色類別的訓練樣本；

獲取隨機噪聲數據；

根據所述訓練樣本和所述隨機噪聲數據，對深度卷積生成對抗網絡中的生成器和判別器進行對抗訓練，直至滿足第二預設訓練停止條件；

將滿足第二預設訓練停止條件時的生成器作為對應所述顏色類別的缺陷修復模型。

7.如權利要求6所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據所述訓練樣本和所述隨機噪聲數據，對深度卷積生成對抗網絡中的生成器和判別器進行對抗訓練，直至滿足第二預設訓練停止條件，包括：

固定所述生成器的網絡參數，根據所述訓練樣本和所述隨機噪聲數據，對所述判別器的網絡參數進行調整；

固定所述判別器的網絡參數，根據所述訓練樣本和所述隨機噪聲數據，對所述生成器的網絡參數進行調整；

重復以上步驟，直至滿足所述第二預設訓練停止條件。

8.如權利要求1-5任一項所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述確定所述原始圖像的缺陷區域之后，還包括：

根據顏色類別和缺陷類別的預設對應關系，將對應所述電路板的顏色類別的缺陷類別，確定為所述缺陷區域的缺陷類別。