[發明專利]工業部件的缺陷檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 202110793486.9
• 申請日: 2021-07-14
• 公開（公告）號: CN113313709A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 邱增帥;潘正頤;侯大為;王罡
• 申請（專利權）人: 常州微億智造科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06K9/62
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 陳紅橋

1.一種工業部件的缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取工業部件的圖像數據；

對所述圖像數據進行預處理得到樣本數據；

對所述樣本數據進行區域劃分和小波分解得到所述樣本數據的特征向量；

根據所述樣本數據的特征向量構建缺陷檢測模型；

根據所述缺陷檢測模型對所述工業部件進行缺陷檢測。

2.根據權利要求1所述的工業部件的缺陷檢測方法，其特征在于，所述圖像數據包括存在缺陷的工業部件的工件圖像和不存在缺陷的工業部件的工件圖像。

3.根據權利要求2所述的工業部件的缺陷檢測方法，其特征在于，對所述圖像數據進行預處理得到樣本數據，包括以下步驟：

對所述圖像數據進行灰度化處理得到所述圖像數據的灰度圖；

對所述圖像數據的灰度圖進行去均值化和歸一化處理得到所述圖像數據的樣本數據。

4.根據權利要求3所述的工業部件的缺陷檢測方法，其特征在于，對所述樣本數據進行區域劃分和小波分解得到所述樣本數據的特征向量，包括以下步驟：

將所述樣本數據中的每張圖像按照m行n列劃分為m*n個區域塊；

對每個所述區域塊進行K層小波分解，并將第K層分解的小波系數拼接以作為每個所述區域塊的特征向量，其中，K為正整數，。

5.根據權利要求4所述的工業部件的缺陷檢測方法，其特征在于，其中，所述小波分解的基小波函數為：

；

由此，所述小波分解的表達式為：

其中，t為變換時間，a為拉伸系數，b為平移系數，表示基小波函數，j表示當前為第j層小波分解，。

6.根據權利要求5所述的工業部件的缺陷檢測方法，其特征在于，根據所述樣本數據的特征向量構建缺陷檢測模型，包括以下步驟：

根據所述樣本數據的特征向量得到訓練集和測試集；

采用所述訓練集訓練分類器，并采用所述測試集對訓練后的所述分類器進行檢測得到所述缺陷檢測模型。

7.一種工業部件的缺陷檢測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，所述獲取模塊用于獲取工業部件的圖像數據；

第一處理模塊，所述第一處理模塊用于對所述圖像數據進行預處理得到樣本數據；

第二處理模塊，所述第二處理模塊用于對所述樣本數據進行區域劃分和小波分解得到所述樣本數據的特征向量；

建模模塊，所述建模模塊用于根據所述樣本數據的特征向量構建缺陷檢測模型；

檢測模塊，所述檢測模塊用于根據所述缺陷檢測模型對所述工業部件進行缺陷檢測。

8.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時，實現根據權利要求1-6中任一項所述的工業部件的缺陷檢測方法。

9.一種非臨時性計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現根據權利要求1-6中任一項所述的工業部件的缺陷檢測方法。