[發明專利]曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法、系統和存儲介質

在審

• 申請號: 202310432652.1
• 申請日: 2023-04-21
• 公開（公告）號: CN116664485A
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 李韋辰;張蓮蓮;陳晨;靳松;陳永超;張建樹
• 申請（專利權）人: 北京兆維智能裝備有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06V10/42
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 吳佳

1.一種曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測曲面屏的每條內弧邊分別對應的多個內弧邊圖像；其中，任一內弧邊分別對應的多個內弧邊圖像包含該內弧邊的完整影像；

將每個內弧邊圖像分別輸入至用于對微裂紋區域進行檢測的目標缺陷檢測模型，得到每個內弧邊圖像的微裂紋缺陷檢測結果；

基于所有的微裂紋缺陷檢測結果，確定所述待檢測曲面屏的內弧邊缺陷區域。

2.根據權利要求1所述的曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法，其特征在于，所述獲取待檢測曲面屏的每條內弧邊分別對應的多個內弧邊圖像的步驟，包括：

獲取通過顯微相機利用半光瞳對焦技術所拍攝的每條內弧邊分別對應的多個內弧邊圖像。

3.根據權利要求1所述的曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法，其特征在于，所述目標缺陷檢測模型包括：依次連接設置且訓練好的目標圖像分割模塊、目標圖像分類模塊和特征提取模塊；所述將每個內弧邊圖像分別輸入至用于對微裂紋區域進行檢測的目標缺陷檢測模型，得到每個內弧邊圖像的微裂紋缺陷檢測結果的步驟，包括：

將任一內弧邊圖像輸入至所述目標圖像分割模塊，得到該內弧邊圖像的圖像分割特征并輸入至所述目標圖像分類模塊，得到該內弧邊圖像的圖像分類特征并輸入至所述特征提取模塊，得到包含該內弧邊圖像的微裂紋缺陷特征的微裂紋缺陷檢測結果，直至得到每個內弧邊圖像的微裂紋缺陷檢測結果。

4.根據權利要求3所述的曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法，其特征在于，所述目標圖像分割模塊包括：依次設置的第一語義特征提取層、第二語義特征提取層、第三語義特征提取層、第四語義特征提取層、第五語義特征提取層、第六語義特征提取層、融合層和seghead層，以及依次設置的第一細節特征提取層、第二細節特征提取層和第三細節特征提取層；所述將任一內弧邊圖像輸入至所述目標圖像分割模塊，得到該內弧邊圖像的圖像分割特征的步驟，包括：

將所述任一內弧邊圖像輸入所述第一語義特征提取層并依次通過所述第二語義特征提取層和所述第三語義特征提取層進行語義特征提取，得到該內弧邊圖像的第一中間特征；

將所述任一內弧邊圖像的第一中間特征分別輸入所述第四語義特征提取層和所述第一細節特征提取層，以將輸入所述第四語義特征提取層的第一中間特征依次通過所述第五語義特征提取層和所述第六語義特征提取層進行特征提取，得到第二中間特征，并將輸入所述第一細節特征提取層的第一中間特征依次通過所述第二細節特征提取層和所述第三細節特征提取層，得到第三中間特征；其中，所述第四語義特征提取層與所述第一細節特征提取層、所述第五語義特征提取層與所述第二細節特征提取層、所述第六語義特征提取層與所述第三細節特征提取層之間分別進行特征融合；

將所述任一內弧邊圖像的第二中間特征和第三中間特征輸入至所述融合層進行特征融合，得到目標融合特征并輸入至所述seghead層進行圖像分割處理，得到該內弧邊圖像的圖像分割特征。

5.根據權利要求3所述的曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法，其特征在于，所述目標圖像分類模塊包括：依次連接設置的多個重參數化后的殘差結構；將任一內弧邊圖像的圖像分割特征輸入至所述目標圖像分類模塊，得到該內弧邊圖像的圖像分類特征的步驟，包括：

將所述任一內弧邊圖像的圖像分割特征輸入首個重參數化后的殘差結構并依次通過每個重參數化后的殘差結構進行圖像分類處理，得到該內弧邊圖像的圖像分類特征。

6.根據權利要求3所述的曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法，其特征在于，所述基于所有的微裂紋缺陷檢測結果，確定所述待檢測曲面屏的內弧邊缺陷區域的步驟，包括：

根據每個微裂紋缺陷檢測結果對應的微裂紋缺陷特征所在位置，確定所述待檢測曲面屏的所述內弧邊缺陷區域。

7.根據權利要求1-6所述的曲面屏內弧邊的微裂紋缺陷檢測方法，其特征在于，還包括：

當所述內弧邊缺陷區域的面積大于預設缺陷面積時，判定所述待檢測曲面屏不合格并輸出報警信息。