[发明专利]基于机器学习的表面缺陷检测方法及装置

权利要求书

1.一种表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：

采集N个检测人员对应的检测样本，所述检测样本中包括对应检测人员确定P个历史检测对象不存在表面缺陷时与所述P个历史检测对象一一对应的P个缺陷参数，以及对应的检测人员确定Q个历史检测对象存在表面缺陷时与所述Q个历史检测对象一一对应的Q个缺陷参数；

对所述检测样本进行机器学习，确定检测模型；

对目标检测对象的表面图像进行图像分析，获得所述目标检测对象对应的缺陷参数；

将所述目标检测对象对应的缺陷参数输入所述检测模型，通过所述检测模型输出检测结果，所述检测结果用于表明所述目标检测对象的表面是否存在缺陷；

其中，对所述检测样本进行机器学习，确定检测模型，包括：

获得所述P个缺陷参数对应的第一期望值以及所述Q个缺陷参数对应的第二期望值；

基于所述第一期望值以及所述第二期望值，确定所述检测模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标检测对象对应的缺陷参数输入所述检测模型，通过所述检测模型输出检测结果，包括：

基于所述检测模型，计算所述目标检测对象对应的缺陷参数与所述第一期望值的第一欧式距离d1以及所述目标检测对象对应的缺陷参数与所述第二期望值的第二欧式距离d2；

基于所述第一欧式距离d1与所述第二欧式距离d2，所述检测模型确定并输出所述检测结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第一欧式距离d1与所述第二欧式距离d2，所述检测模型确定并输出所述检测结果，包括：

如果所述第一欧式距离d1大于所述第二欧式距离d2，所述检测模型确定并输出表明所述目标检测对象的表面不存在缺陷的检测结果；和/或

如果所述第一欧式距离d1小于所述第二欧式距离d2，所述检测模型确定并输出表明所述目标检测对象的表面存在缺陷的检测结果；和/或

如果所述第一欧式距离d1等于所述第二欧式距离d2，所述检测模型确定并输出表明需要人工复查所述目标检测对象的检测结果。

4.如权利要求1-3中任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述目标检测对象对应的缺陷参数包括缺陷区域的面积和/或缺陷区域的长度，所目标检测对象对应的述缺陷参数与所述P个缺陷参数以及所述Q个缺陷参数的类型一致。

5.一种表面缺陷检测装置，其特征在于，包括：

样本采集模块，用于采集N个检测人员对应的检测样本，所述检测样本中包括对应检测人员确定P个历史检测对象不存在表面缺陷时与所述P个历史检测对象一一对应的P个缺陷参数，以及对应的检测人员确定Q个历史检测对象存在表面缺陷时与所述Q个历史检测对象一一对应的Q个缺陷参数；

机器学习模块，用于对所述检测样本进行机器学习，确定检测模型；

图像分析模块，用于对目标检测对象的表面图像进行图像分析，获得所述目标检测对象对应的缺陷参数；

检测结果模块，用于将所述目标检测对象对应的缺陷参数输入所述检测模型，通过所述检测模型输出检测结果，所述检测结果用于表明所述目标检测对象的表面是否存在缺陷；

其中，所述机器学习模块还用于：

获得所述P个缺陷参数对应的第一期望值以及所述Q个缺陷参数对应的第二期望值；

基于所述第一期望值以及所述第二期望值，确定所述检测模型。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述检测结果模块还用于：

基于所述检测模型，计算所述目标检测对象对应的缺陷参数与所述第一期望值的第一欧式距离d1以及所述目标检测对象对应的缺陷参数与所述第二期望值的第二欧式距离d2；

基于所述第一欧式距离d1与所述第二欧式距离d2，所述检测模型确定并输出所述检测结果。