[发明专利]一种均质面板缺陷的检测方法

权利要求书

1.一种均质面板缺陷的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将原始图片分成R、G、B三个单通道图像；

步骤2：对R通道图像进行阈值分割，得到目标区域；

步骤3：根据阈值结果定位物体，获取目标区域的圆心；

步骤4：根据缺陷特征对目标区域进行多尺寸分割；

步骤5：对步骤4中进行多尺寸分割后的图像，输入加入SPP层的卷积网络进行分类运算，获取正负样本的分类结果；

步骤6：进行均质面板缺陷检测。

2.根据权利要求1所述的均质面板缺陷的检测方法，其特征在于：步骤2中，对R通道图像进行MSER阈值分割，得到清晰完整的目标区域selectedRegion；然后进行圆形拟合，得到正圆。

3.根据权利要求1所述的均质面板缺陷的检测方法，其特征在于：步骤3中，获取目标区域的圆心(Row，Column)，其中，Row、Column分别表示圆心的行列坐标。

4.根据权利要求1所述的均质面板缺陷的检测方法，其特征在于：步骤4中，根据目标区域的特征形状和分布，作扇形或环形分割，得到环形区域或扇形区域，分割后区域采用黑色填充以减小背景噪声。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的均质面板缺陷的检测方法，其特征在于：步骤5中，输入的不同尺寸图像经过卷积网络后得到一系列不同分辨率的256维特征图像，然后经过三层的金字塔池化层，分别将特征图分割成若干块；然后对经过卷积网络处理后的高维特征图像的进行池化处理；

其中，第一层为1*1分割，即对输入的经过卷积网络处理后的高维特征图像进行处理，用对应尺寸的池化核进行池化得到1个特征；

第二层为2*2分割，将经过卷积网络处理后的高维特征图像切分为4个小的特征图，然后使用对应的大小的池化核对其进行池化得到4个特征；

第三层为4*4分割，将经过卷积网络处理后的高维特征图像切分为16个小的特征图，然后使用对应大小的池化核对其进行池化得到16个特征；

设最后卷积层输出特征图分辨率为n*n，每个金字塔层对应的分割为a*a，则金字塔池化层参数计算公式：

其中，Pooling_size表示池化核尺寸Pooling_stride表示池化步幅。