[发明专利]检测产品缺陷的方法和装置

权利要求书

1.一种检测产品缺陷的方法，其特征在于，包括：

获取待检测产品的产品图像，其中，所述待检测产品包括多个子产品；

对所述产品图像进行分割处理，得到多个子图像，其中，每个子图像包含一个子产品；

根据预设模型对所述多个子图像进行处理，确定每个子产品对应的缺陷等级，其中，所述预设模型为使用多组数据通过神经网络训练出的，所述多组数据中的每组数据至少包括图像以及所述图像对应的缺陷等级；

其中，对所述产品图像进行分割处理，得到多个子图像包括：

检测所述产品图像对应的类型，所述类型包括第一类型和第二类型，所述第一类型表征待检测产品与产品图像的图像背景的颜色差别大于预设阈值，第二类型表征待检测产品与产品图像的图像背景的颜色差别小于等于预设阈值；根据所述类型对所述产品图像进行分割，得到多个子图像；

对所述产品图像进行分割处理，得到多个子图像，包括：

在所述产品图像的类型为第一类型的情况下，确定所述待检测产品对应的颜色空间，其中，所述第一类型表征所述待检测产品与所述产品图像的图像背景的颜色差别大于预设阈值；

基于所述颜色空间对所述产品图像进行阈值分割，得到所述多个子图像；

对所述产品图像进行分割处理，得到多个子图像，包括：

在所述产品图像的类型为第二类型的情况下，基于模板匹配算法对所述产品图像进行处理，得到所述每个子产品对应的候选框集合，其中，所述第二类型表征所述待检测产品与所述产品图像的图像背景的颜色差别小于等于所述预设阈值；

对所述候选框集合进行去重和补位处理，得到所述每个子产品对应的最优候选框；

根据所述最优候选框确定所述每个子产品对应的子图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述产品图像进行分割处理，得到多个子图像之后，所述方法还包括：

对预设子图像进行饱和度处理，得到饱和度图像，其中，所述预设子图像为所述多个子图像中的任意一个；

对所述饱和度图像进行二值化处理，得到第一图像；

对所述预设子图像和所述第一图像进行合并处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行处理，得到第三图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第二图像进行处理，得到第三图像，包括：

基于预设模板对所述第二图像进行匹配，得到所述第三图像，其中，所述预设模板为对多张原始图像和所述原始图像对应的二值化图像进行合并处理所得到的模板。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据预设模型对所述多个子图像进行处理，确定每个子产品对应的缺陷等级之前，所述方法还包括：

获取所述多个子图像的大小；

生成预设数量个预设向量，其中，所述预设向量的大小与所述每个子图像的大小相对应；

对所述预设向量进行平均池化处理，得到特征向量；

对所述特征向量进行全连接处理，得到所述多个子图像对应的置信度；

基于所述置信度确定所述每个子产品对应的缺陷等级；

基于所述多个子图像和所述缺陷等级确定所述预设模型。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述待检测产品包括如下至少之一：LED发光芯片、LED电路板。