[发明专利]产品缺陷的检测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种产品缺陷的检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测产品的多张产品图像；不同所述产品图像的采集角度和/或采集位置不同；

通过预先训练得到的神经网络模型对所述产品图像进行缺陷检测，得到每张所述产品图像的缺陷信息；所述缺陷信息包括缺陷位置和/或缺陷种类；

基于每张所述产品图像的缺陷信息确定初始缺陷检测结果；

对所述初始缺陷检测结果进行验证；

基于验证后的初始缺陷检测结果确定最终缺陷检测结果；

所述缺陷信息包括缺陷位置；所述基于每张所述产品图像的缺陷信息确定初始缺陷检测结果的步骤，包括：

获取每张所述产品图像与预先建立的所述待检测产品的3D模型之间的映射关系；

基于所述映射关系，将每张所述产品图像检测到的缺陷位置投射到所述3D模型上，基于投射位置确定所述3D模型的缺陷位置；

根据所述3D模型的缺陷位置确定初始缺陷检测结果；

所述对所述初始缺陷检测结果进行验证的步骤，包括：对于所述3D模型的每个缺陷位置，根据产品图像与所述3D模型之间的映射关系，确定应出现与所述3D模型的该缺陷位置对应的缺陷的产品图像的理论数量；基于每张所述产品图像的缺陷信息，确定经所述神经网络模型检测出的具有该缺陷位置对应的缺陷的产品图像的实际数量；计算所述实际数量与所述理论数量的第一比值；如果所述第一比值低于预设第一数值，确定所述初始缺陷检测结果中包含的该缺陷位置对应的缺陷为伪缺陷；

或者，

所述对所述初始缺陷检测结果进行验证的步骤，包括：对于所述3D模型的每个缺陷位置，根据每张所述产品图像与所述3D模型之间的映射关系，将所述3D模型的该缺陷位置逆投射至每张所述产品图像；将出现与所述3D模型的该缺陷位置对应的逆投射缺陷的产品图像确定为缺陷图像；计算所述缺陷图像的数量与经所述神经网络模型检测出的具有该缺陷位置对应的缺陷的产品图像的数量的第二比值；如果所述第二比值低于预设第二数值，确定所述初始缺陷检测结果中包含的该缺陷位置对应的缺陷为伪缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测产品的多张产品图像的步骤，包括：

获取图像采集设备在多个指定位置下对所述待检测产品进行多角度拍摄得到的多张产品图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取图像训练集；所述图像训练集包括多张标记有缺陷信息的训练图像；多张所述训练图像是图像采集设备基于多个采集位置和每个所述采集位置下的多个采集角度得到的；

将所述图像训练集输入至待训练神经网络模型中进行训练，得到训练后的神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品图像为2D图像；所述获取每张所述产品图像与预先建立的所述待检测产品的3D模型之间的映射关系的步骤，包括：

从多张所述2D图像中选取一张目标2D图像，获取所述目标2D图像对应的深度图像；

建立所述目标2D图像和所述深度图像之间的映射关系；

基于点云配准算法对所述深度图像与预先建立的所述待检测产品的3D模型进行点云配准，得到所述深度图像与所述3D模型之间的映射关系；

基于所述目标2D图像和所述深度图像之间的映射关系，以及所述深度图像与所述3D模型之间的映射关系，得到所述目标2D图像与所述3D模型之间的映射关系；

基于所述目标2D图像的采集位置与其它所述2D图像的采集位置之间的映射关系，以及所述目标2D图像与所述3D模型之间的映射关系，得到其它所述2D图像与所述3D模型之间的映射关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于投射位置确定所述3D模型的缺陷位置的步骤，包括：

将每张所述产品图像的缺陷位置投射至所述3D模型所得到的投射位置进行聚类，基于聚类结果确定所述3D模型的缺陷位置。