[发明专利]一种自动光学检测伪缺陷去除方法及系统

说明书

本申请公开了一种自动光学检测伪缺陷去除方法及系统，包括：将模板图和待检图均划分成轮廓区和非轮廓区；对轮廓区进行空间滤波，采用阈值分割的方法剔除轮廓区的伪缺陷，保留真实缺陷；采用几何均值滤波器对非轮廓区进行滤波；差影几何均值滤波后的非轮廓区，获取非轮廓区的疑似缺陷，将缺陷允许的最小面积作为阈值，删除疑似缺陷中小于阈值的噪点；将剔除伪缺陷的轮廓区以及删除噪点后的非轮廓区合并，提取图像的真实缺陷。本申请能够去除配准时产生的轮廓伪影，同时不会影响真实缺陷造成缺陷漏检。

技术领域

本申请涉及光学检测技术领域，尤其涉及一种自动光学检测伪缺陷去除方法及系统。

背景技术

自动光学检测技术因其高速、高效、准确、成本低等优点广泛应用在缺陷检测领域，通常有如下四个步骤：1、图像采集；2、图像预处理；3、缺陷检测；4、缺陷分类。

差影法是常用的缺陷检测方法，它是通过将待检图与预先制作的模板图进行差分计算，逐像素对比出产品图与标准模板图的不同之处，从而找出产品中的缺陷。现有技术中对形状的缺陷检测可以将拍摄的图片二值化，然后使用差影法进行缺陷检测，该方法具有良好的检出效果。然而，由于彩色印刷品的表面缺陷复杂、种类繁多，除形状缺陷外还有偏色、漏墨、杂点、污迹等颜色维度上的缺陷，若将图像二值化将会造成漏检。因此，通常会将彩色图转为灰度图进行处理，从而可以在减少计算量的同时，又能检测颜色缺陷。使用差影法进行缺陷检测时要先进行图像配准，在使用仿射变换将实时图和模板图进行配准时，会因插值运算而出现灰度偏移，形成伪缺陷造成误检。

现有的印刷品表面缺陷检测技术，有的使用精准的机械定位装置，来减少采集图相较模板图的位移，避免配准时发生灰度偏移，杜绝伪缺陷的产生，从而在图像处理时不考虑伪缺陷问题。这需要昂贵的机械设备，缺陷检测算法不具备通用性。或者采用粗暴的处理方法，将可能产生伪缺陷的区域直接剔除来降低误检，但是却增加了漏检率。

发明内容

本申请提供了一种自动光学检测伪缺陷去除方法及系统，能够剔除配准时产生的伪缺陷，提取出真实的印刷品表面缺陷。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种自动光学检测伪缺陷去除方法，所述方法包括：

将模板图和待检图均划分成轮廓区和非轮廓区；

对所述轮廓区进行空间滤波，采用阈值分割的方法剔除所述轮廓区的伪缺陷；

采用几何均值滤波器对所述非轮廓区进行滤波；差影所述几何均值滤波后的所述非轮廓区，获取所述非轮廓区的疑似缺陷，将缺陷允许的最小面积作为阈值，删除所述疑似缺陷中小于所述阈值的噪点；

将剔除伪缺陷的所述轮廓区以及删除噪点后的所述非轮廓区合并，提取图像的真实缺陷。

可选的，所述在将模板图和待检图划分成轮廓区和非轮廓区，之前还包括：

采用Sobel算子提取所述模板图的图形边缘，得到所述模板图的轮廓。

可选的，所述将所述模板图和待检图划分成轮廓区和非轮廓区具体为：

对所述轮廓进行膨胀操作生成轮廓区域，将所述轮廓区域作为感兴趣区域；

将所述感兴趣区域分别与所述模板图和待检图进行减操作，将所述模板图和所述待检图划分成轮廓区和非轮廓区。

可选的，所述对所述轮廓区进行空间滤波，采用阈值分割的方法剔除所述轮廓区的伪缺陷具体为：

采用均值滤波平滑所述轮廓区，得到第一平滑轮廓区；

差影均值滤波后的所述模板图和待检图，并计算差影后的图像灰度值之和作为第一灰度总和；

采用高斯滤波平滑所述第一平滑轮廓区得到第二平滑轮廓区；