[发明专利]缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述缺陷检测方法包括：获取目标图像，并对所述目标图像进行区域划分，以获取若干个区域图像；分别获取若干个区域图像中每一个区域图像的区域特征标识，并分别确定每一个区域图像的区域特征标识对应的缺陷特征；基于所述缺陷特征，分别输出每一个区域图像对应的缺陷图像，通过分别对每一个区域图像进行缺陷检测，可检测出图像上各个位置上可能出现的大小不同的各种缺陷，提高缺陷检测的灵活性与缺陷检测结果的准确度，进而提升用户体验。

技术领域

本发明涉及产品缺陷检测领域，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

缺陷成像系统主要包括：相机，镜头和光源。系统根据客户的具体需求，选用合适的相机，镜头和光源对缺陷进行成像。而缺陷自动检测部分，是整个视觉检测系统的大脑，其中利用图像处理技术对缺陷进行自动检测，是整个系统的核心，目前尽管各种检测算法不断出现，但在实际应用中仍然与满足实际应用的需求尚有一定差距，通常由于缺陷形态各异、大小不一等造成检测结果不准确，存在误差的后果。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决目前由于缺陷形态各异、大小不一、位置随机等造成检测结果不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括以下步骤：

获取目标图像，并对所述目标图像进行区域划分，以获取若干个区域图像；

分别获取若干个区域图像中每一个区域图像的区域特征标识，并分别确定每一个区域图像的区域特征标识对应的缺陷特征；

基于所述缺陷特征，分别输出每一个区域图像对应的缺陷图像。

优选地，在待检测产品放置于缺陷检测平台时，基于所述缺陷检测平台的摄像装置，采集所述待检测产品的目标图像。

优选地，获取待检测产品的产品特征信息，和/或，对所述目标图像进行像素筛选，以获取所述目标图像对应的像素缺陷区域；

基于所述产品特征信息和/或所述目标图像对应的像素缺陷区域，对所述目标图像进行区域划分，以获取若干个区域图像，并对所述若干个区域图像进行区域特征标识。

优选地，分别基于每一个区域图像对应的缺陷特征，确定所述区域图像对应的算法参数；

基于所述区域图像对应的算法参数，对所述区域图像进行预设算法检测，以输出所述区域图像对应的缺陷图像。

优选地，基于所述区域图像对应的滤波参数，对所述区域图像进行预滤波处理，以获取滤波图像；

基于所述区域图像对应的分割参数，对所述滤波图像进行缺陷分割，以获取二值化图像；

基于所述特征参数，对所述二值化图像进行特征筛选，以确定所述二值化图像对应的缺陷图像，并输出所述缺陷图像。

优选地，对所述二值化图像进行连通域分析，以获取所述二值化图像的连通域集；

基于所述特征参数，逐一对所述二值化图像的连通域集的每一个连通域进行特征筛选，以确定所述二值化图像对应的缺陷图像，并输出所述缺陷图像。

优选地，逐一对所述二值化图像的连通域集的每一个连通域进行特征提取，以获取每一个连通域对应的特征集；

获取所述连通域对应的特征集中每一个特征对应的特征值，并将所述特征值与标准特征值进行对比，以获取所述连通域对应的缺陷判定结果；