[发明专利]缺陷检测方法和装置有效
| 申请号: | 202110441107.X | 申请日: | 2021-04-23 |
| 公开(公告)号: | CN113160176B | 公开(公告)日: | 2022-10-18 |
| 发明(设计)人: | 张文超;张一凡;冯扬扬;刘杰 | 申请(专利权)人: | 歌尔股份有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人: | 权鲜枝 |
| 地址: | 261031 山东省潍*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 缺陷 检测 方法 装置 | ||
1.一种缺陷检测方法,包括:
获取目标的待检测图像;
利用训练好的图像分割网络从所述待检测图像中识别出与目标对应的目标整体图像,以及识别出呈第一形状的缺陷部分图像;
根据所述目标整体图像和所述缺陷部分图像确定第一子图,以及根据所述缺陷部分图像确定第二子图,其中,
所述根据所述目标整体图像和所述缺陷部分图像确定第一子图包括:从所述目标整体图像中选择位置与所述缺陷部分图像匹配,但尺寸小于所述缺陷部分图像的区域,作为与所述缺陷部分图像对应的区域,将所述目标整体图像中,与所述缺陷部分图像对应的区域填充为指定颜色,得到所述第一子图;
所述根据所述缺陷部分图像确定第二子图包括:从所述待检测图像中提取位置与所述缺陷部分图像匹配,但尺寸大于所述缺陷部分图像的区域,得到所述第二子图;
分别对第一子图和第二子图进行缺陷检测,若至少一个子图能够检测出缺陷,则确定所述目标存在缺陷。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像分割网络是通过如下方式训练得到的:
确定第一形状,根据第一形状生成训练样本图像的标注信息;
生成训练样本图像的掩模图像,根据训练样本图像及其掩模图像对Unet网络进行训练,得到所述图像分割网络。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若识别出的目标整体图像和/或缺陷部分图像的形状与第二形状不匹配,则对识别出的目标整体图像和/或缺陷部分图像依据相应的最小外接第二形状进行修正。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在检测到缺陷的情况下,确定所述缺陷在相应子图中的子图像素坐标;
根据所述目标整体图像和/或所述缺陷部分图像在所述待检测图像中的位置,对所述缺陷的子图像素坐标进行坐标变换,得到所述缺陷在所述待检测图像中的原图像素坐标,从而能够根据所述缺陷在所述待检测图像中的原图像素坐标,确定所述缺陷在目标中的位置。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在从所述第一子图和所述第二子图中均检测出缺陷的情况下,确定各缺陷在相应子图中的检测框;
若两个缺陷的检测框的交并比大于预设阈值,则对该两个缺陷的检测框进行合并,得到合并后的检测框,并在所述待检测图像中示出合并后的检测框以表征缺陷在目标中的位置。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对该两个缺陷的检测框进行合并,得到合并后的检测框包括:
将该两个缺陷的检测框的最小外接第三形状作为合并后的检测框。
7.一种缺陷检测装置,包括:
获取单元,用于获取目标的待检测图像;
区域识别单元,用于利用训练好的图像分割网络从所述待检测图像中识别出与目标对应的目标整体图像,以及识别出呈第一形状的缺陷部分图像;
子图生成单元,用于根据所述目标整体图像和所述缺陷部分图像确定第一子图,以及根据所述缺陷部分图像确定第二子图,其中,
所述根据所述目标整体图像和所述缺陷部分图像确定第一子图包括:从所述目标整体图像中选择位置与所述缺陷部分图像匹配,但尺寸小于所述缺陷部分图像的区域,作为与所述缺陷部分图像对应的区域,将所述目标整体图像中,与所述缺陷部分图像对应的区域填充为指定颜色,得到所述第一子图;
所述根据所述缺陷部分图像确定第二子图包括:从所述待检测图像中提取位置与所述缺陷部分图像匹配,但尺寸大于所述缺陷部分图像的区域,得到所述第二子图;
缺陷检测单元,用于分别对第一子图和第二子图进行缺陷检测,若至少一个子图能够检测出缺陷,则确定所述目标存在缺陷。
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