[发明专利]工业检测中的缺陷检测方法、缺陷检测装置

权利要求书

1.一种工业检测中的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测的工件图片；

将所述工件图片输入训练后的缺陷检测模型以获取缺陷预测结果，其中，所述缺陷检测模型包括MASK-RCNN模型和FPN模型，所述缺陷预测结果包括预选框；

对所述工件图片进行图像配准以获取配准后的前后背景分割图；

根据所述配准后的前后背景分割图对所述缺陷预测结果的预选框进行筛选；

根据筛选后的预选框获取缺陷检测结果；

其中，采用以下方式训练所述缺陷检测模型：

将所述工件图片的训练集输入所述MASK-RCNN的主干网络RESNET-50中进行特征提取，以获得特征图；

将所述特征图送入所述FPN模型中，以获得分割特征图；

根据所述分割特征图获取第一前后背景分割图；

对所述训练集进行图像配准以获取所述训练集的配准后的前后背景分割图；

获取所述第一前后背景分割图和所述配准后的前后背景分割图的交集，以生成第二背景分割图；

将所述特征图输入所述MASK-RCNN中的RPN网络，以生成第一预选框；

将所述第一预选框中中心点落在第二背景分割图背景区域的预选框筛除，以获取第二预选框；

利用NMS算法对所述第二预选框进行进一步筛选，以获取第三预选框；

根据所述第三预选框和所述特征图获取目标特征分割图；

将所述分割特征图与所述目标特征分割图进行concat操作的融合，以获取融合特征图；

根据所述融合特征图，获取所述缺陷预测结果；

获取训练集标签，并根据所述训练集标签和所述缺陷预测结果迭代模型权重，以进行监督学习。

2.根据权利要求1所述的工业检测中的缺陷检测方法，其特征在于，采用以下步骤获取所述配准后的前后背景分割图：

将所述工件图片和标准定位图片进行缩放和高斯滤波处理后，送入图像配准模型homograph，以获取所述工件图片和所述标准定位图片的单应性变换矩阵；

获取所述标准定位图片的标准前后背景分割图；

根据所述标准前后背景分割图和所述单应性变换矩阵进行单应性变换以获取所述配准后的前后背景分割图。

3.根据权利要求1所述的工业检测中的缺陷检测方法，其特征在于，根据筛选后的预选框获取缺陷检测结果，具体包括：

根据所述筛选后的预选框判断工件是否存在缺陷；

如果所述工件存在缺陷，则将所述工件送入NG物料盒；

如果所述工件不存在缺陷，则将所述工件送入GOOD物料盒。