[发明专利]一种表面缺陷检测系统

说明书

本发明公开的一种一种表面缺陷检测系统，包括图像获取模块与U‑Net模型；通过图像获取模块进行获取工件的图像，对图像进行预处理，并提取工件原始图像数据，将工件原始图像数据进行滤波处理，将滤波后的图像数据输入U‑Net模型，所述U‑Net模型包括编码器，通过U‑Net模型压缩图像并捕获关键特征，通过编码器进行编码后的图像被采样回原始大小，并获取关键信息进行优化自定义损失函数，并输出一个与原始图像大小相同的二进制掩码；通过卷积网络执行二值分类，并输出U‑Net模型处理数据；根据U‑Net模型处理数据与工件原始图像数据进行比较，判断工件缺陷信息。

技术领域

本发明涉及缺陷检测领域，更具体的，涉及一种表面缺陷检测系统。

背景技术

玻璃是一个非结晶的，无定形固体，其通常是透明的并且在窗玻璃，餐具和光电子学中具有广泛的实用、技术和装饰用途。最熟悉且历史上最古老的人造玻璃是基于化合物二氧化硅的“硅酸盐玻璃”，主要成分为沙。在流行的用法中，术语玻璃通常仅用于指代这种类型的材料，其在用作窗玻璃和玻璃瓶中是常见的。在现有的许多硅基玻璃中，普通玻璃和容器玻璃是由一种称为钠钙玻璃的特定类型组成，含约占75％二氧化硅(SiO2)、来自碳酸钠(Na2CO3)中的氧化钠(Na2O)、氧化钙(CaO)，也称为石灰，和几种微量添加剂。

随着社会的不断发展，玻璃在各个领域的应用越来越广泛，同时对玻璃的要求也越来越高，在玻璃生产过程中，由于生产工艺和其他方面的原因会在玻璃表面产生划痕、凸点等影响玻璃表面平整度的缺陷，影响玻璃的质量，因此如何快速精准的检测玻璃表面缺陷成为了亟不可待要解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种表面缺陷检测系统。

本发明第一方面提供了一种表面缺陷检测系统，包括：图像获取模块与U-Net模型；

通过图像获取模块进行获取工件的图像，对图像进行预处理，并提取工件原始图像数据，

将工件原始图像数据进行滤波处理，

将滤波后的图像数据输入U-Net模型，所述U-Net模型包括编码器，

通过U-Net模型压缩图像并捕获关键特征，

通过编码器进行编码后的图像被采样回原始大小，并获取关键信息进行优化自定义损失函数，并输出一个与原始图像大小相同的二进制掩码；

通过卷积网络执行二值分类，并输出U-Net模型处理数据；

根据U-Net模型处理数据与工件原始图像数据进行比较，判断工件缺陷信息。

本发明一个较佳实施例中，所述U-Net模型为图像分割模型，采用了编码与解码的结构，先对图像进行多次下采样，再进行上采样，重复上采样+融合过程直到得到与输入图像尺寸相同的分割图。

本发明一个较佳实施例中，将工件原始图像数据进行滤波处理，具体包括：

对工件原始图像数据进行中值滤波处理，获得中值滤波图像数据；

将工件原始图像数据与中值滤波图像数据进行减法计算，得到中间结果图像数据；

将中间结果图像数据进行几何形态分析，获得缺陷图像数据，

对缺陷图像数据进行分析处理，获得图像分析处理结果。

本发明一个较佳实施例中，所述图像获取模块包括工业相机或工业镜头中的一种。

本发明一个较佳实施例中，所述图像获取模块还包括照明光源，所述照明光源用于对图像获取模块进行补光。

本发明一个较佳实施例中，还包括平衡检测模块，所述平衡检测模块用于检测工件水平度，