[发明专利]一种大幅面板材超高分辨率图像的微小缺陷快速检测方法

说明书

本发明公开了一种大幅面板材超高分辨率图像的微小缺陷快速检测方法，涉及目标检测技术领域。本发明包括以下步骤：采集物体表面图像；对所述物体表面图像进行图像拼接，得到超高分辨率图像；对所述超高分辨率图像进行边缘检测，获得疑似缺陷部分的边缘，采用外接矩形将其区域标出，得到疑似缺陷部分区域，并采用非极大值抑制方法去除冗余部分；将所述疑似缺陷部分区域与原图进行区域对应，获得原图疑似缺陷部分区域，将疑似缺陷部分区域输入到改进的YOLOv4‑tiny中得到检测结果。本发明可快速检测的同时又提高了检测的精度，大大提高了检测效率。

技术领域

本发明涉及目标监测领域，更具体的说是涉及一种大幅面板材超高分辨率图像的微小缺陷快速检测方法。

背景技术

现有技术中高清图像信号分辨率为1080P、1080i(分辨率为1920*1080)或720p(1280*720)，但对于一些大幅面图像的缺陷检测，1080P、1080i远远不能满足要求。随着半导体技术的提高，10K*10K(即10240*10240)甚至更高分辨率的像元传感器已出现，在这样的超高分辨率图像中缺陷是微小且稀疏的，但与低分辨率图像相比，小缺陷在高分辨率图像中可以用更多的像素来表征，即可以被更加清晰的刻画出来。在目前低分辨率图像中的缺陷快速检测方法中，Faster R-CNN、YOLO系列和Single Shot Detection(SSD)等目标检测算法发挥了出色的表现。但这些算法都无法直接应用到超高分辨率的图像中。如果将超高分辨率的图像进行降素处理的话，又会造成信息的丢失，从而影响检测的精度。

发明内容

有鉴于此，为了解决大幅面图像的微小缺陷检测困难的问题，本发明提供了一种大幅面超高分辨率图像中的微小缺陷快速检测方法，可快速检测的同时又提高了检测的精度，大大提高了检测效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种大幅面板材超高分辨率图像的微小缺陷快速检测方法，包括以下步骤：

采集物体表面图像；

对所述物体表面图像进行图像拼接，得到超高分辨率图像；

对所述超高分辨率图像进行边缘检测，获得疑似缺陷部分的边缘，采用外接矩形将其区域标出，得到疑似缺陷部分区域，并采用非极大值抑制方法去除冗余部分；

将所述疑似缺陷部分区域与原图进行区域对应，获得原图疑似缺陷部分区域。

可选的，还包括对原图疑似缺陷部分区域采样，将采样结果输入到改进的YOLOv4-tiny模型中，最终得到缺陷检测结果。

可选的，其特征在于，所述图像拼接包括：图像预处理、图像配准和图像融合。

可选的，其特征在于，所述图像预处理包括的操作为图像光线校正、相机标定和图像去噪。

可选的，所述图像配准是计算出两幅图像间的空间变换模型并进行投影变换，设图像f₁(x,y)、f₂(x,y)存在投影变换关系，则用齐次方程(1)表示：

式中：m₀、m₁、m₃和m₄共同表示旋转角度和缩放尺度；m₂和m₅分别表示x方向与y方向上的平移量；m₆和m₇分别表示x方向和y方向上的变形量。

可选的，所述图像融合用来消除拼接缝隙，得到无缝的高质量图像。

可选的，所述改进的YOLOv4-tiny的损失函数由三部分组成，分别为置信度损失函数、分类损失函数和边界框回归损失函数。

可选的，所述置信度损失函数的计算公式如下：