[发明专利]工业检测中的凹痕缺陷样本生成方法、生成装置

说明书

本发明涉及工业检测技术领域，提供一种工业检测中的凹痕缺陷样本生成方法、生成装置，所述方法包括：创建一个与良品图片比例一致的平面；添加两个图像纹理节点电池；生成尺寸大小与良品图一致的法向贴图；将良品图和法向贴图分别导入两个图像纹理节点电池中；制作图像纹理节点电池流程；基于以上步骤在渲染器中制作渲染工作室；根据渲染工作室编辑paython脚本代码；运行paython脚本代码，批量生成带有标注信息的凹痕缺陷样本。本发明采用良品图制作渲染工作室，使合成的凹痕缺陷更为真实，且在合成时采用法向贴图，不仅效果好，且位置可变，可以自动合成工件多个表面的缺陷，使合成的凹痕缺陷样本具备多样性。

技术领域

本发明涉及工业检测技术领域，具体涉及一种工业检测中的凹痕缺陷样本生成方法和一种工业检测中的凹痕缺陷样本生成装置。

背景技术

AI(Artificial Intelligence，人工智能)工业质检中，在进行AI模型训练时需要大量的缺陷数据图片，有了大量的缺陷数据图片才能够保证AI工业质检的准确性，否则会导致模型训练效果差进而导致质检效果差。

在多种缺陷中，凹痕缺陷由于其特殊性，结合到实际的工业生产，往往带有凹痕缺陷的产品是少数的，因此导致凹痕缺陷的样本数据的数据量不足。

相关技术中，虽然有自动生成缺陷样本的技术方案，但是其是采用软件生成的三维模型上人工制作缺陷，不仅不能反应缺陷的真实纹理，尤其对于凹痕缺陷，不能反应凹痕缺陷的凹凸纹理，并且效率低、不能批量生成，以及缺陷位置、形态上的随机性变化小，生成的缺陷类型不够丰富。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的第一个目的在于提出一种工业检测中的凹痕缺陷样本生成方法，采用良品图制作渲染工作室，使合成的凹痕缺陷更为真实，且在合成时采用法向贴图，不仅效果好，且位置可变，可以自动合成工件多个表面的缺陷，使合成的凹痕缺陷样本具备多样性。

本发明的第二个目的在于提出一种工业检测中的凹痕缺陷样本生成装置。

本发明采用的技术方案如下：

本发明第一方面的实施例提出了一种工业检测中的凹痕缺陷样本生成方法，包括以下步骤：包括以下步骤：步骤S1，创建一个与良品图片比例一致的平面；步骤S2，添加两个图像纹理节点电池；步骤S3，调用paython模块生成尺寸大小与良品图一致的法向贴图；步骤S4，将良品图和所述法向贴图分别导入两个所述图像纹理节点电池中；步骤S5，制作图像纹理节点电池流程；步骤S6，调节摄像机和光照强度及光照角度；步骤S7，基于以上步骤S1-S6在渲染器中制作渲染工作室；步骤S8，根据所述渲染工作室编辑paython脚本代码，以实现凹痕缺陷样本的自动化合成；步骤S9，运行所述paython脚本代码，批量生成带有标注信息的凹痕缺陷样本。

本发明上述提出的工业检测中的凹痕缺陷样本生成方法还可以具有如下附加技术特征：

根据本发明的一个实施例，制作图像纹理节点电池流程，具体包括：将导入所述良品图的图像纹理节点电池的颜色节点连接平面基础色节点；将导入所述法向贴图的图像纹理节点电池的颜色节点连接到控制凹痕深度的组合变量节点，将所述组合变量节点连接凹凸节点电池，将所述凹凸节点电池连接平面的法向节点。

根据本发明的一个实施例，采用以下方式生成获取所述标注信息：采用cv2.imread函数读取所述法向贴图，并将所述法向贴图转化为灰度图；将所述灰度图中灰度值大于预设值的像素点存入数组；将所述数组中的像素点变为纯白色；采用cv2.dilate函数对所述数组进行膨胀处理；采用cv2.findContours函数对膨胀处理后的数组进行寻找轮廓处理；采用numpy.asarray函数获取轮廓的轮廓标注点；采用tolist函数将数组结构转换为标注点列表。