物体表面缺陷检测方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种物体表面缺陷检测方法、装置。所示方法包括：获取基准图像和待检测图像的多个网格灰度均值；其中，所述基准图像为无缺陷图像；计算多个所述基准图像的网格灰度均值与对应位置的所述待检测图像的网格灰度均值之比，得到多个网格信息变化率；根据所述多个网格信息变化率进行曲面拟合，得到所述待检测图像相对于所述基准图像的灰度变化倍率曲面；根据所述灰度变化倍率曲面对所述待检测图像进行亮度重构，得到重构图像；对所述重构图像基于所述基准图像进行差分处理，分离出所述待检测图像中的缺陷。本申请通过灰度变化倍率曲面对所述待检测图像进行亮度重构，提高了物体表面图像缺陷分离的准确率。

Detection methods and devices for surface defects of objects

【技术实现步骤摘要】
物体表面缺陷检测方法、装置
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及物体表面缺陷检测方法、装置。
技术介绍
现有利用机器视觉进行物体的表面检测，已经成为越来越常用的技术手段。通常通过相机和光源等硬件设备构成的视觉成像系统，获取物体表面图像，再通过相应的视觉检测算法从物体表面图像中获取物体表面缺陷信息，并根据使用者的设定来对外部(如产线设备)给予反馈，以上便是视觉检测的完整流程。视觉检测检测算法主要包括两部分：缺陷分离和缺陷分析。缺陷分离最简单的方式是采用灰度阈值分割，除此之外还有图像差分、图像形态学操作、灰度直方图操作等。缺陷分析最常用的是图像联通域分析，除此之外，可能需要对缺陷进行分类，其中涉及到机器学习等方面的分类算法，如SVM、KNN和神经网络等。缺陷分离是缺陷检测算法中的难点。当检测的缺陷与待检测图像存在较大的灰度差异时，用阈值分割是十分行之有效的方法，但当缺陷的灰度值与待检测图像的灰度值相差不大时，用阈值分割难以区分出缺陷和待检测对象。在缺陷的灰度值与待检测图像的灰度值相差不大的情况下，如图1所示，利用图像差分来检测图像中的缺陷便是可行的方案。一般在图像差分中，选取无缺陷本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取基准图像和待检测图像的多个网格灰度均值；其中，所述基准图像为无缺陷图像；计算多个所述基准图像的网格灰度均值与对应位置的所述待检测图像的网格灰度均值之比，得到多个网格信息变化率；根据所述多个网格信息变化率进行曲面拟合，得到所述待检测图像相对于所述基准图像的灰度变化倍率曲面；根据所述灰度变化倍率曲面对所述待检测图像进行亮度重构，得到重构图像；对所述重构图像基于所述基准图像进行差分处理，分离出所述待检测图像中的缺陷。

【技术特征摘要】
1.一种物体表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取基准图像和待检测图像的多个网格灰度均值；其中，所述基准图像为无缺陷图像；计算多个所述基准图像的网格灰度均值与对应位置的所述待检测图像的网格灰度均值之比，得到多个网格信息变化率；根据所述多个网格信息变化率进行曲面拟合，得到所述待检测图像相对于所述基准图像的灰度变化倍率曲面；根据所述灰度变化倍率曲面对所述待检测图像进行亮度重构，得到重构图像；对所述重构图像基于所述基准图像进行差分处理，分离出所述待检测图像中的缺陷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对所述待检测图像中的缺陷进行连通域分析，获得缺陷的几何信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述几何信息包括缺陷面积和缺陷位置中至少一种。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取基准图像和待检测图像的网格灰度均值，包括：对所述基准图像或待检测图像划分成网格，所述网格为正方形，所述网格的边长为预定数目的像素；计算每个所述网格在所述基准图像或待检测图像所覆盖的区域的像素的灰度平均值，得到网格灰度均值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述网格信息变化率进行曲面拟合，得到所述待检测图像相对于所述基准图像的灰度变化倍率曲面，包括：获取所述网格信息变化率所对应网格的中间位置，并将所述中间位置作为所述网格信息变化率在XOY平面坐标位置；其中，所述XOY平面位于空间坐标系OXYg中；将所述网格信息变化率的值作为g坐标，并根据所述网格信息变化率在XOY平面坐标位置进行曲面拟合，得到所述待检测图像相对于所述基准图像的灰度变化倍率曲面。6.一种物体表面缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：网格灰度均值...

【专利技术属性】
技术研发人员：周才健，周柔刚，盛锦华，
申请(专利权)人：杭州汇萃智能科技有限公司，金华汇萃智能科技有限公司，广东广源智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33