缺陷检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种缺陷检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取生产线上待检测对象的至少一个检测图像以及对应的检测点位置；获取缺陷图像库；针对每个检测图像，将检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取检测图像的缺陷信息；根据每个检测图像的缺陷信息以及对应的检测点位置，生成待检测对象的缺陷检测结果，该方法通过将待检测对象的检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取检测图像的缺陷信息，之后，根据每个检测图像的缺陷信息以及对应的检测点位置，自动生成待检测对象的缺陷检测结果，由此，可实现缺陷的自动分类，节约了人力成本，同时减少错判漏判，提高了检测效率。

Defect detection method, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法、装置及存储介质
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置及非临时性计算机可读存储介质。
技术介绍
在生产制造的过程中，生产对象难免产生大量缺陷。为了保证生产对象的质量，需要对生产对象进行缺陷检测。目前，主要采用光学检测设备对生产对象进行检测获取检测图像，然后由人员手动进行缺陷分类。但是，人工手动进行缺陷分类，缺陷错判漏判率高，人工成本较高，同时检测效率低。
技术实现思路
本申请的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。为此，本申请的第一个目的在于提出一种缺陷检测方法，该方法通过将待检测对象的检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取检测图像的缺陷信息，之后，根据每个检测图像的缺陷信息以及对应的检测点位置，自动生成待检测对象的缺陷检测结果，由此，可实现缺陷的自动分类，节约了人力成本，同时减少错判漏判，提高了检测效率。本申请的第二个目的在于提出一种缺陷检测装置。本申请的第三个目的在于提出另一种缺陷检测装置。本申请的第四个目的在于提出一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：/n获取生产线上待检测对象的至少一个检测图像以及对应的检测点位置；/n获取缺陷图像库，所述缺陷图像库包括：所述待检测对象的各个种类的缺陷图像；/n针对每个检测图像，将所述检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取所述检测图像的缺陷信息，所述缺陷信息包括：是否有缺陷，以及缺陷种类；/n根据每个检测图像的缺陷信息以及对应的检测点位置，生成所述待检测对象的缺陷检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获取生产线上待检测对象的至少一个检测图像以及对应的检测点位置；
获取缺陷图像库，所述缺陷图像库包括：所述待检测对象的各个种类的缺陷图像；
针对每个检测图像，将所述检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取所述检测图像的缺陷信息，所述缺陷信息包括：是否有缺陷，以及缺陷种类；
根据每个检测图像的缺陷信息以及对应的检测点位置，生成所述待检测对象的缺陷检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷图像库中每个种类的缺陷图像的数量为多个，多个缺陷图像中的缺陷尺寸信息不同；
对应的，所述缺陷信息还包括：缺陷尺寸信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的缺陷检测模型对所述检测图像的处理过程为，
提取所述检测图像的特征信息；
提取各个种类的缺陷图像的特征信息；
将所述检测图像的特征信息与各个种类的缺陷图像的特征信息进行比对，确定所述检测图像属于各个缺陷种类的概率；
确定所述概率中的最大概率，根据所述最大概率确定所述检测图像中是否存在缺陷；
在所述检测图像中存在缺陷时，将所述最大概率对应的缺陷种类确定为所述检测图像的缺陷种类。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个检测图像，将所述检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取所述检测图像的缺陷信息之前，还包括：
针对每个检测图像，将所述检测图像与对应的检测点位置的无缺陷图像进行比对，确定所述检测图像是否存在缺陷；
对应的，所述针对每个检测图像，将所述检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取所述检测图像的缺陷信息，包括：
针对存在缺陷的每个检测图像，将所述检测图像和各个种类的缺陷图像输入预设的缺陷检测模型，获取所述检测图像的缺陷信息。


5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海洋，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，绵阳京东方光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11