一种产品缺陷检测方法、装置与系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种产品缺陷检测方法、装置与系统。本发明专利技术的产品缺陷检测方法包括：构建缺陷检测框架；利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对分类网络进行训练，得到能够将样本图像中存在的缺陷类型分类的分类网络；利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对定位检测网络进行训练，得到能够定位样本图像中每种类型的缺陷所在位置的定位检测网络；在进行产品缺陷检测时，将采集到的产品图像输入缺陷检测框架，利用分类网络对产品图像中的缺陷类型进行分类，以及利用定位检测网络对产品图像中每种类型的缺陷位置进行定位，将得到的分类结果和检测结果输入判断网络，判断出产品是否存在缺陷，并在产品存在缺陷时，检测缺陷类型及缺陷位置。

【技术实现步骤摘要】
一种产品缺陷检测方法、装置与系统
本专利技术涉及一种产品缺陷检测方法、装置与系统。
技术介绍
在传统的精密制造行业，产品的缺陷检测一般通过人工检验来完成。在一般的制造工厂中，检验人力占比将近30％，由于人力需求大，经常出现人力资源紧张的局面；而且人力检验的劳动强度大，容易因作业员疲劳而造成检验质量的波动。因此，检验质量稳定、效果一致、不受人为因素影响的机器自动化检测方案必将受到精密制造行业的青睐。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供了一种产品缺陷检测方法、装置与系统。一方面，本专利技术实施例提供了一种产品缺陷检测方法，包括：构建缺陷检测框架，缺陷检测框架包括分类网络、定位检测网络和判断网络；利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对分类网络进行训练，得到能够将样本图像中存在的缺陷类型分类的分类网络；利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对定位检测网络进行训练，得到能够定位样本图像中每种类型的缺陷所在位置的定位检测网络；在进行产品缺陷检测时，将采集到的产品图像输入缺陷检测框架，利用分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种产品缺陷检测方法，其特征在于，包括：/n构建缺陷检测框架，所述缺陷检测框架包括分类网络、定位检测网络和判断网络；/n利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对所述分类网络进行训练，得到能够将所述样本图像中存在的缺陷类型分类的分类网络；/n利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对所述定位检测网络进行训练，得到能够定位所述样本图像中每种类型的缺陷所在位置的定位检测网络；/n在进行产品缺陷检测时，将采集到的产品图像输入所述缺陷检测框架，利用所述分类网络对所述产品图像中的缺陷类型进行分类，以及利用所述定位检测网络对所述产品图像中每种类型的缺陷位置进行定位，将得到的分类结果和检测结果输入所述判断网络，...

【技术特征摘要】
1.一种产品缺陷检测方法，其特征在于，包括：
构建缺陷检测框架，所述缺陷检测框架包括分类网络、定位检测网络和判断网络；
利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对所述分类网络进行训练，得到能够将所述样本图像中存在的缺陷类型分类的分类网络；
利用包含不同缺陷类型的产品的样本图像对所述定位检测网络进行训练，得到能够定位所述样本图像中每种类型的缺陷所在位置的定位检测网络；
在进行产品缺陷检测时，将采集到的产品图像输入所述缺陷检测框架，利用所述分类网络对所述产品图像中的缺陷类型进行分类，以及利用所述定位检测网络对所述产品图像中每种类型的缺陷位置进行定位，将得到的分类结果和检测结果输入所述判断网络，判断出产品是否存在缺陷，并在产品存在缺陷时，检测缺陷类型及缺陷位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建缺陷检测框架，包括：
根据所述产品缺陷类型的数量与所述分类网络对每种缺陷类型分类的正确率，设置所述定位检测网络的数量和所述判断网络的判断规则；
设置每个定位检测网络关联所述产品的一种缺陷类型，以及设置每种判断规则关联所述产品的一种缺陷类型；
其中，所述产品缺陷类型包括第一类缺陷、第二类缺陷和第三类缺陷，所述第一类缺陷为所述分类网络对缺陷类型的分类正确率大于第一阈值的缺陷，所述第二类缺陷为所述分类网络对缺陷类型的分类正确率不大于第一阈值的缺陷，所述第三类缺陷为所述分类网络对缺陷类型的分类正确率小于第二阈值的缺陷；
以及，所述产品缺陷类型还包括第四类缺陷，当所述分类网络对缺陷类型的分类为第四类缺陷时，判断出产品存在第四类缺陷，不再利用定位检测网络对第四类缺陷进行检测。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述分类网络对所述产品图像中的缺陷类型进行分类，以及利用所述定位检测网络对所述产品图像中每种类型的缺陷位置进行定位，包括：
在所述分类网络的分类结果表示所述产品图像中存在第一类缺陷时，利用所述第一类缺陷关联的第一定位检测网络检测所述产品图像中所述第一类缺陷所在位置，得到检测结果，所述检测结果包括下述两种：
第一种检测结果为检测到用于定位所述第一类缺陷所在位置的定位框；
第二种检测结果为未检测到用于定位所述第一类缺陷所在位置的定位框；
则所述将得到的分类结果和检测结果输入所述判断网络，判断出产品是否存在的缺陷，并在产品存在缺陷时，检测缺陷类型并显示缺陷位置，包括：利用所述第一类缺陷关联的第一判断规则判断所述产品是否存在的第一类缺陷；
若为所述第一种检测结果，则确定所述产品存在第一类缺陷，并利用定位框标记所述第一类缺陷；
若为所述第二种检测结果，则确定所述产品存在第一类缺陷，不标记所述第一类缺陷。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述分类网络对所述产品图像中的缺陷类型进行分类，以及利用所述定位检测网络对所述产品图像中每种类型的缺陷位置进行定位，包括：
在所述分类网络的分类结果表示所述产品图像中存在第二类缺陷时，利用所述第二类缺陷关联的第二定位检测网络进一步检测所述产品图像中是否存在所述第二类缺陷，得到检测结果，所述检测结果包括下述两种：
第一种检测结果为检测到用于定位所述第二类缺陷所在位置的定位框；
第二种检测结果为未检测到用于定位所述第二类缺陷所在位置的定位框；
则所述将得到的分类结果和检测结果输入所述判断网络，判断出产品是否存在的缺陷，并在产品存在缺陷时，检测缺陷类型并显示缺陷位置，包括：利用所述第二类缺陷关联的第二判断规则判断所述产品是否存在第二类缺陷；
在为所述第一种检测结果时，若所述定位框所在产品图像区域面积小于面积阈值时，确定所述产品存在第二类缺陷，并利用所述定位框标记所述第二类缺陷；若所述定位框所在产品图像区域面积不小于所述面积阈值，且所述分类结果中的分类数值小于第一预设值，则确定所述产品不存在第二类缺陷；若所述定位框所在产品图像区域面积不小于所述面...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，马立，张亮，
申请(专利权)人：歌尔股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37