【技术实现步骤摘要】
玻璃表面缺陷检测方法、装置和计算机可读存储介质
本申请涉及玻璃检测领域，特别是涉及玻璃表面缺陷检测方法、装置、系统和计算机可读存储介质。
技术介绍
大玻璃广泛应用于各种设计及应用端领域：如家居类应用、建筑类应用、装潢装饰类应用、交通工具装备类应用等，大玻璃的应用领域广泛。传统的玻璃缺陷检测方法已经无法满足现代化的生产要求，特别是对大玻璃表面的缺陷检测，迫切需要一种自动化、可靠的玻璃表面缺陷检测技术。玻璃表面缺陷检测通常通过专用的高清相机采集玻璃表面图像，然后对采集到的玻璃表面图像进行包括灰度化、二值化、图像增强、图像区域填充、边缘增强、边缘轮廓提取、缺陷特征提取等数据处理，从而确定或者定位玻璃表面缺陷位置及大小。然而，由于高清相机采集到的玻璃表面图像的数据较大，且随着玻璃尺寸的增大，玻璃表面图像的数据大小进一步增加，可能达到1G字节甚至数G字节的大小。这种超大数据量的玻璃表面图像无论是被计算机设备读取还是进行任何数据处理，都带来了挑战：内存过小的计算机设备可能无法直接读取超大数据量的玻璃表面图像；在当前的数据...
【技术保护点】
1.一种玻璃表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测玻璃的第一玻璃表面图像和第二玻璃表面图像，其中，所述第一玻璃表面图像和所述第二玻璃表面图像是相同图像；/n采用第一滤波模版对所述第一玻璃表面图像进行均值滤波，得到第一滤波图像，以及采用第二滤波模版对所述第二玻璃表面图像进行均值滤波，得到第二滤波图像；其中，所述第一滤波模版和所述第二滤波模版的大小不同；/n提取所述第一滤波图像和所述第二滤波图像的差异区域，其中，所述差异区域与所述待检测玻璃的表面缺陷一一对应。/n
【技术特征摘要】
1.一种玻璃表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测玻璃的第一玻璃表面图像和第二玻璃表面图像，其中，所述第一玻璃表面图像和所述第二玻璃表面图像是相同图像；
采用第一滤波模版对所述第一玻璃表面图像进行均值滤波，得到第一滤波图像，以及采用第二滤波模版对所述第二玻璃表面图像进行均值滤波，得到第二滤波图像；其中，所述第一滤波模版和所述第二滤波模版的大小不同；
提取所述第一滤波图像和所述第二滤波图像的差异区域，其中，所述差异区域与所述待检测玻璃的表面缺陷一一对应。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述第一滤波图像和所述第二滤波图像的差异区域包括：
将所述第一滤波图像和所述第二滤波图像作差，得到差值图像，其中，所述差值图像中的斑点区域即为所述差异区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一滤波模版的大小为3像素×3像素；所述第二滤波模版的大小为9像素×9像素、15像素×15像素、21像素×21像素或27像素×27像素。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待检测玻璃的第一玻璃表面图像和第二玻璃表面图像包括：
获取所述待检测玻璃的第三玻璃表面图像；
从所述第三玻璃表面图像中提取感兴趣区域，得到所述第一玻璃表面图像；
复制所述第一玻璃表面图像，得到所述第二玻璃表面图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待检测玻璃的第一玻璃表面图像和第二玻璃表面图像包括：
将所述待检测玻璃的玻璃表面图像的位图数据存储到非易失性存储器中；
分时地从所述非易失性存储器中读取所述位图数据中的多个图像数据分段，并对读取到的图像数据分段进行图像缩小处理，得到处理后的多个图像数据分段；
按照所述多个图像数据分段在所述位图数据中的相对位置，将与所述多个图像数据分段一一对应的处理后的多个图像数据分段进行拼接，得到所述第一玻璃表面图像；
复制所述第一玻璃表面图像，得到所述第二玻璃表面图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对读取到的图像数据分段进行图像缩小处理所采用的方法包括：双线性插值缩放方法。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待检测玻璃的玻璃表面图像是由一台拍摄设备采集的。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在分时地从所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜枞聪，
申请(专利权)人：浙江华睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。