图像检测方法、系统、平台、设备及介质、图像处理装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供的一种基于图像的缺陷检测方法、系统、平台、设备及介质和图像处理装置，通过图像处理装置获取包含有目标对象的多帧图像；以及通过图像处理装置按照预设抽帧频率从多帧图像中抽取一帧或多帧图像，并对所抽取的一帧或多帧图像进行缺陷检测，确定目标对象是否存在缺陷。本发明专利技术能够从多帧图像(例如视频流)中按照预设抽帧频率抽取单帧或多帧图像进行缺陷检测，检测目标对象是否存在缺陷。若目标对象是工业设备，则本发明专利技术能够对工业设备进行缺陷检测。通过对工业设备进行缺陷检测，可以及时了解工业设备的状态，更好地估计工业设备的剩余使用寿命，方便及时进行维护与更换，减少突发事件的发生。

【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、系统、平台、设备及介质、图像处理装置
本专利技术涉及图像检测
，特别是涉及一种基于图像的缺陷检测方法、系统、平台、设备及介质和一种图像处理装置。
技术介绍
工业设备缺陷检测是在工业场景中对相关设备的状态进行检测，进行工业设备缺陷检测的传统方法一般是由工作人员进行巡检，定期查看工业设备的运行状况。但是这种方法通常需要投入比较多的人力，并且需要对工作人员进行培训，长期重复的工作也会导致错误率的增加，难以保证准确率。因此需要基于摄像头的检测装置来代替人工的巡检。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于图像的缺陷检测方法、系统、平台、设备及介质和一种图像处理装置，用于解决现有技术中存在的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于图像的缺陷检测方法，包括：通过图像处理装置获取包含有目标对象的多帧图像；以及，通过所述图像处理装置按照预设抽帧频率从所述多帧图像中抽取一帧或多帧图像，并对所抽取的一帧或多帧图像进行缺陷检测，确定所述目标对象是否存在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，包括：/n通过图像处理装置获取包含有目标对象的多帧图像；以及，/n通过所述图像处理装置按照预设抽帧频率从所述多帧图像中抽取一帧或多帧图像，并对所抽取的一帧或多帧图像进行缺陷检测，确定所述目标对象是否存在缺陷。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，包括：
通过图像处理装置获取包含有目标对象的多帧图像；以及，
通过所述图像处理装置按照预设抽帧频率从所述多帧图像中抽取一帧或多帧图像，并对所抽取的一帧或多帧图像进行缺陷检测，确定所述目标对象是否存在缺陷。


2.根据权利要求1所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，通过图像处理装置获取已经建设的一个或多个图像拍摄装置拍摄的包含有目标对象的多帧图像。


3.根据权利要求2所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，还包括获取目标对象在多个拍摄视角下的缺陷信息；
获取所有缺陷检测结果，通过所述图像处理装置按照预设通信方式将所有缺陷检测结果发送至本地控制器；
通过所述本地控制器关联根据同组图像拍摄装置拍摄的包含有目标对象的图像检测出的缺陷结果，获取该同组图像拍摄装置拍摄的目标对象在多个拍摄视角下的缺陷信息；
其中，所述本地控制器、所述目标对象、所述同组图像拍摄装置位于同一目标区域。


4.根据权利要求3所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，还包括验证所述图像处理装置检测出的缺陷结果：
所述本地控制器按照预设通信方式将图像处理装置抽取的一帧或多帧图像传输给后台服务器；
所述后台服务器关联接收到的一帧或多帧图像，并对关联后的图像进行缺陷检测；
根据后台服务器检测出的缺陷结果验证所述图像处理装置检测出的缺陷结果，确定所述目标对象是否存在缺陷。


5.根据权利要求4所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，根据后台服务器检测出的缺陷结果验证所述图像处理装置检测出的缺陷结果，包括：
所述本地控制器按照预设通信方式将所述图像处理装置检测出的缺陷结果和/或所述本地控制器关联后的缺陷结果传输给后台服务器；
通过所述后台服务器验证所述图像处理装置检测出的缺陷结果和/或所述本地控制器关联后的缺陷结果与所述后台服务器检测出的缺陷结果是否一致；
获取验证结果，根据所述验证结果确定所述目标对象是否存在缺陷。


6.根据权利要求5所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，若所述服务器检测出的缺陷结果与所述图像拍摄装置检测出的缺陷结果一致，则确定所述目标对象存在缺陷，发出对应的预警信息；
若所述服务器检测出的缺陷结果与所述图像拍摄装置检测出的缺陷结果不一致，则再由人工确定所述目标对象是否存在缺陷。


7.根据权利要求5所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，还包括：
获取验证结果，根据所述验证结果对所述本地控制器传输的一帧或多帧图像进行分类；
将分类后的图像加入至训练集中；
根据所述训练集优化所述图像处理装置、所述本地控制器、所述服务器中至少之一的算法模型。


8.根据权利要求1至7中任一所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，所述目标对象包括工业设备。


9.根据权利要求8所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，通过图像处理装置获取包含有目标对象的多帧图像，包括：
通过图像处理装置获取不同视觉条件下的包含有目标对象的多帧图像；
其中，视觉条件包括以下至少之一：拍摄装置、拍摄时间、拍摄光照、拍摄天气、拍摄角度、拍摄场景、拍摄区域。


10.根据权利要求9所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，所述多帧图像中的任一帧图像均包括图像信息；所述图像信息包括以下至少之一：图像像素、图像特征向量、图像角度。


11.根据权利要求10所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，若所述视觉条件为拍摄装置，则有：
获取多个不同拍摄装置拍摄的包含有目标对象的可见光图像、以及与所述可见光图像对应的包含有目标对象的红外光图像；
提取出所有可见光图像的图像像素、所有红外光图像的图像像素；
以其中一个图像为基准，建立变换模型；其余图像根据所述变换模型进行变换，对齐所有图像的图像像素；
通过稀疏矩阵和低秩矩阵关联图像像素对齐后的图像；
基于目标检测算法对关联后的图像中的目标对象进行缺陷检测。


12.根据权利要求10所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，若所述视觉条件为拍摄时间，则有：
获取在多个拍摄时间下拍摄的包含有目标对象的图像；
提取出每个拍摄时间下的图像中的图像特征向量；
对每个图像特征向量赋予权重，并加权所有图像特征向量，完成所有拍摄时间的图像关联；
对加权后的图像特征向量进行分类和回归，检测所述目标对象的缺陷类型、缺陷位置。


13.根据权利要求10所述的基于图像的缺陷检测方法，其特征在于，若所述视觉条件为拍摄视角，则有：
获取在多个拍摄角度下拍摄的包含有目标对象的图像；
对每个拍摄角度下的图像进行缺陷检测，获取所有图像的缺陷检测结果；
根据所述目标对象对应的缺陷类别关联所有的缺陷检测结果，完成所有拍摄角度的图像关联；
基于目标检测算法对关联后的缺陷检测结果进行去重复，检测所述目标对象的缺陷类型、缺陷位置。


14.一种基于图像的缺陷检测系统，其特征在于，包括有：
采集模块，用于通过图像处理装置获取包含有目标对象的多帧图像；
检测模块，用于通过所述图像处理装置按照预设抽帧频率从所述多帧图像中抽取一帧或多帧图像，并对所抽取的一帧或多帧图像进行缺陷检测，确定所述目标对象是否存在缺陷。


15.根据权利要求14所述的基于图像的缺陷检测系统，其特征在于，所述采集模块通过图像处理装置获取已经建设的一个或多个图像拍摄装置拍摄的包含有目标对象的多帧图像。


16.根据权利要求15所述的基于图像的缺陷检测系统，其特征在于，还包括获取目标对象在多个拍摄视角下的缺陷信息；
获取所有缺陷检测结果，通过所述图像处理装置按照预设通信方式将所有缺陷检测结果发送至所述本地控制器；
通过所述本地控制器通过关联根据同组图像拍摄装置拍摄的包含有目标对象的图像检测出的缺陷结...

【专利技术属性】
技术研发人员：周曦，姚志强，张泽宇，
申请(专利权)人：云从科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44