周期纹理背景缺陷标签自动标注方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法、装置、设备及介质，该方法包括提取有效图像中横向像素信息以获取横向周期，提取纵向像素信息以获取纵向周期，用于网格化分区有效图像，对网格化分区后的每一网格区域图像标号；通过邻间差分分析法差分处理网格区域图像中的像素，得到区域差分结果，从而得到差分特征信息；基于差分特征信息构建异常区域，并将异常区域与目标正常区域进行绝对值差分处理，再利用核窗口对绝对值差分处理的结果进行开运算，最后对开运算结果进行正则化和二值化处理，得到缺陷图像，从而获取缺陷轮廓并对缺陷轮廓进行缺陷位置标注，无需人工标注，提高标注准确率和标注效率。

【技术实现步骤摘要】
周期纹理背景缺陷标签自动标注方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法、装置、设备及介质。
技术介绍
在工业制造特别是电子制造产品的过程中，产品不可避免地会产生各种各样缺陷，目前主要使用AOI（AutomatedOpticalInspection，自动光学检测）设备利用模版匹配方法检测和识别产品缺陷，然后通过大量人力分类AOI设备拍摄的缺陷照片。工业2.0时代，越来越多的电子制造商开始采用人工智能ADC（自动缺陷分类系统）来取代人力进行缺陷分类，但是，人工智能ADC都需要大量的标注数据用于训练模型，目前标注数据需要耗费大量的人力，容易出错、耗时长、效率低。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是人工智能ADC中人为标注数据容易出错且耗时长，效率低。本专利技术提供一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，无需人工标注，提高标注效率。本专利技术通过下述技术方案实现：一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，包括采集输入图像，预处理所述输入图像得到有效本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，其特征在于，包括：/n采集输入图像，预处理所述输入图像得到有效图像；/n提取所述有效图像中的横向像素信息和纵向像素信息，基于所述横向像素信息获取横向周期，基于所述纵向像素信息获取纵向周期；/n基于所述横向周期和所述纵向周期网格化分区有效图像，并对网格化分区后的每一网格区域图像标号，以使每一网格区域图像携带有区域编号；/n通过邻间差分分析法差分处理所述网格区域图像中的像素得到区域差分结果；/n对所述区域差分结果进行特征提取，获取所述区域差分结果对应的差分特征信息；/n基于所述差分特征信息构建异常区域，将所述异常区域与目标正常区域进行绝对值差分处理，得到绝...

【技术特征摘要】
1.一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，其特征在于，包括：
采集输入图像，预处理所述输入图像得到有效图像；
提取所述有效图像中的横向像素信息和纵向像素信息，基于所述横向像素信息获取横向周期，基于所述纵向像素信息获取纵向周期；
基于所述横向周期和所述纵向周期网格化分区有效图像，并对网格化分区后的每一网格区域图像标号，以使每一网格区域图像携带有区域编号；
通过邻间差分分析法差分处理所述网格区域图像中的像素得到区域差分结果；
对所述区域差分结果进行特征提取，获取所述区域差分结果对应的差分特征信息；
基于所述差分特征信息构建异常区域，将所述异常区域与目标正常区域进行绝对值差分处理，得到绝对值差分结果；
利用核窗口对所述绝对值差分结果进行开运算，并对开运算结果进行正则化和二值化处理，得到缺陷图像；
对所述缺陷图像进行轮廓提取，得到缺陷轮廓，并对所述缺陷轮廓进行缺陷标签标注。


2.根据权利要求1所述的一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，其特征在于，所述预处理所述输入图像得到有效图像，包括；
灰度化处理所述输入图像得到灰度化图像；
去除所述灰度化图像中的文字信息，并通过非局部平均去噪方法降噪处理去除文字信息的灰度化图像得到有效图像。


3.根据权利要求1所述的一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，其特征在于，所述基于所述横向像素信息获取横向周期，基于所述纵向像素信息获取纵向周期，包括：
对所述横向像素信息进行自相关分析，得到所述横向像素信息的横向自相关系数；
基于所述横向自相关系数，提取除坐标原点以外的横向自相关系数的极大值对应的横坐标作为横向周期；
对所述纵向像素信息进行自相关分析，得到所述纵向像素信息的纵向自相关系数；
基于所述纵向自相关系数，提取除坐标原点以外的纵向自相关系数的极大值对应的横坐标作为纵向周期。


4.根据权利要求1所述的一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，其特征在于，所述通过邻间差分分析法差分处理所述网格区域图像中的像素得到区域差分结果，包括：
将第一列网格区域图像作为第一差分对象，差分处理所述第一差分对象中的像素得到第一区域差分结果；
将除第一列网格区域图像之外的每一列网格区域图像相邻的左侧列网格区域图像作为第二差分对象，差分处理所述第二差分对象中的像素得到第二区域差分结果；
将第一行网格区域图像作为第三差分对象，差分处理所述第三差分对象中的像素得到第三区域差分结果；
将除第一行网格区域图像之外的每一行网格区域图像相邻的上侧行网格区域图像作为第四差分对象，差分处理所述第四差分对象中的像素得到第四区域差分结果。


5.根据权利要求1所述的一种周期纹理背景缺陷标签自动标注方法，其特征在于，所述区域差分结果包括横向区域差分结果和纵向区域差分结果；
所述对所述区域差分结果进行特征提取，获取所述区域差分结果对应的差分特征信息，包括：
将所述第二区域差分结果作为待提取横向区域差分结果，计算每一所述待提取横向区域差分结果的均值和标准差得到各待提取横向区域差分结果对应的横向均值和横向标准差；
选取每一行网格区域图像对应的最小横向标准...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：成都数之联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51