一种用于图像获取装置的检测方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开一种用于图像获取装置的检测方法及相关装置。检测方法包括：获取多个异常图像信息，多个异常图像信息中均包括第一预设异常；对异常图像信息中的第一预设异常进行异常判定，并根据异常判定的判定结果建立第一预设异常的异常模型；根据异常模型对图像获取装置获取的第一图像进行异常分析。通过上述方法可以实现对图像获取装置获取的第一图像中的第一预设异常进行自动检测和识别。

A detection method and related device for image acquisition device

【技术实现步骤摘要】
一种用于图像获取装置的检测方法及相关装置
本申请涉及电子产品的异常检测
，尤其涉及一种用于图像获取装置的检测方法及相关装置。
技术介绍
现有技术中，当对手机等电子产品的前摄像头或者后摄像头进行异常检测时；通常需要采用该电子产品的前摄像头或者后摄像头进行拍照，然后通过检查人员对拍照后获取的照片进行人工分析；而且由于手机等电子产品的前后摄像头拍摄得到的照片中的缺陷大形状不一、位置不确定、颜色深浅差别大、背景不同。因此，采用传统的图像处理和识别技术需要人工设定上百个阈值，且只能处理场景和缺陷单一固定的缺陷，对于形状、位置、背景、数目、颜色、深浅有巨大差异的缺陷难以识别。而且更进一步的说，当缺陷变化或者产线有所改动的时候，传统图像处理识别技术就需要重新设置阈值，这往往需要专家级算法工程师花大量的时间来调试。
技术实现思路
本申请提供一种用于图像获取装置的检测方法及相关装置，以解决上述技术问题。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种用于图像获取装置的检测方法，所述检测方法包括：获取多个异常图像信息，多个所述异常图像信息中均包括第一预设异常；对所述异常图像信息中的所述第一预设异常进行异常判定，并根据所述异常判定的判定结果建立所述第一预设异常的异常模型；根据所述异常模型对图像获取装置获取的第一图像进行异常分析。可选地，所述对所述异常图像信息中的所述第一预设异常进行异常判定的步骤包括：对所述异常图像信息中的所述第一预设异常的位置、所述第一预设异常的大小、第一预设异常的数量以及所述第一预设异常的异常程度中的至少一者进行标注。可选地，对所述第一预设异常的异常程度进行标注的步骤包括：根据所述第一预设异常的严重程度对所述第一预设异常的进行评分。可选地，所述根据所述异常判定的判定结果建立所述第一预设异常的异常模型的步骤包括：根据判定得到的所述第一预设异常的位置、所述第一预设异常的大小、第一预设异常的数量以及所述第一预设异常的异常程度中的至少一者将多个所述异常图像信息中的所有的所述第一预设异常划分为多个异常等级；建立异常模型，所述异常模型包括所述多个异常等级，且每一所述异常等级均对应至少一个所述第一预设异常所对应的图像信息。可选地，所述根据所述异常模型对图像获取装置获取的第一图像进行异常分析的步骤包括：将所述图像获取装置获取的第一图像与所述异常模型中所对应的所述异常图像信息进行匹配，以确定所述第一图像的所述异常等级。可选地，在所述对所述异常图像信息中的所述第一预设异常进行异常判定的步骤之后，且在根据所述异常判定的判定结果建立所述第一预设异常的异常模型析的步骤之前，所述检测方法还包括：对每一所述异常图像信息中的所述第一预设异常进行增强处理；以提高经过所述增强处理后的所述第一预设异常的辨识度。可选地，所述增强处理的方式包括：增大所述异常图像信息中对应所述第一预设异常的区域和所述第一预设异常以外的区域之间的对比度；或者对所述异常图像信息中对应所述第一预设异常的区域进行染色处理。可选地，所述第一预设异常包括黑斑异常。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种用于图像获取装置的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储所述处理器执行的计算机程序以及在执行所述计算机程序时所产生的中间数据；所述处理器执行所述计算机程序时，用于实现如前文所述的检测方法。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据能够被执行以实现如前文所述的检测方法。本申请的有益效果是：本申请提供一种用于图像获取装置的检测方法及相关装置。通过采用对多个异常图像信息中多个第一预设异常进行异常判定，从而第一预设异常的异常模型，然后可以将图像获取装置获取的第一图像与该异常模型中第一预设异常进行匹配，从而可以对第一图像与中的所有的第一预设异常的区域进行快速自动识别且进行位置、大小以及异常评分的标注，从而可以提高对图像获取装置获取的第一图像的异常检测效率，且对具有不同形态、大小、颜色、背景、数目的第一预设异常有鲁棒的检测效果；同时，采用深度学习技术可以对第一预设异常的异常模型进行进一步的训练，从而可以提高对不同大小、形状、颜色、背景、数目以及异常程度的第一预设异常检测的适应性；进一步的，采用本申请提供的检测方法，可以在后续对图像获取装置获取的第一图像进行检测时，可以采用因此模型中具有不同异常等级的第一预设异常与第一图像中的第一预设异常相匹配，从而可以自动对第一图像中每一个第一预设异常进行位置标注、面积计算以及异常评分，从而可以减小对技术人员的依赖。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：图1是本申请提供的一种用于图像获取装置的检测方法一实施例的流程示意图；图2是本申请提供的一种用于图像获取装置的检测装置一实施例的结构示意图；图3是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。请参阅图1，图1是本申请提供的一种用于图像获取装置的检测方法一实施例的流程示意图。其中，用于图像获取装置的检测方法具体可以包括如下步骤：S101：获取多个异常图像信息，多个异常图像信息中均包括第一预设异常。本实施例中，图像获取装置的检测方法可以用于对图像获取装置的获取的图像中的第一预设异常进行检测，其中第一预设异常可以是照片等异常图像信息中的黑斑异常，或者也可以是白斑或者彩斑等异常问题，在此不做限定。其中，可以先获取多个具有第一预设异常的异常图像信息。多个异常图像信息可以是采用多个图像获取装置分别获取的图像。本实施例中，图像获取装置可以包括手机等移动终端的前置或者后置摄像头。当采用该检测方法对手机等移动终端的前置或者后置摄像头进行检测时，可以获取多个不同的手机等移动终端，并且采用每一个手机等移动终端的前置或者后置摄像头各拍摄多个照片，拍摄的照片则是如前文所述的异常图像信息，若当该异常图像信息中具有第一预设异常时，则该异常图像信息可以为前文所述的异常图像信息。其中，每一个异常图像信息，均可以是通过图像获取装置对纯色背景进行拍摄而获取的图片。其中，纯色背景可以时白色背景、灰色背景或者其他颜色的纯本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于图像获取装置的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：/n获取多个异常图像信息，多个所述异常图像信息中均包括第一预设异常；/n对所述异常图像信息中的所述第一预设异常进行异常判定，并根据所述异常判定的判定结果建立所述第一预设异常的异常模型；/n根据所述异常模型对图像获取装置获取的第一图像进行异常分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于图像获取装置的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
获取多个异常图像信息，多个所述异常图像信息中均包括第一预设异常；
对所述异常图像信息中的所述第一预设异常进行异常判定，并根据所述异常判定的判定结果建立所述第一预设异常的异常模型；
根据所述异常模型对图像获取装置获取的第一图像进行异常分析。


2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述对所述异常图像信息中的所述第一预设异常进行异常判定的步骤包括：
对所述异常图像信息中的所述第一预设异常的位置、所述第一预设异常的大小、第一预设异常的数量以及所述第一预设异常的异常程度中的至少一者进行标注。


3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，对所述第一预设异常的异常程度进行标注的步骤包括：
根据所述第一预设异常的严重程度对所述第一预设异常的进行评分。


4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述异常判定的判定结果建立所述第一预设异常的异常模型的步骤包括：
根据判定得到的所述第一预设异常的位置、所述第一预设异常的大小、第一预设异常的数量以及所述第一预设异常的异常程度中的至少一者将多个所述异常图像信息中的所有的所述第一预设异常划分为多个异常等级；
建立异常模型，所述异常模型包括所述多个异常等级，且每一所述异常等级均对应至少一个所述第一预设异常所对应的图像信息。


5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述异常模型对...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶飞，何帆，
申请(专利权)人：深圳回收宝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44