标记图像的方法技术

本发明专利技术涉及一种标记图像的方法包括：取得目标物件的目标图像，依据目标图像及重建模型产生重建图像，其中重建模型采用多个参考图像及机器学习算法训练而得，每一参考图像为一参考物件的图像且该参考物件的缺陷程度落于具有上限值的可容许范围内，且每一参考物件关联于目标物件，依据目标图像及重建图像分别执行第一差异算法及第二差异算法以分别产生第一差异图像及第二差异图像，以及依据第一差异图像及第二差异图像执行像素尺度运算以产生输出图像，其中输出图像包括目标物件的缺陷的标记。记。记。

【技术实现步骤摘要】
标记图像的方法


[0001]本专利技术关于图像处理领域，特别是一种标记图像中的物件的缺陷的方法。

技术介绍

[0002]在最终出货给客户之前，笔记本电脑或平板电脑等产品需要由品质管理人员检查和确认。这些品质管理人员依据校验准则检查产品是否具有刮痕、凹痕或其他缺陷。如果缺陷的严重程度超出规格所允许的范围，则电脑产品被视为“不合格”；反之，则电脑产品被视为“通过”缺陷检测。
[0003]为了检测电脑产品外观上的缺陷，可以搜集电脑产品的多个表面图像，在图像上标记缺陷类型，然后训练用于在自动光学检查(Automatic Optical Inspection，AOI)机器中进行缺陷侦测的机器学习或深度学习(deep learning)模型。传统上，物件侦测(detection)和分类(classification)均以监督方式进行。在监督式学习的状况中，为了提高侦测准确度需要搜集大量带有标记(label)的训练数据，包括正常的样本以及有缺陷的样本。
[0004]更多的训练数据意味着更多的标记工作。然而，训练数据的搜集和标记需要大量的人力成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种标记图像的方法，其特征在于，所述的方法包括：取得目标物件的目标图像；依据该目标图像及重建模型产生重建图像，其中该重建模型采用多个参考图像及机器学习算法训练而得，每一该些参考图像为参考物件的图像且该参考物件的缺陷程度落于具有上限值的可容许范围内，每一该参考物件关联于该目标物件；依据该目标图像及该重建图像分别执行第一差异算法及第二差异算法以分别产生第一差异图像及第二差异图像；以及依据该第一差异图像及该第二差异图像执行像素尺度运算以产生输出图像，其中该输出图像包括该目标物件的缺陷的标记。2.如权利要求1所述的标记图像的方法，其特征在于，该重建模型是自编码器。3.如权利要求1所述的标记图像的方法，其特征在于，该第一差异算法包括：依据该目标图像及神经网络模型产生第一特征图；依据该重建图像及该神经网络模型产生第二特征图；以及计算该第一特征图及该第二特征图之间的差异度，其中该第一差异图像中包含该差异度。4.如权利要求3所述的标记图像的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈怡君，陈佩君，陈文柏，陈维超，
申请(专利权)人：英业达股份有限公司，
类型：发明
国别省市：