一种证件图像缺陷检测方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，提供一种证件图像缺陷检测方法及装置。在多种光源下从至少一个角度采集证件图像；按照缺陷类型，并采用与所述缺陷类型相匹配方法检测所述证件图像的缺陷状态，从而提高证件图像缺陷检测的准确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
一种证件图像缺陷检测方法及装置


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种证件图像缺陷检测方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，一般由质检人员对证件进行缺陷检测，对于细小的缺陷需要将证件放置在不同的角度下仔细观察才能发现，检测效率较低，随着工作时间的增加容易疲劳，导致准确率较低。而传统的视觉方法只能识别固定的几类缺陷，对于缺陷位置不固定、缺陷大小和颜色斑点以及覆膜划痕等缺陷无法准确识别。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种证件图像缺陷检测方法及装置，用以提高证件图像缺陷检测的准确率。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种证件图像缺陷检测方法，包括：
[0005]在多种光源下从至少一个角度采集证件图像；
[0006]按照缺陷类型，并采用与缺陷类型相匹配方法检测证件图像的缺陷状态。
[0007]本申请的上述实施例在多种光源下从至少一个角度采集证件图像，并按照缺陷类型采用与缺陷类型相匹配的方法检测证件图像的缺陷，可以提高证件检测的准确率，且各缺陷类型对应的检测方法互不影响，可并行运行，提高了缺陷检测效率。
[0008]本申请的一些实施例中，缺陷类型包括防伪缺陷，采用与缺陷类型相匹配方法检测证件图像的缺陷状态，包括：
[0009]确定在第一光源下采集的证件图像的防伪区域图像；
[0010]若证件图像的防伪区域图像与第一光源对应的标准防伪图像不一致，则确定证件图像存在防伪缺陷。
[0011]本申请的上述实施例将采集的证件图像的防伪区域图像与相应光源下的标准防伪图像比较，根据比较结果确定证件图像是否存在防伪缺陷，实现证件图像的防伪检测。
[0012]本申请的一些实施例中，第一光源包括紫外线UV光源，确定在第一光源下采集的证件图像的防伪区域图像；若证件图像的防伪区域图像与第一光源对应的标准防伪图像不一致，则确定证件图像存在防伪缺陷，包括：
[0013]确定UV光源下至少一个角度采集的证件图像的UV防伪区域图像；若证件图像的UV防伪区域图像与标准UV防伪图像不一致，则确定UV光源下采集的证件图像存在UV防伪缺陷；和/或
[0014]第一光源包括红外线IR光源，确定在第一光源下采集的证件图像的防伪区域图像；若证件图像的防伪区域图像与第一光源对应的标准防伪图像不一致，则确定证件图像存在防伪缺陷，包括：
[0015]确定IR光源下从指定方向采集的证件图像的IR防伪区域图像；若证件图像的IR防伪区域图像与标准IR防伪图像不一致，则确定IR光源下采集的证件图像存在IR防伪缺陷。
[0016]本申请的上述实施例当光源包括UV光源时，将UV光源下从至少一个角度采集证件图像与UV光源下的标准的UV防伪图像进行比较分析，根据比较分析结果检测采集的证件图像是否存在UV防伪缺陷；当光源包括IR光源时，将IR光源下从至少一个角度采集证件图像与IR光源下的标准的IR防伪图像进行比较分析，根据比较分析结果检测采集的证件图像是否存在IR防伪缺陷，从而实现对证件图像的防伪检测。
[0017]本申请的一些实施例中，缺陷类型包括刻蚀缺陷，光源包括普通光源；
[0018]采用与缺陷类型相匹配方法检测证件图像的缺陷状态，包括：
[0019]截取普通光源下从至少一个角度采集的证件图像的刻蚀区域图像；
[0020]若从每个角度对应的刻蚀区域图像中提取的刻蚀信息与标准激光图像的刻蚀信息不一致，则确定普通光源下采集的证件图像存在刻蚀缺陷。
[0021]本申请的上述实施例将普通光源下从至少一个角度采集的证件图像的刻蚀信息与标准激光图像的刻蚀信息进行比较，根据比较结果检测证件图像是否存在刻蚀缺陷，从而实现对证件图像的刻蚀检测。
[0022]第二方面，本申请实施例提供一种证件图像缺陷检测方法，包括：
[0023]在普通光源下从至少一个角度采集证件图像；
[0024]对证件图像进行预处理，得到去除背景的证件图像；
[0025]提取去除背景的证件图像中的个人信息，基于空白证件模板，根据个人信息生成标准证件图像；
[0026]若待检测的证件图像与标准证件图像的缺陷程度大于设定阈值，则确定待检测的证件图像存在内容缺失缺陷。
[0027]本申请的上述实施例通过从采集的证件图像中提取的个人信息生成标准证件图像，与待检测的证件图像进行分析比较，检测待检测的证件图像的存在的缺陷，提高了检测准确率。
[0028]第三方面，本申请实施例提供一种证件图像缺陷检测方法，包括：
[0029]对待检测的证件图像进行预处理，去除待检测的证件图像中的噪声；
[0030]根据待检测的证件图像与标准证件图像，采用形态学相减的方法得到差异图像；
[0031]将差异图像中的黑白像素置换，得到置换后的差异图像；
[0032]若置换前后差异图像的轮廓差异大于设定阈值，则确定待检测的证件图像存在黑边缺陷。
[0033]本申请的上述实施例根据待检测的证件图像与标准证件图像，采用形态学相减的方法得到差异图像；将差异图像中的黑白像素置换，得到置换后的差异图像，根据置换前后差异图像的轮廓差异与设定阈值的比较结果，实现对黑边缺陷的检测。
[0034]第四方面，本申请实施例提供一种证件图像缺陷检测方法，包括：
[0035]在普通光源下从至少一个角度采集证件图像；
[0036]对证件图像进行预处理，得到去除背景的证件图像；
[0037]提取去除背景的证件图像分别在CMYK颜色分量下的人像轮廓；
[0038]若每两个颜色分量下的人像轮廓的偏差均大于设定阈值，则确定普通光源下采集的证件图像存在重影缺陷。
[0039]本申请的上述实施例通过将CMYK4个颜色分量下的人像轮廓偏差与阈值的比较，
实现对证件图像重影缺陷的检测。
[0040]第五方面，本申请实施例提供一种证件图像缺陷检测方法，包括：
[0041]在普通光源下采集待检测证件图像；
[0042]将待检测证件图像以及标准证件图像输入到已训练好的特征提取网络；
[0043]基于已训练好的特征提取网络的至少一个卷积层，提取待检测证件图像的图像特征以及标准证件图像的图像特征；
[0044]基于已训练好的特征提取网络的至少一个全连接层，分别对提取出的图像特征进行特征融合；
[0045]根据融合后的待检测证件图像的图像特征以及融合后的标准证件图像的图像特征，基于训练好的缺陷检测网络，确定待检测证件图像的缺陷类型。
[0046]本申请的上述实施例采用深度学习方法训练缺陷检测网络，通过训练好的缺陷检测网络，实现传统视觉算法无法检测的缺陷类型。
[0047]本申请的一些实施例中，根据下列方式对缺陷检测网络进行训练：
[0048]获取多个证件图像训练样本；
[0049]将多个证件缺陷训练样本和每个证件图像训练样本对应的预先标注的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种证件图像缺陷检测方法，其特征在于，包括：在多种光源下从至少一个角度采集证件图像；按照缺陷类型，并采用与所述缺陷类型相匹配方法检测所述证件图像的缺陷状态。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷类型包括防伪缺陷，所述采用与所述缺陷类型相匹配方法检测所述证件图像的缺陷状态，包括：确定在第一光源下采集的证件图像的防伪区域图像；若所述证件图像的防伪区域图像与所述第一光源对应的标准防伪图像不一致，则确定所述证件图像存在防伪缺陷。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一光源包括紫外线UV光源，所述确定在第一光源下采集的证件图像的防伪区域图像；若所述证件图像的防伪区域图像与所述第一光源对应的标准防伪图像不一致，则确定所述证件图像存在防伪缺陷，包括：确定UV光源下至少一个角度采集的证件图像的UV防伪区域图像；若所述证件图像的UV防伪区域图像与标准UV防伪图像不一致，则确定UV光源下采集的证件图像存在UV防伪缺陷；和/或所述第一光源包括红外线IR光源，所述确定在第一光源下采集的证件图像的防伪区域图像；若所述证件图像的防伪区域图像与所述第一光源对应的标准防伪图像不一致，则确定所述证件图像存在防伪缺陷，包括：确定IR光源下从指定方向采集的证件图像的IR防伪区域图像；若所述证件图像的IR防伪区域图像与标准IR防伪图像不一致，则确定IR光源下采集的证件图像存在IR防伪缺陷。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷类型包括刻蚀缺陷，所述光源包括普通光源；所述采用与所述缺陷类型相匹配方法检测所述证件图像的缺陷状态，包括：截取所述普通光源下从至少一个角度采集的证件图像的刻蚀区域图像；若从每个角度对应的刻蚀区域图像中提取的刻蚀信息与标准激光图像的刻蚀信息不一致，则确定普通光源下采集的证件图像存在刻蚀缺陷。5.一种证件图像缺陷检测方法，其特征在于，包括：在普通光源下从至少一个角度采集证件图像；对所述证件图像进行预处理，得到去除背景的证件图像；提取去除背景的证件图像中的个人信息，基于空白证件模板，根据所述个人信息生成标准证件图像；若待检测的证件图像与标准证件图像的缺陷程度大于设定阈值，则确定所述待检测的证件图像存在内容缺失缺陷。6.一种证件图像缺陷检测方法，其特征在于，包括：对待检测的证件图像进行预处理，去除所述待检测的证件图像中的噪声；根据待检测的证件图像与标准证件图像，采用形态学相减的方法得到差异图像；将所述差异图像中的黑白像素置换，得到置换后的差异图像；若置换前后差异图像的轮廓差异大于设定阈值，则确定所述待检测的证件图像存在黑边缺陷。7.一种证件图像缺陷检测方法，其特征在于，包括：
在普通光源下从至少一个角度采集证件图像；对所述证件图像进行预处理，得到去除背景的证件图像；提取去除背景的证件图像分别在CMYK颜色分量下的人像轮廓；若每两个颜色分量下的人像轮廓的偏差均大于设定阈值，则确定所述普通光源下采集的证件图像存在重影缺陷。8.一种证件图像缺陷检测方法，其特征在于，包括：在普通光源下采集待检测证件图像；将所述待检测证件图像以及标准证件图像输入到已训练好的特征提取网络；基于已训练好的特征提取网络的至少一个卷积层，提取所述待检测证件图像的图像特征以及所述标准证件图像的图像特征；基于已训练好的特征提取网络的至少一个全连接层，分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志达，刘洋，蔡书成，龚晨，张果斌，唐燕飞，蔡胜国，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：