工业缺陷检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种工业缺陷检测方法和装置，其中，所述方法包括以下步骤：获取待检测工件的工业图像；分类标注工业图像中的缺陷，其中，工业图像中的缺陷分为无争议缺陷和有争议缺陷；计算工业图像中的有争议缺陷的数量；采用感知哈希算法和图像加权融合算法处理置换工业图像中的所有有争议缺陷；根据处理后的工业图像构建工业缺陷检测模型；根据工业缺陷检测模型对待检测工件进行缺陷检测。本发明专利技术能够根据客户需要置换待检测工件中的有争议缺陷，从而避免缺陷标注过程中的过标，以保证缺陷标注的准确性，进而确保模型的精确率和召回率。进而确保模型的精确率和召回率。进而确保模型的精确率和召回率。

【技术实现步骤摘要】
工业缺陷检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，具体涉及一种工业缺陷检测方法和一种工业缺陷检测装置。

技术介绍

[0002]随着深度学习技术的不断发展，也越来越多地应用于工业领域，尤其是工业缺陷检测领域。已知的是，深度学习技术在工业缺陷检测领域的应用，需要依赖于深度学习检测模型，而影响深度学习检测模型的precision（精确率）和recall（召回率）的关键是用于模型训练的工业数据。
[0003]然而，当前的工业数据集与coco、imagesNet等公开数据集相比，其准确性较低，主要是因为在工业数据缺陷标注的过程中，存在较多通过图片人眼难以精准辨别的缺陷，因此在缺陷标注的过程中，往往出现过标（不是缺陷但是标注为缺陷）的情况，从而导致训练的模型的precision和recall较低，影响到模型的落地周期。
[0004]目前行业内用来解决工业数据过标的方式，主要是采用人工根据实物上是否有缺陷，来确定图片上是否有缺陷，只在图片上标注实物上有的缺陷。但是，在实际生产过程中，对于轻微的缺陷，由于客户认定标准的不同，部分轻微缺陷会被客户认为是良好，不需要检出，部分轻微缺陷会被客户认为是不合格，需要检出，这就导致标注员在标注这类缺陷时出现混乱，从而使数据集的准确性变低。

技术实现思路

[0005]本专利技术为解决上述技术问题，提供了一种工业缺陷检测方法，能够根据客户需要置换待检测工件中的有争议缺陷，从而避免缺陷标注过程中的过标，以保证缺陷标注的准确性，进而确保模型的精确率和召回率。
[0006]本专利技术采用的技术方案如下：一种工业缺陷检测方法，包括以下步骤：获取待检测工件的工业图像；分类标注所述工业图像中的缺陷，其中，所述工业图像中的缺陷分为无争议缺陷和有争议缺陷；计算所述工业图像中的有争议缺陷的数量；采用感知哈希算法和图像加权融合算法处理置换所述工业图像中的所有有争议缺陷；根据所述处理后的工业图像构建工业缺陷检测模型；根据所述工业缺陷检测模型对所述待检测工件进行缺陷检测。
[0007]根据本专利技术的一个实施例，所述有争议缺陷包括环境影响因素导致的缺陷。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，所述采用感知哈希算法和图像加权融合算法处理置换所述工业图像中的所有有争议缺陷，具体包括以下步骤：获取所述有争议缺陷的外接矩形；根据所述外接矩形在所述工业图像上截取多个待置换图像，其中，每个所述待置换图像与所述有争议缺陷的大小相同；采用所述感知哈希算法计算不同待置换图像之间的图像差异值；根据所述图像差异值从所述多个待置换图像中选取第一置换图像和第二置换图像；获取所述第一置换图像的第一置换外接矩形和所述第二置换图像的第二置换外接矩形；计算
所述第一置换外接矩形与所述无争议缺陷的外接矩形的第一最大交并比和所述第二置换外接矩形与所述无争议缺陷的外接矩形的第二最大交并比；根据所述图像加权融合算法、所述第一最大交并比、所述第二最大交并比、所述第一置换外接矩形和/或所述第二置换外接矩形处理置换所述有争议缺陷。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，所述根据所述图像加权融合算法、所述第一最大交并比、所述第二最大交并比、所述第一置换外接矩形和/或所述第二置换外接矩形处理置换所述有争议缺陷，具体包括以下步骤：判断所述第一最大交并比和所述第二最大交并比是否为零；若所述第一最大交并比和所述第二最大交并比均为零，则根据所述第一置换外接矩形和所述第二置换外接矩形在所述工业图像上分别截取第一置换外接矩形图像和第二置换外接矩形图像，并采用所述图像加权融合算法处理所述第一置换外接矩形图像和所述第二置换外接矩形图像以置换所述有争议缺陷外接矩形的图像；若所述第一最大交并比和所述第二最大交并比均不为零，则将所述有争议缺陷外接矩形的图像像素值全部置零；若所述第一最大交并比或所述第二最大交并比为零，则根据最大交并比为零的置换外接矩形在所述工业图像上截取第三置换外接矩形图像，并采用所述第三置换外接矩形图像置换所述有争议缺陷外接矩形的图像。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述最大交并比采用下列公式计算：其中，A表示所述第一置换外接矩形或所述第二置换外接矩形，B表示所述无争议缺陷的外接矩形。
[0011]一种工业缺陷检测装置，包括：获取模块，所述获取模块用于获取待检测工件的工业图像；标注模块，所述标注模块用于分类标注所述工业图像中的缺陷，其中，所述工业图像中的缺陷分为无争议缺陷和有争议缺陷；统计模块，所述统计模块用于计算所述工业图像中的有争议缺陷的数量；置换模块，所述置换模块用于采用感知哈希算法和图像加权融合算法处理置换所述工业图像中的所有有争议缺陷；建模模块，所述建模模块用于根据所述处理后的工业图像构建工业缺陷检测模型；检测模块，所述检测模块用于根据所述工业缺陷检测模型对所述待检测工件进行缺陷检测。
[0012]根据本专利技术的一个实施例，所述有争议缺陷包括环境影响因素导致的缺陷。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，所述置换模块具体用于：获取所述有争议缺陷的外接矩形；根据所述外接矩形在所述工业图像上截取多个待置换图像，其中，每个所述待置换图像与所述有争议缺陷的大小相同；采用所述感知哈希算法计算不同待置换图像之间的图像差异值；根据所述图像差异值从所述多个待置换图像中选取第一置换图像和第二置换图像；获取所述第一置换图像的第一置换外接矩形和所述第二置换图像的第二置换外接矩形；计算所述第一置换外接矩形与所述无争议缺陷的外接矩形的第一最大交并比和所述第二置换外接矩形与所述无争议缺陷的外接矩形的第二最大交并比；根据所述图像加权融合算法、所述第一最大交并比、所述第二最大交并比、所述第一置换外接矩形和/或所述第二置换外接矩形处理置换所述有争议缺陷。
[0014]一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述的工业缺陷检测方法。
[0015]一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据上述的工业缺陷检测方法。
[0016]本专利技术的有益效果：1）、本专利技术能够根据客户需要置换待检测工件中的有争议缺陷，从而避免缺陷标注过程中的过标，以保证缺陷标注的准确性，进而确保模型的precision（精确率）和recall（召回率）；2）、本专利技术通过采用感知哈希算法和图像加权融合算法，能够避免置换后的工业图像与原工业图像存在较大背景差异；3）、本专利技术通过采用最大交并比确定用于置换有争议缺陷所在位置的图像，能够避免置换后的工业图像中出现新的有争议缺陷。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例的工业缺陷检测方法的流程图；图2为本专利技术一个实施例的采用感知哈希算法和图像加权融合算法处理置换工业图像中的所有有争议缺陷的过程；图3为本专利技术实施例的工业缺陷检测装置的方框示意图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测工件的工业图像；分类标注所述工业图像中的缺陷，其中，所述工业图像中的缺陷分为无争议缺陷和有争议缺陷；计算所述工业图像中的有争议缺陷的数量；采用感知哈希算法和图像加权融合算法处理置换所述工业图像中的所有有争议缺陷；根据所述处理后的工业图像构建工业缺陷检测模型；根据所述工业缺陷检测模型对所述待检测工件进行缺陷检测。2.根据权利要求1所述的工业缺陷检测方法，其特征在于，所述有争议缺陷包括环境影响因素导致的缺陷。3.根据权利要求1所述的工业缺陷检测方法，其特征在于，所述采用感知哈希算法和图像加权融合算法处理置换所述工业图像中的所有有争议缺陷，具体包括以下步骤：获取所述有争议缺陷的外接矩形；根据所述外接矩形在所述工业图像上截取多个待置换图像，其中，每个所述待置换图像与所述有争议缺陷的大小相同；采用所述感知哈希算法计算不同待置换图像之间的图像差异值；根据所述图像差异值从所述多个待置换图像中选取第一置换图像和第二置换图像；获取所述第一置换图像的第一置换外接矩形和所述第二置换图像的第二置换外接矩形；计算所述第一置换外接矩形与所述无争议缺陷的外接矩形的第一最大交并比和所述第二置换外接矩形与所述无争议缺陷的外接矩形的第二最大交并比；根据所述图像加权融合算法、所述第一最大交并比、所述第二最大交并比、所述第一置换外接矩形和/或所述第二置换外接矩形处理置换所述有争议缺陷。4.根据权利要求3所述的工业缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述图像加权融合算法、所述第一最大交并比、所述第二最大交并比、所述第一置换外接矩形和/或所述第二置换外接矩形处理置换所述有争议缺陷，具体包括以下步骤：判断所述第一最大交并比和所述第二最大交并比是否为零；若所述第一最大交并比和所述第二最大交并比均为零，则根据所述第一置换外接矩形和所述第二置换外接矩形在所述工业图像上分别截取第一置换外接矩形图像和第二置换外接矩形图像，并采用所述图像加权融合算法处理所述第一置换外接矩形图像和所述第二置换外接矩形图像以置换所述有争议缺陷外接矩形的图像；若所述第一最大交并比和所述第二最大交并比均不为零，则将所述有争议缺陷外接矩形的图像像素值全部置零；若所述第一最大交并比或所述第二最大交并比为零，则根据最大交并比为零的置换外接矩形在所述工业图像上截取第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王克贤，赵何，张志琦，
申请(专利权)人：江苏智云天工科技有限公司，
类型：发明
国别省市：