一种部件缺陷检测方法、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部件缺陷检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待检测部件图像；根据预先构建的缺陷检测模型，对所述待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测模型包括第一缺陷检测单元、第二缺陷检测单元以及第三缺陷检测单元；所述第一缺陷检测单元用于检测待检测部件的缺失缺陷；所述第二缺陷检测单元用于检测待检测部件的目标位置缺陷；所述第三缺陷检测单元用于检测待检测部件的表面缺陷。本技术方案解决了缺陷检测模型检测准确率不高、适应性差以及检测效率低下的问题，可以在提高部件缺陷检测准确率的同时，有效提高检测效率，增强模型鲁棒性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种部件缺陷检测方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种部件缺陷检测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，部件缺陷检测广泛应用于各行各业，主要依靠目标检测、目标分割等深度学习算法，对部件图像进行特征提取，进而根据缺陷特征判断部件是否存在缺陷或定位部件的缺陷位置。
[0003]但是，不同场景下，应用的部件不同，部件的姿态、缺陷形状以及缺陷大小等也存在差异。难以通过深度学习方法训练一个可以检测各类缺陷的模型。其次，对于视觉上的细微缺陷，容易在特征提取过程中导致特征丢失，进而影响检测的准确性。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种部件缺陷检测方法、装置、设备及介质，以解决缺陷检测模型检测准确率不高、适应性差以及检测效率低下的问题，可以在提高部件缺陷检测准确率的同时，有效提高检测效率，增强模型鲁棒性。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种部件缺陷检测方法，所述方法包括：
[0006]获取待检测部件图像；
[0007]根据预先构建的缺陷检测模型，对所述待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果；
[0008]其中，所述缺陷检测模型包括第一缺陷检测单元、第二缺陷检测单元以及第三缺陷检测单元；所述第一缺陷检测单元用于检测待检测部件的缺失缺陷；所述第二缺陷检测单元用于检测待检测部件的目标位置缺陷；所述第三缺陷检测单元用于检测待检测部件的表面缺陷。
[0009]根据本专利技术的另一方面，提供了一种部件缺陷检测装置，该装置包括：
[0010]部件图像获取模块，用于获取待检测部件图像；
[0011]检测结果确定模块，用于根据预先构建的缺陷检测模型，对所述待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果；
[0012]其中，所述缺陷检测模型包括第一缺陷检测单元、第二缺陷检测单元以及第三缺陷检测单元；所述第一缺陷检测单元用于检测待检测部件的缺失缺陷；所述第二缺陷检测单元用于检测待检测部件的目标位置缺陷；所述第三缺陷检测单元用于检测待检测部件的表面缺陷。
[0013]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0014]至少一个处理器；以及
[0015]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0016]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序
被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的部件缺陷检测方法。
[0017]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的部件缺陷检测方法。
[0018]本专利技术实施例的技术方案，通过预先构建的金字塔型结构的缺陷检测模型，对待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果。本方案解决了缺陷检测模型检测准确率不高、适应性差以及检测效率低下的问题，可以在提高部件缺陷检测准确率的同时，有效提高检测效率，增强模型鲁棒性。
[0019]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，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他的附图。
[0021]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种部件缺陷检测方法的流程图；
[0022]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种部件缺陷检测方法的流程图；
[0023]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种部件缺陷检测装置的结构示意图；
[0024]图4是实现本专利技术实施例的部件缺陷检测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0026]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、设备、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0027]实施例一
[0028]图1为本专利技术实施例一提供了一种部件缺陷检测方法的流程图，本实施例可适用于工业的零件、设备等缺陷检测场景，该方法可以由部件缺陷检测装置来执行，该装置可以
采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：
[0029]S110、获取待检测部件图像。
[0030]本方案可以由部件缺陷检测系统执行，部件缺陷检测系统可以包括一个或多个视觉传感器，例如摄像头、红外成像仪等，用于获取待检测部件的图像。部件缺陷检测系统可以配置多个视觉传感器拍摄待检测部件不同角度的图像，以实现对待检测部件的全方位检测。一些场景下，存在待检测部件已部署于设备中，或者待检测部件与其他部件连接不可拆卸等情况，部件缺陷检测系统可以通过视觉传感器获取待检测部件所在的组合结构图像，通过预先训练的目标检测模型提取待检测部件图像。在得到待检测部件图像之后，部件缺陷检测系统可以对待检测部件图像进行图像增强、色彩矫正以及图像去噪等预处理操作，以提升图像质量，进而达到良好的检测效果。
[0031]S120、根据预先构建的缺陷检测模型，对所述待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果。
[0032]其中，所述缺陷检测模型可以包括第一缺陷检测单元、第二缺陷检测单元以及第三缺陷检测单元。第一缺陷检测单元、第二缺陷检测单元以及第三缺陷检测单元可以是顺序连接的。所述第一缺陷检测单元可以用于检测待检测部件的缺失缺陷；所述第二缺陷检测单元可以用于检测待检测部件的目标位置缺陷；所述第三缺陷检测单元可以用于检测待检测部件的表面缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种部件缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测部件图像；根据预先构建的缺陷检测模型，对所述待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测模型包括第一缺陷检测单元、第二缺陷检测单元以及第三缺陷检测单元；所述第一缺陷检测单元用于检测待检测部件的缺失缺陷；所述第二缺陷检测单元用于检测待检测部件的目标位置缺陷；所述第三缺陷检测单元用于检测待检测部件的表面缺陷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一缺陷检测单元包括编码器和预先确定的正常部件特征集合；所述根据预先构建的缺陷检测模型，对所述待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果，包括：利用所述编码器对所述待检测部件图像进行特征编码，输出至少一个特征向量；计算正常部件特征集合中各特征与所述特征向量的距离，并根据各距离，确定与所述特征向量匹配的目标特征；根据所述目标特征和所述特征向量，确定缺失缺陷检测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺失缺陷检测结果包括缺失判定结果；所述根据所述目标特征和所述特征向量，确定缺失缺陷检测结果，包括：若所述目标特征和所述特征向量的距离大于预设距离阈值，则确定待检测部件存在缺失缺陷。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二缺陷检测单元包括目标位置检测器和分类器；所述根据预先构建的缺陷检测模型，对所述待检测部件图像进行至少一个级别的缺陷检测，确定待检测部件的至少一种类型的缺陷检测结果，包括：若确定所述待检测部件不存在缺失缺陷，则根据预先设置的至少一个目标位置，利用目标位置检测器对所述待检测部件图像进行目标位置检测，确定目标位置图像；利用所述分类器对各目标位置图像进行分类，输出目标位置缺陷第一检测结果。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一缺陷检测单元还包括解码器；所述缺失缺陷检测结果还包括缺陷候选区域；所述根据所述目标特征和所述特征向量，确定缺失缺陷检测结果，包括：将所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：王迎春，李向芸，王传正，符成龙，臧影，曙光，李想，
申请(专利权)人：烟台创迹软件有限公司，
类型：发明
国别省市：