多相机点位的缺陷区域定位方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种多相机点位的缺陷区域定位方法、系统、装置及存储介质，涉及计算机技术领域。基于多相机点位对目标的各个区域进行拍摄得到多张第一区域图片后，对多张第一区域图片进行缺陷检测确定存在缺陷的第二区域图片。获取目标整体图片后，将存在缺陷的第二区域图片与目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框，并将缺陷定位框在目标整体图片上进行显示，从而能够直观显示出目标上的缺陷区域，减少工作人员的工作量。少工作人员的工作量。少工作人员的工作量。

【技术实现步骤摘要】
多相机点位的缺陷区域定位方法、系统、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种多相机点位的缺陷区域定位方法、系统、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]机器视觉系统功能发展迅速覆盖基本生活场景，并为社会各个不同行业管理提供一个基本信息功能，例如自主识别和自主标记。目前，工业生产过程中已经广泛使用机器视觉检测系统对工件进行缺陷识别。视觉检测通过机器将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统以根据像素分布和亮度、颜色等信息转变成数字化信号，对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来确定目标是否缺陷。在对较大的目标进行缺陷检测时，由于摄像头视野不够大且保证拍摄细节，通过需要设置多相机点位来分别拍摄各个区域的图片单独进行缺陷识别，然后输出图片中的缺陷区域，但是并不能直观显示出缺陷区域在整体目标的位置，还需要工作人员根据识别的出有缺陷的图片来确定目标中的缺陷位置，从而增加劳动成本。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种多相机点位的缺陷区域定位方法、系统、装置及存储介质，能够多相机点位进行缺陷检测时，在检测目标的整体图像上显示缺陷位置。
[0004]一方面，本专利技术实施例提供了一种多相机点位的缺陷区域定位方法，包括以下步骤：
[0005]基于多相机点位对目标进行拍摄得到多张第一区域图片；
[0006]对多张所述第一区域图片进行缺陷检测确定存在目标缺陷的第二区域图片；
[0007]获取目标整体图片；
[0008]将所述第二区域图片与所述目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框，并将所述缺陷定位框在所述目标整体图片上进行显示。
[0009]根据本专利技术一些实施例，所述将所述第二区域图片与所述目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框包括以下步骤：
[0010]将所述第二区域图片输入匹配定位模型得到图片定位坐标；
[0011]根据所述图片定位坐标在所述目标整体图片上绘制缺陷定位框；
[0012]其中，所述匹配定位模型通过以下步骤获得：
[0013]获取区域图片数据集并初始化匹配定位模型，其中，所述区域图片数据集的样本标签为区域图片在目标整体图片中的坐标；
[0014]将所述区域图片数据集输入所述匹配定位模型得到预测坐标；
[0015]根据所述预测坐标和所述区域图片数据集的样本标签确定训练的损失值；
[0016]根据所述损失值更新所述匹配定位模型的参数。
[0017]根据本专利技术一些实施例，所述对多张所述第一区域图片进行缺陷检测确定存在目标缺陷的第二区域图片包括以下步骤：
[0018]将所述第一区域图片输入缺陷检测模型确定所述第一区域图片是否存在缺陷；
[0019]如果所述第一区域图片存在缺陷，则将所述第一区域图片标记为第二区域图片。
[0020]根据本专利技术一些实施例，所述根据所述图片定位坐标在所述目标整体图片上绘制缺陷定位框包括以下步骤：
[0021]根据所述图片定位坐标和预设的定位框规格确定多个定位框顶点坐标；
[0022]根据多个所述定位框顶点坐标在所述目标整体图片上绘制定位框。
[0023]根据本专利技术一些实施例，所述匹配定位模型包括卷积层、池化层、全连接层和分类器；
[0024]所述卷积层用于对所述第二区域图片进行特征提取得到第一特征向量；
[0025]所述池化层用于对所述第一特征向量进行降维得到第二特征向量；
[0026]所述全连接用于将所述池化层输出的所有第二特征向量进行非线性变换得到第三特征向量；
[0027]所述分类器用于根据所述第三特征向量进行分类判别得到图片定位坐标。
[0028]根据本专利技术一些实施例，所述卷积层的表示公式如下：
[0029][0030]其中，*表示卷积运算，y(n)表示第一特征向量，x(n)表示第二区域图片，h(n)表示卷积核。
[0031]根据本专利技术一些实施例，所述将所述第二区域图片与所述目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框包括以下步骤：
[0032]获取所述第二区域图片的第一点位信息；
[0033]获取所述目标整体图片的多个预设定位框的第二点位信息；
[0034]将所述第一点位信息与多个第二点位信息进行匹配确定对应的预设定位框，将所述预设定位框作为缺陷定位框。
[0035]另一方面，本专利技术实施例还提供一种多相机点位的缺陷区域定位系统，包括：
[0036]第一模块，用于基于多相机点位对目标进行拍摄得到多张第一区域图片；
[0037]第二模块，用于对多张所述第一区域图片进行缺陷检测确定存在目标缺陷的第二区域图片；
[0038]第三模块，用于获取目标整体图片；
[0039]第四模块，用于将所述第二区域图片与所述目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框，并将所述缺陷定位框在所述目标整体图片上进行显示。
[0040]另一方面，本专利技术实施例还提供一种多相机点位的缺陷区域定位装置，包括：
[0041]至少一个处理器；
[0042]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0043]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得至少一个所述处理器实现如前面所述的多相机点位的缺陷区域定位方法。
[0044]另一方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储
介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如前面所述的多相机点位的缺陷区域定位方法。
[0045]本专利技术上述的技术方案至少具有如下优点或有益效果之一：基于多相机点位对目标的各个区域进行拍摄得到多张第一区域图片后，对多张第一区域图片进行缺陷检测确定存在缺陷的第二区域图片。获取目标整体图片后，将存在缺陷的第二区域图片与目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框，并将缺陷定位框在目标整体图片上进行显示，从而能够直观显示出目标上的缺陷区域，减少工作人员的工作量。
附图说明
[0046]图1是本专利技术实施例提供的多相机点位的缺陷区域定位方法流程图；
[0047]图2是本专利技术实施例提供的多相机点位的缺陷区域定位装置示意图。
具体实施方式
[0048]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或者类似的标号表示相同或者类似的原件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0049]在本专利技术的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、左、右等指示的方位或者位置关系为基于附图所示的方位或者位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或者暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0050]本专利技术的描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多相机点位的缺陷区域定位方法，其特征在于，包括以下步骤：基于多相机点位对目标进行拍摄得到多张第一区域图片；对多张所述第一区域图片进行缺陷检测确定存在目标缺陷的第二区域图片；获取目标整体图片；将所述第二区域图片与所述目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框，并将所述缺陷定位框在所述目标整体图片上进行显示。2.根据权利要求1所述的多相机点位的缺陷区域定位方法，其特征在于，所述将所述第二区域图片与所述目标整体图片进行匹配分析确定缺陷定位框，并将所述缺陷定位框在所述目标整体图片上进行显示包括以下步骤：将所述第二区域图片输入匹配定位模型得到图片定位坐标；根据所述图片定位坐标在所述目标整体图片上绘制缺陷定位框；其中，所述匹配定位模型通过以下步骤获得：获取区域图片数据集并初始化匹配定位模型，其中，所述区域图片数据集的样本标签为区域图片在目标整体图片中的坐标；将所述区域图片数据集输入所述匹配定位模型得到预测坐标；根据所述预测坐标和所述区域图片数据集的样本标签确定训练的损失值；根据所述损失值更新所述匹配定位模型的参数。3.根据权利要求2所述的多相机点位的缺陷区域定位方法，其特征在于，所述对多张所述第一区域图片进行缺陷检测确定存在目标缺陷的第二区域图片包括以下步骤：将所述第一区域图片输入缺陷检测模型确定所述第一区域图片是否存在缺陷；如果所述第一区域图片存在缺陷，则将所述第一区域图片标记为第二区域图片。4.根据权利要求3所述的多相机点位的缺陷区域定位方法，其特征在于，所述根据所述图片定位坐标在所述目标整体图片上绘制缺陷定位框包括以下步骤：根据所述图片定位坐标和预设的定位框规格确定多个定位框顶点坐标；根据多个所述定位框顶点坐标在所述目标整体图片上绘制定位框。5.根据权利要求4所述的多相机点位的缺陷区域定位方法，其特征在于，所述匹配定位模型包括卷积层、池化层、全连接层和分类器；...

【专利技术属性】
技术研发人员：李泽馨，吴祖迥，刘锋涛，倪韩飞，张艳娇，彭坤旺，
申请(专利权)人：广州市斯睿特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：