缺陷检测方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种缺陷检测方法、装置、系统及存储介质，涉及缺陷检测技术领域。缺陷检测系统包括条纹光源和相机。方法包括：获取相机拍摄条纹光源照射下的待检物得到的相机图像；对相机图像进行预处理，以得到待检图像；将待检图像输入经过训练的、基于PatchCore算法构建得到的预设缺陷检测模型，以得到待检图像中的缺陷特征与预设缺陷检测模型中的特征库对比后生成的异常得分热力图。如此，可以改善常规检测算法在进行微弱凹凸缺陷检测时，缺陷的召回率低、漏检率大、准确性不足的问题。准确性不足的问题。准确性不足的问题。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法、装置、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，具体而言，涉及一种缺陷检测方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]在工业领域中，一些注塑件、金属等材料具有光滑的表面，但是由于此类材料制造过程的不确定性，会导致其表面存在微弱凹凸缺陷，例如注塑件的缩水、金属材料表面的划痕等。由于凹凸缺陷与材料表面之间变化缓慢连续，在光学明场、暗场等成像方案下，凹凸缺陷与表面对比度不明显，导致常规检测算法缺陷的召回率低、漏检率大、准确性不足。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种缺陷检测方法、装置、系统及存储介质，能够改善常规检测算法在进行微弱凹凸缺陷检测时，缺陷的召回率低、漏检率大、准确性不足的问题。
[0004]为实现上述技术目的，本申请采用的技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种缺陷检测方法，应用于缺陷检测系统，所述缺陷检测系统包括条纹光源和相机，所述方法包括：
[0006]获取所述相机拍摄所述条纹光源照射下的所述待检物得到的相机图像，其中，所述条纹光源的有效光照面积为：
[0007]ab＝m2xy
[0008]式中，x为待检物的宽，y为所述待检物的长，所述条纹光源的宽a＝mx，所述条纹光源的长b＝my，S为所述条纹光源中心点到所述待检物的表面再到所述相机的路程距离总和，d为所述相机到所述待检物的表面的路程距离；
[0009]对所述相机图像进行预处理，以得到待检图像；
>[0010]将所述待检图像输入经过训练的预设缺陷检测模型，以得到缺陷检测结果，所述预设缺陷检测模型是基于PatchCore算法构建得到的，所述缺陷检测结果包括所述待检图像中的缺陷特征与所述预设缺陷检测模型中的特征库对比后生成的异常得分热力图。
[0011]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在获取所述相机拍摄所述条纹光源照射下的所述待检物得到的相机图像之前，所述方法还包括：
[0012]基于PatchCore算法构建得到缺陷检测模型，以作为所述预设缺陷检测模型；
[0013]获取数据集，所述数据集包括所述待检物在无缺陷的常规状态下的标准图像；
[0014]对所述数据集进行预处理，得到经过预处理的数据集；
[0015]通过所述经过预处理的数据集对所述预设缺陷检测模型进行训练，得到所述经过训练的预设缺陷检测模型。
[0016]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，通过所述经过预处理的数据集对所述
预设缺陷检测模型进行训练，得到所述经过训练的预设缺陷检测模型，包括：
[0017]对所述经过预处理的数据集进行特征提取；
[0018]将不同层级和尺度的特征进行特征拼接，以得到表征所述数据集中的标准图像特征的特征图；
[0019]根据所述特征图在所述标准图像中对应的第一特征向量，构建所述特征库；
[0020]基于贪心策略，对所述特征库进行下采样，以筛选所述特征库中的重复项。
[0021]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，对所述相机图像进行预处理，以得到待检图像，包括：
[0022]将所述相机图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0023]基于双线性插值法，将所述灰度图像调整为同一尺寸；
[0024]通过预设均值和预设标准差，对完成尺寸调整的所述灰度图像的每个通道每个像素点对应的灰度值进行归一化，以得到所述待检图像。
[0025]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，将所述待检图像输入经过训练的预设缺陷检测模型，以得到缺陷检测结果，包括：
[0026]提取所述待检图像的第二特征向量；
[0027]计算所述第二特征向量与所述第一特征向量的欧氏距离，以作为表征所述第二特征向量在所述待检图像中对应像素位置的异常得分；
[0028]将所述异常得分映射到所述待检图像上，以得到所述异常得分热力图。
[0029]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：
[0030]确定所述异常得分热力图中所述异常得分的最大值作为综合得分；
[0031]对比所述综合得分与第一预设阈值，以得到表征所述待检图像是否存在缺陷的对比结果，其中，当所述综合得分大于所述第一预设阈值时，确定所述对比结果为所述待检图像存在缺陷。
[0032]结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：
[0033]当所述对比结果为所述待检图像存在缺陷时，根据所述异常得分热力图，对所述待检图像中呈现的所述待检物的缺陷进行定位和面积计算，以得到表征所述缺陷分布情况的工件缺陷分布图。
[0034]第二方面，本申请实施例还提供了一种缺陷检测装置，所述装置包括：
[0035]第一获取单元，用于获取所述相机拍摄所述条纹光源照射下的所述待检物得到的相机图像，其中，所述条纹光源的有效光照面积为：
[0036]ab＝m2xy
[0037]式中，x为待检物的宽，y为所述待检物的长，所述条纹光源的宽a＝mx，所述条纹光源的长b＝my，S为所述条纹光源中心点到所述待检物的表面再到所述相机的路程距离总和，d为所述相机到所述待检物的表面的路程距离；
[0038]图像预处理单元，用于对所述相机图像进行预处理，以得到待检图像；
[0039]检测单元，用于将所述待检图像输入经过训练的预设缺陷检测模型，以得到缺陷检测结果，所述预设缺陷检测模型是基于PatchCore算法构建得到的，所述缺陷检测结果包括所述待检图像中的缺陷特征与所述预设缺陷检测模型中的特征库对比后生成的异常得
分热力图。
[0040]第三方面，本申请实施例还提供了一种缺陷检测系统，所述缺陷检测系统包括条纹光源、相机以及相互耦合的处理模块和存储模块，所述存储器内存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述缺陷检测系统执行上述的方法。
[0041]第四方面，本申请实施例还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中存储计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。
[0042]采用上述技术方案的专利技术，具有如下优点：
[0043]在本申请提供的技术方案中，首先获取相机拍摄条纹光源照射下的待检物得到的相机图像，并对相机图像进行预处理，以得到待检图像，然后将待检图像输入基于PatchCore算法构建得到的预设缺陷检测模型，以得到待检图像中的缺陷特征与预设缺陷检测模型中的特征库对比后生成的异常得分热力图。如此，可以改善常规检测算法在进行微弱凹凸缺陷检测时，缺陷的召回率低、漏检率大、准确性不足的问题。
附图说明
[0044]本申请可以通过附图给出的非限定性实施例进一步说明。应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，应用于缺陷检测系统，所述缺陷检测系统包括条纹光源和相机，所述方法包括：获取所述相机拍摄所述条纹光源照射下的所述待检物得到的相机图像，其中，所述条纹光源的有效光照面积为：ab＝m2xy式中，x为待检物的宽，y为所述待检物的长，所述条纹光源的宽a＝mx，所述条纹光源的长b＝my，S为所述条纹光源中心点到所述待检物的表面再到所述相机的路程距离总和，d为所述相机到所述待检物的表面的路程距离；对所述相机图像进行预处理，以得到待检图像；将所述待检图像输入经过训练的预设缺陷检测模型，以得到缺陷检测结果，所述预设缺陷检测模型是基于PatchCore算法构建得到的，所述缺陷检测结果包括所述待检图像中的缺陷特征与所述预设缺陷检测模型中的特征库对比后生成的异常得分热力图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述相机拍摄所述条纹光源照射下的所述待检物得到的相机图像之前，所述方法还包括：基于PatchCore算法构建得到缺陷检测模型，以作为所述预设缺陷检测模型；获取数据集，所述数据集包括所述待检物在无缺陷的常规状态下的标准图像；对所述数据集进行预处理，得到经过预处理的数据集；通过所述经过预处理的数据集对所述预设缺陷检测模型进行训练，得到所述经过训练的预设缺陷检测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述经过预处理的数据集对所述预设缺陷检测模型进行训练，得到所述经过训练的预设缺陷检测模型，包括：对所述经过预处理的数据集进行特征提取；将不同层级和尺度的特征进行特征拼接，以得到表征所述数据集中的标准图像特征的特征图；根据所述特征图在所述标准图像中对应的第一特征向量，构建所述特征库；基于贪心策略，对所述特征库进行下采样，以筛选所述特征库中的重复项。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述相机图像进行预处理，以得到待检图像，包括：将所述相机图像进行灰度化处理，得到灰度图像；基于双线性插值法，将所述灰度图像调整为同一尺寸；通过预设均值和预设标准差，对完成尺寸调整的所述灰度图像的每个通道每个像素点对应的灰度值进行归一化，以得到所述待检图像。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述待检图像输入经过训练的预设缺陷检测模型，以得到缺陷检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：张元，柴正约，陈斌，刘永江，李波，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学重庆研究院，
类型：发明
国别省市：