本发明专利技术实施例提出一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质，获取包括多角度匹配区域的模板金字塔，角度间隔由匹配区域大小确定，从而可以根据每一层模板的大小动态调整旋转角度间隔，减少模板匹配的计算量；将待识别图像的图像金字塔的最上层作为目标图像；利用与目标图像同层的模板对目标图像进行识别，剔除最上层重叠程度高的无效区域，筛选出与匹配区域相似度高的目标区域，降低模板匹配计算量；利用目标区域从图像金字塔下一层中确定目标图像，沿图像金字塔进行逐层循环筛选候选区域和目标区域，直至图像金字塔底层，将底层目标区域作为图像检测结果。能够有效降低图像检测计算量，提高图像检测鲁棒性。提高图像检测鲁棒性。提高图像检测鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技发展，集成电路芯片被广泛应用于各种电子设备中，集成电路芯片的质量直接影响电子设备的可靠性。因此定期对集成电子芯片元器件进行缺陷识别显得尤为重要。
[0003]以前，集成电路芯片元器件主要通过目视检测、显微镜检测、反光检测以及声学检测等人为检测手段进行缺陷识别，随着机器视觉技术的飞速进步，目前更多地采用基于几何特征的模板匹配算法检测集成电子芯片元器件，然而，基于几何特征的模板匹配算法复杂，检测处理时间长，无法满足快速检测的要求。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种图像检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过动态调整旋转角度间隔以及筛选重叠度低相似度高的目标检测图像，有效降低图像检测的计算量，同时提高图像检测算法的鲁棒性。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种图像检测方法，所述方法包括：
[0007]获取模板金字塔，所述模板金字塔包括多层自下而上的模板，所述模板包括多个匹配区域和每个所述匹配区域对应的旋转角度，相邻旋转角度之间的间隔是基于所述匹配区域的大小确定的；
[0008]获取待识别图像，并基于所述待识别图像生成自下而上尺寸逐渐缩小的图像金字塔，取所述图像金字塔的最上层为目标图像；
[0009]利用所述模板金字塔中与所述目标图像同层的模板对所述目标图像进行识别，得到至少一个候选区域；
[0010]当所述候选区域并非由所述图像金字塔最上层识别得到或所述候选区域只有一个时，将所述候选区域作为目标区域；
[0011]当所述候选区域由所述图像金字塔最上层识别得到且所述候选区域为多个时，对多个候选区域进行筛选，得到区域重叠度低且与所述匹配区域相似度高的目标区域；
[0012]利用所述目标区域从所述图像金字塔的下一层中确定目标图像，并沿所述图像金字塔进行逐层循环筛选所述候选区域和所述目标区域，直至所述图像金字塔底层，将所述底层对应的目标区域作为图像检测结果。
[0013]在可选的实施方式中，所述模板金字塔是通过以下方式得到的：
[0014]按照金字塔层级，基于模板图像生成自下而上尺寸逐渐缩小的模板图像金字塔；
[0015]获取所述模板图像金字塔的每一层作为候选模板图像；
[0016]根据每个所述候选模板图像的大小，确定对应的相邻旋转角度之间的间隔；
[0017]在旋转范围内，以所述间隔旋转对应的所述候选模板图像得到多个匹配模板；
[0018]提取所述匹配模板的边缘特征得到对应的所述匹配区域；
[0019]根据全部所述匹配区域和每个所述匹配区域对应的旋转角度，构建自下而上尺寸逐渐缩小的所述模板金字塔。
[0020]在可选的实施方式中，所述利用所述模板金字塔中与所述目标图像同层的模板对所述目标图像进行识别，得到至少一个候选区域的步骤，包括：
[0021]获取与所述目标图像同层的模板中的多个匹配区域作为目标匹配区域；
[0022]对每个所述目标匹配区域进行平移，将所述目标图像中与所述目标匹配区域相似度高的重叠区域作为所述候选区域。
[0023]在可选的实施方式中，所述对每个所述目标匹配区域进行平移，将所述目标图像中与所述目标匹配区域相似度高的重叠区域作为所述候选区域的步骤，包括：
[0024]从所述目标图像的左上角开始，分别平移每个所述目标匹配区域，直至所述目标匹配区域移至所述目标图像的右下角；
[0025]所述目标匹配区域平移过程中，计算所述目标匹配区域和所述目标图像中的重叠区域的相似度量值，将相似度量值不小于度量阈值的重叠区域确定为所述候选区域。
[0026]在可选的实施方式中，所述目标匹配区域包括多个边缘特征点以及每个所述边缘特征点对应的归一化梯度向量；所述计算所述目标匹配区域和所述目标图像中的重叠区域的相似度量值的步骤，包括：
[0027]计算重复区域中与每个边缘特征点对应的坐标点的归一化梯度向量；
[0028]根据所述边缘特征点的归一化梯度向量和对应的坐标点的归一化梯度向量得到单点相似度量值；
[0029]逐点累加每个目标匹配区域的单点相似度量值，得到所述目标匹配区域和所述目标图像中的重叠区域的相似度量值。
[0030]在可选的实施方式中，所述对多个候选区域进行筛选，得到区域重叠度低且与所述匹配区域相似度高的目标区域的步骤，包括：
[0031]按照相似度量值从高到低，对多个候选区域进行降序排列；
[0032]确定每个所述候选区域的最小外接矩形；
[0033]计算相邻两个所述候选区域的最小外接矩形的重叠度，获取重叠度超过重叠阈值且相似度量值较大的所述候选区域，以及重叠度未超过重叠阈值的所述候选区域作为目标区域。
[0034]在可选的实施方式中，所述利用所述目标区域从所述图像金字塔的下一层中确定目标图像的步骤，包括：
[0035]根据图像金字塔上下两层的尺寸比例和所述目标区域，得到所述图像金字塔的下一层对应区域的尺寸和位置；
[0036]根据所述图像金字塔的下一层对应区域的尺寸和位置确定下一层的所述目标图像。
[0037]第二方面，本专利技术提供一种图像检测装置，所述装置包括：
[0038]获取模块，用于获取模板金字塔，所述模板金字塔包括多层自下而上的模板，所述
模板包括多个匹配区域和每个所述匹配区域对应的旋转角度，相邻旋转角度之间的间隔是基于所述匹配区域的大小确定的；
[0039]识别模块，用于获取待识别图像，并基于所述待识别图像生成自下而上尺寸逐渐缩小的图像金字塔，取所述图像金字塔的最上层为目标图像；利用所述模板金字塔中与所述目标图像同层的模板对所述目标图像进行识别，得到至少一个候选区域；当所述候选区域并非由所述图像金字塔最上层识别得到或所述候选区域只有一个时，将所述候选区域作为目标区域；当所述候选区域由所述图像金字塔最上层识别得到且所述候选区域为多个时，对多个候选区域进行筛选，得到区域重叠度低且与所述匹配区域相似度高的目标区域；利用所述目标区域从所述图像金字塔的下一层中确定目标图像，并沿所述图像金字塔进行逐层循环筛选所述候选区域和所述目标区域，直至所述图像金字塔底层，将所述底层对应的目标区域作为图像检测结果。
[0040]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于在调用所述计算机程序时执行如前述实施方式任一项所述的图像检测方法。
[0041]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式任一项所述的图像检测方法。
[0042]相比于现有技术，本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取模板金字塔，所述模板金字塔包括多层自下而上的模板，所述模板包括多个匹配区域和每个所述匹配区域对应的旋转角度，相邻旋转角度之间的间隔是基于所述匹配区域的大小确定的；获取待识别图像，并基于所述待识别图像生成自下而上尺寸逐渐缩小的图像金字塔，取所述图像金字塔的最上层为目标图像；利用所述模板金字塔中与所述目标图像同层的模板对所述目标图像进行识别，得到至少一个候选区域；当所述候选区域并非由所述图像金字塔最上层识别得到或所述候选区域只有一个时，将所述候选区域作为目标区域；当所述候选区域由所述图像金字塔最上层识别得到且所述候选区域为多个时，对多个候选区域进行筛选，得到区域重叠度低且与所述匹配区域相似度高的目标区域；利用所述目标区域从所述图像金字塔的下一层中确定目标图像，并沿所述图像金字塔进行逐层循环筛选所述候选区域和所述目标区域，直至所述图像金字塔底层，将所述底层对应的目标区域作为图像检测结果。2.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述模板金字塔是通过以下方式得到的：按照金字塔层级，基于模板图像生成自下而上尺寸逐渐缩小的模板图像金字塔；获取所述模板图像金字塔的每一层作为候选模板图像；根据每个所述候选模板图像的大小，确定对应的相邻旋转角度之间的间隔；在旋转范围内，以所述间隔旋转对应的所述候选模板图像得到多个匹配模板；提取所述匹配模板的边缘特征得到对应的所述匹配区域；根据全部所述匹配区域和每个所述匹配区域对应的旋转角度，构建自下而上尺寸逐渐缩小的所述模板金字塔。3.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述利用所述模板金字塔中与所述目标图像同层的模板对所述目标图像进行识别，得到至少一个候选区域的步骤，包括：获取与所述目标图像同层的模板中的多个匹配区域作为目标匹配区域；对每个所述目标匹配区域进行平移，将所述目标图像中与所述目标匹配区域相似度高的重叠区域作为所述候选区域。4.根据权利要求3所述的图像检测方法，其特征在于，所述对每个所述目标匹配区域进行平移，将所述目标图像中与所述目标匹配区域相似度高的重叠区域作为所述候选区域的步骤，包括：从所述目标图像的左上角开始，分别平移每个所述目标匹配区域，直至所述目标匹配区域移至所述目标图像的右下角；所述目标匹配区域平移过程中，计算所述目标匹配区域和所述目标图像中的重叠区域的相似度量值，将相似度量值不小于度量阈值的重叠区域确定为所述候选区域。5.根据权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，所述目标匹配区域包括多个边缘特征点以及每个所述边缘特征点对应的归一化梯度向量；所述计算所述目标匹配区域和所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊鑫鑫，郑军，
申请(专利权)人：聚时科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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