一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，包括：获取预设的多个滤波核；每一滤波核与一个预设的图像属性相对应，该滤波核用于提取待检测图像针对对应的图像属性的图像特征；基于各滤波核对待检测图像进行滤波，得到待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值；基于待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，确定待检测图像中的候选缺陷区域；基于候选缺陷区域中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，生成候选缺陷区域的区域特征；基于候选缺陷区域的区域特征，确定候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域，可以检测指定类型的缺陷区域，提高缺陷检测方法的适用范围和准确性。范围和准确性。范围和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]相关技术中，在检测目标的表面中的缺陷时，获取包含目标的表面的待检测图像。基于高斯函数构造具有细节模糊效果的滤波器，通过构造的滤波器对待检测图像的细节信息进行过滤，得到滤波后的待检测图像。或者，通过灰度膨胀的方式对待检测图像中细微的缺陷信息进行过滤，得到滤波后的待检测图像。然后将滤波后的待检测图像与滤波前的待检测图像进行差分处理，得到待检测图像中存在缺陷的区域(可以称为缺陷区域)。
[0003]在目标的表面缺陷检测场景中，由于目标的表面形成缺陷的原因不同，缺陷区域的表现形式往往具有较大的差异，例如，从几何形状的角度往往可以将缺陷区域划分为“斑点”状缺陷区域、“条痕”状缺陷区域，以及其他规则几何形状的缺陷区域或不规则几何形状的缺陷区域等。在实际进行缺陷检测时，往往只需要检测其中一种类型的缺陷区域或指定的几种类型的缺陷区域。例如，检测零部件表面是否有划痕时，可以仅检测“条痕”状缺陷区域。因此，需要对不同类型的缺陷区域进行筛选和过滤，只检测特定类型的缺陷区域。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现针对特定类型的缺陷区域进行检测，提高缺陷检测方法的适用范围，并提高缺陷区域检测的准确性。具体技术方案如下：
[0005]第一方面，为了达到上述目的，本申请实施例提供了一种缺陷检测方法，所述方法包括：
[0006]获取预设的多个滤波核；其中，每一滤波核与一个预设的图像属性相对应，该滤波核用于提取待检测图像针对对应的图像属性的图像特征；
[0007]基于各滤波核对所述待检测图像进行滤波，得到所述待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值；
[0008]基于所述待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，确定所述待检测图像中的候选缺陷区域；
[0009]基于所述候选缺陷区域中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域的区域特征；
[0010]基于所述候选缺陷区域的区域特征，确定所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域。
[0011]可选的，所述预设的图像属性为预设方向；每一滤波核用于提取待检测图像在对应的预设方向的图像梯度特征；
[0012]所述基于所述候选缺陷区域中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，生成所
述候选缺陷区域的区域特征，包括：
[0013]针对每一预设方向，基于所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量；
[0014]生成包含所述候选缺陷区域在各预设方向的特征向量的区域特征，得到所述候选缺陷区域的区域特征。
[0015]可选的，所述针对每一预设方向，基于所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量，包括：
[0016]针对每一预设方向，生成包含所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值的特征向量，作为所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量。
[0017]可选的，所述针对每一预设方向，基于所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量，包括：
[0018]从所述候选缺陷区域中的各像素点在各预设方向的滤波响应值中，确定最大的滤波响应值和最小的滤波响应值；
[0019]将所述最小值的滤波响应值至所述最大值的滤波响应值之间的区间，划分为预设数目个子区间；
[0020]针对每一预设方向，统计所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值属于各子区间的数目，得到该预设方向针对各子区间的响应值数目；
[0021]生成包含该预设方向针对各子区间的响应值数目的特征向量，作为所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量。
[0022]可选的，所述基于所述候选缺陷区域的区域特征，确定所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域，包括：
[0023]获取预设的指定类型的样本缺陷区域的模板区域特征；
[0024]计算所述候选缺陷区域的区域特征与所述模板区域特征的相似度；
[0025]在所述相似度大于预设的相似度阈值时，确定所述候选缺陷区域为指定类型的缺陷区域。
[0026]可选的，所述基于所述候选缺陷区域的区域特征，确定所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域，包括：
[0027]通过预先训练的分类器，基于所述候选缺陷区域的区域特征进行分类，得到所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域；其中，所述分类器为基于指定类型的样本缺陷区域的模板区域特征进行训练得到的。
[0028]可选的，所述预设的图像属性为预设方向；每一滤波核用于提取待检测图像在对应的预设方向的图像梯度特征；
[0029]所述基于所述待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，确定所述待检测图像中的候选缺陷区域，包括：
[0030]针对所述待检测图像中的每一像素点，计算该像素点在各预设方向的滤波响应值的统计值，得到该像素点对应的滤波统计值；
[0031]从所述待检测图像中，确定对应的滤波统计值满足预设条件的像素点组成的连通区域，得到所述待检测图像中的候选缺陷区域。
[0032]可选的，所述从所述待检测图像中，确定对应的滤波统计值满足预设条件的像素
点组成的连通区域，得到所述待检测图像中的候选缺陷区域，包括：
[0033]基于所述待检测图像中的各像素点的滤波统计值，生成所述待检测图像对应的检测结果图；其中，所述检测结果图中的元素与所述待检测图像中的像素点一一对应；与滤波统计值大于预设的响应值阈值的像素点对应的元素为第一数值；
[0034]确定所述检测结果图中的第一数值组成的连通区域在所述待检测图像中对应的图像区域，得到所述待检测图像中的候选缺陷区域。
[0035]可选的，所述针对所述待检测图像中的每一像素点，计算该像素点在各预设方向的滤波响应值的统计值，得到该像素点对应的滤波统计值，包括：
[0036]针对所述待检测图像中的每一像素点，确定该像素点在各预设方向的滤波响应值中的最大值，得到该像素点对应的滤波统计值；
[0037]或者，
[0038]针对所述待检测图像中的每一像素点，计算该像素点在各预设方向的滤波响应值的平均值，得到该像素点对应的滤波统计值。
[0039]第二方面，为了达到上述目的，本申请实施例提供了一种缺陷检测装置，所述装置包括：
[0040]滤波核获取模块，用于获取预设的多个滤波核；其中，每一滤波核与一个预设的图像属性相对应，该滤波核用于提取待检测图像针对对应的图像属性的图像特征；
[0041]滤波响应值确定模块，用于基于各滤波核对所述待检测图像进行滤波，得本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：获取预设的多个滤波核；其中，每一滤波核与一个预设的图像属性相对应，该滤波核用于提取待检测图像针对对应的图像属性的图像特征；基于各滤波核对所述待检测图像进行滤波，得到所述待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值；基于所述待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，确定所述待检测图像中的候选缺陷区域；基于所述候选缺陷区域中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域的区域特征；基于所述候选缺陷区域的区域特征，确定所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的图像属性为预设方向；每一滤波核用于提取待检测图像在对应的预设方向的图像梯度特征；所述基于所述候选缺陷区域中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域的区域特征，包括：针对每一预设方向，基于所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量；生成包含所述候选缺陷区域在各预设方向的特征向量的区域特征，得到所述候选缺陷区域的区域特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每一预设方向，基于所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量，包括：针对每一预设方向，生成包含所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值的特征向量，作为所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每一预设方向，基于所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值，生成所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量，包括：从所述候选缺陷区域中的各像素点在各预设方向的滤波响应值中，确定最大的滤波响应值和最小的滤波响应值；将所述最小值的滤波响应值至所述最大值的滤波响应值之间的区间，划分为预设数目个子区间；针对每一预设方向，统计所述候选缺陷区域中的各像素点在该预设方向的滤波响应值属于各子区间的数目，得到该预设方向针对各子区间的响应值数目；生成包含该预设方向针对各子区间的响应值数目的特征向量，作为所述候选缺陷区域在该预设方向的特征向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选缺陷区域的区域特征，确定所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域，包括：获取预设的指定类型的样本缺陷区域的模板区域特征；计算所述候选缺陷区域的区域特征与所述模板区域特征的相似度；
在所述相似度大于预设的相似度阈值时，确定所述候选缺陷区域为指定类型的缺陷区域。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选缺陷区域的区域特征，确定所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域，包括：通过预先训练的分类器，基于所述候选缺陷区域的区域特征进行分类，得到所述候选缺陷区域是否为指定类型的缺陷区域；其中，所述分类器为基于指定类型的样本缺陷区域的模板区域特征进行训练得到的。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的图像属性为预设方向；每一滤波核用于提取待检测图像在对应的预设方向的图像梯度特征；所述基于所述待检测图像中的各像素点针对各图像属性的滤波响应值，确定所述待检测图像中的候选缺陷区域，包括：针对所述待检测图像中的每一像素点，计算该像素点在各预设方向的滤波响应值的统计值，得到该像素点对应的滤波统计值；从所述待检测图像中，确定对应的滤波统计值满足预设条件的像素点组成的连通区域，得到所述待检测图像中的候选缺陷区域。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述待检测图像中，确定对应的滤波统计值满足预设条件的像素点组成的连通区域，得到所述待检测图像中的候选缺陷区域，包括：基于所述待检测图像中的各像素点的滤波统计值，生成所述待检测图像对应的检测结果图；其中，所述检测结果图中的元素与所述待检测图像中的像素点一一对应；与滤波统计值大于预设的响应值阈值的像素点对应的元素为第一数值；确定所述检测结果图中的第一数值组成的连通区域在所述待检测图像中对应的图像区域，得到所述待检测图像中的候选缺陷区域。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述针对所述待检测图像中的每一像素点，计算该像素点在各预设方向的滤波响应值的统计值，得到该像素点对应的滤波统计值，包括：针对所述待检测图...

【专利技术属性】
技术研发人员：马忠强，
申请(专利权)人：杭州海康机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：