【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能成像，尤其涉及一种智能外观缺陷成像调整方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、现有的产品外观缺陷检测方法主要是通过成像检测来实现，在进行成像检测时，需要通过人工调节光源来为视觉相机的成像提供一个稳定的成像照明环境，以此来凸显产品的表面缺陷。但是采用人工调节光源的方式是费时费力的。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种智能外观缺陷成像调整方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中采用人工调节光源的方式来进行成像检测时费时费力的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种智能外观缺陷成像调整方法，所述方法包括以下步骤：
3、配置打光配方；
4、获取目标产品在不同打光配方下的图像；
5、将所述图像输入至预设卷积神经网络中，得到缺陷特征和背景特征；
6、根据所述缺陷特征以及所述背景特征，确定所述图像的评估结果；
7、基于所述评估结果确定所述打光配方的目标打光配方，并根据所述目标打...
【技术保护点】
1.一种智能外观缺陷成像调整方法，其特征在于，所述智能外观缺陷成像调整方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像输入至预设卷积神经网络中，得到缺陷特征和背景特征之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像、所述目标图像以及所述目标模糊图像确定融合图像，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述融合图像输入至预设卷积神经网络中，得到缺陷特征和背景特征，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设卷积神经网络包括浅层网络和深层网络；其中，
...【技术特征摘要】
1.一种智能外观缺陷成像调整方法，其特征在于，所述智能外观缺陷成像调整方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像输入至预设卷积神经网络中，得到缺陷特征和背景特征之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像、所述目标图像以及所述目标模糊图像确定融合图像，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述融合图像输入至预设卷积神经网络中，得到缺陷特征和背景特征，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设卷积神经网络包括浅层网络和深层网络；其中，
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征包括第一形状特征、第一亮度特征以及第一纹理特征，所述背景特征包括第二形状特征、第二亮度特征以及第二纹理特征；其中，
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王佳，郑楚雄，刘锂灿，
申请(专利权)人：广州柔视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。