【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，更具体地涉及一种字符缺陷检测方法、一种字符缺陷检测装置、一种电子设备和一种存储介质。
技术介绍
1、随着工业化的进程以及机器视觉的发展，基于传统的图像算法以及基于人工智能（ai）的深度学习算法被不断的应用于工业自动化领域，其中缺陷检测是视觉技术主要应用的方向之一。对于不同的待测对象，所包含的缺陷类型也不尽相同。
2、在众多的待测对象中，标签的缺陷检测属于比较特殊的一类。因为对标签的缺陷检测不仅需要检测常规的缺陷，例如划痕、脏污、划痕等，还需要检测字符的内容是否正确，例如字符是否错印或者漏印等。进一步地，还需要检测字符是否存在缺陷。由于字符对应的字体千变万化，且字符颜色、大小，形状也不尽相同，因此字符缺陷检测是众多缺陷中难度最大的。基于传统的图像算法可以通过模板匹配的进行字符检测，但是如果字符的字体、大小等发生变化，就需要重新创建模板，并且如果存在两个相邻的字符连在一起的情况，创建模板也很困难。而基于ai的深度学习算法虽然可以将字符识别出来，获取每个字符的位置，但是无法检测字符是否存在缺陷，更无法获取缺陷的位置。
技术实现思路
1、考虑到上述问题而提出了本专利技术。本专利技术提供了一种字符缺陷检测方法、一种字符缺陷检测装置、一种电子设备和一种存储介质。
2、根据本专利技术一个方面，提供了一种字符缺陷检测方法，方法包括：获取待测图像中的待测字符区域所对应的待测字符信息，待测字符区域中包含至少一个待测字符，待测字符信息包括至少一个待测字符对
3、示例性地，获取待测图像中的待测字符区域所对应的待测字符信息，包括：将待测图像输入经训练的字符处理模型，以获得待测字符信息。
4、示例性地，字符处理模型包括字符检测模型和字体识别模型，将待测图像输入经训练的字符处理模型，以获得待测字符信息，包括：将待测图像输入经训练的字符处理模型中的字符检测模型，以获得至少一个待测字符在待测图像中的位置信息并同时识别出至少一个待测字符获得所述字符类别；基于至少一个待测字符在待测图像中的位置信息，从待测图像中提取与至少一个待测字符对应的图像块；将与至少一个待测字符对应的图像块输入经训练的字符处理模型中的字体识别模型，以至少利用字体识别模型确定至少一个待测字符对应的字体信息。
5、示例性地，将与至少一个待测字符对应的图像块输入经训练的字符处理模型中的字体识别模型，以至少利用字体识别模型确定至少一个待测字符对应的字体信息，包括：将与至少一个待测字符对应的图像块输入经训练的字符处理模型中的字体识别模型，以利用字体识别模型确定至少一个待测字符对应的字体类型；基于至少一个待测字符在待测图像中的位置信息，确定至少一个待测字符对应的字体大小。
6、示例性地，经训练的字符处理模型通过以下方式训练获得：获取样本图像以及样本图像中的样本字符区域所对应的标注字符信息，其中，样本字符区域中包含至少一个样本字符，标注字符信息为预先标注的样本字符区域所对应的样本字符信息，样本字符信息包括样本字符区域中所包含的至少一个样本字符对应的字体信息和字符类别；将样本图像输入字符处理模型，以获得样本字符区域所对应的预测字符信息，其中，预测字符信息为预测获得的样本字符区域所对应的样本字符信息；基于预测字符信息和标注字符信息，计算预测损失；基于预测损失对字符处理模型中的参数进行优化，以获得经训练的字符处理模型。
7、示例性地，样本字符信息还包括至少一个样本字符在样本图像中的位置信息。
8、示例性地，字体信息包括对应待测字符的字体大小以及对应待测字符的字体类型。
9、示例性地，基于字体信息和字符类别，生成模板字符图像，包括：对于至少一个待测字符中的每个待测字符，基于该待测字符所对应的目标字体类型和字符类别，从预设字体文件中确定字体类型为目标字体类型且属于字符类别的初始模板字符；基于该待测字符所对应的字体大小以及初始模板字符，生成包含与该待测字符对应的模板字符的模板字符图像，使得模板字符图像中的模板字符与对应待测字符的字体大小和字体类型均一致。
10、示例性地，利用模板字符图像，对至少一个待测字符进行缺陷检测，以确定至少一个待测字符是否存在缺陷，包括：对于至少一个待测字符中的每个待测字符，根据预设匹配方式，将该待测字符与该待测字符所对应的模板字符图像中的模板字符进行匹配，以获得匹配结果；基于匹配结果确定至少一个待测字符是否存在缺陷。
11、示例性地，预设匹配方式包括以下的任意一项或多项：灰度匹配、形状匹配、变形匹配。
12、根据本专利技术另一方面，还包括一种字符缺陷检测装置，装置包括：获取模块，用于获取待测图像中的待测字符区域所对应的待测字符信息，待测字符区域中包含至少一个待测字符，待测字符信息包括至少一个待测字符对应的字体信息和字符类别；生成模块，用于基于字体信息和字符类别，生成模板字符图像，模板字符图像包含与至少一个待测字符对应的模板字符；检测模块，用于利用模板字符图像，对至少一个待测字符进行缺陷检测，以确定至少一个待测字符是否存在缺陷。
13、根据本专利技术又一方面，还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器运行时用于执行上述的字符缺陷检测方法。
14、根据本专利技术再一方面，还提供一种存储介质，存储有计算机程序/指令，计算机程序/指令在运行时用于执行上述的字符缺陷检测方法。
15、根据本专利技术实施例的字符缺陷检测方法、字符缺陷检测装置、电子设备和存储介质，通过获取待测图像中的待测字符区域对应的待测字符信息，可以基于至少一个待测字符对应的字体信息，生成与至少一个待测字符对应的模板字符图像。然后利用每个待测字符对应的模板字符图像，对该待测字符进行缺陷检测，以确定该待测字符是否存在缺陷。上述方案通过获取每个待测字符的待测字符信息，即使在任意两个待测字符存在粘连的情况下，也可以比较精确的获取每个待测字符的边界。进一步地，基于每个待测字符对应的待测字符信息，生成的每个待测待测字符所对应的模板字符，可以避免待测字符无法检测的情况出现，提高字符缺陷检测的效率和精度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种字符缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测图像中的待测字符区域所对应的待测字符信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述字符处理模型包括字符检测模型和字体识别模型，所述将所述待测图像输入经训练的字符处理模型，以获得所述待测字符信息，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述经训练的字符处理模型通过以下方式训练获得：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述样本字符信息还包括所述至少一个样本字符在所述样本图像中的位置信息。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述利用所述模板字符图像，对所述至少一个待测字符进行缺陷检测，以确定所述至少一个待测字符是否存在缺陷，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设匹配方式包括以下的任意一项或多项：灰度匹配、形状匹配、变形匹配。
9.一种字符缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种字符缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测图像中的待测字符区域所对应的待测字符信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述字符处理模型包括字符检测模型和字体识别模型，所述将所述待测图像输入经训练的字符处理模型，以获得所述待测字符信息，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述经训练的字符处理模型通过以下方式训练获得：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述样本字符信息还包括所述至少一个样本字符在所述样本图像中的位置信息。
7.如权利要求1-6任一项所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：许汝济，孙新，
申请(专利权)人：苏州镁伽科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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