工件表面缺陷检测模型获取方法和系统技术方案

本申请涉及一种工件表面缺陷检测模型获取方法和系统，其中，方法包括：根据目标工件的RGB图像和点云图像对缺陷检测模型进行训练，响应于满足预设迭代条件时，停止迭代，得到缺陷检测模型；缺陷检测模型包括RGB分支、点云分支、融合模块和输出模块，RGB分支用于通过多层网络提取RGB图像特征，点云分支用于通过多层网络提取点云图像特征，融合模块用于融合RGB图像特征和点云图像特征得到目标图像特征，且包括梯度注意力模块，梯度注意力模块用于交替接收RGB分支或点云分支发送的当前层提取特征，对当前层特征进行处理得到梯度增强特征，并发送至另一分支进行特征融合，以获取目标图像特征，输出模块用于根据目标图像特征检测缺陷区域并输出检测结果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及缺陷检测领域，特别是涉及一种工件表面缺陷检测模型获取方法和系统。

技术介绍

1、工件表面缺陷检测是保证工件生产质量的重要途径。随着计算机技术和3d相机的发展，现有技术形成了基于2d图像的机器视觉检测方法和基于3d点云的表面缺陷检测方法。

2、基于2d图像的机器视觉表面缺陷检测方法，通常采用传统模板匹配或深度学习方法检测缺陷，但是此方法受限于2d图像本身的特性，只能检测到平面成像上可见缺陷，对于立体缺陷检测性能不佳。基于3d点云的表面缺陷检测方法，主要通过3d成像技术获取产品的三维点云数据，根据点云深度信息捕获工件表面的几何信息，实现对物体表面的缺陷检测。由于3d缺陷视觉检测对数据质量要求较高，因此需要对获取到的3d数据进行复杂繁琐的预处理。对于不同环境下获取的点云预处理方式差异较大，且无法检测表面无深度差异的缺陷，如脏污等。

3、现有的工件表面缺陷检测方法存在漏检问题，缺陷检测效果有待提升。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种工件表面缺陷检测模型获取方法和系统，以至少解本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，所述梯度注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块。

3.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，所述缺陷检测模型还包括拼接模块，所述拼接模块包括RGB拼接模块和点云拼接模块，

4.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，根据所述RGB图像和点云图像对缺陷检测模型进行训练，包括：

5.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，所述获取目标...

【技术特征摘要】

1.一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，所述梯度注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块。

3.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，所述缺陷检测模型还包括拼接模块，所述拼接模块包括rgb拼接模块和点云拼接模块，

4.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，根据所述rgb图像和点云图像对缺陷检测模型进行训练，包括：

5.根据权利要求1所述的一种工件表面缺陷检测模型获取方法，其特征在于，所述获取目标工件的rgb图...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈权，付伟男，时少艳，
申请(专利权)人：杭州灵西机器人智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：