【技术实现步骤摘要】
本专利技术应用于图像处理方法的,特别涉及一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法。
技术介绍
1、随着工业图像中缺陷检测需求的迅猛发展，深度学习在缺陷检测的视觉技术应用中越来越广泛，但是深度学习也存在一些局限性，在某些特定场景下初期模型检测出来的缺陷往往包含一些假缺陷，这些假缺陷往往出现在产品的结构线上，那些结构线的成像与真实缺陷往往有一些相似之处，假缺陷是影响产品良率的重要因素之一。后期如果要消除这些假缺陷，就需要更多的样本去训练模型，这个过程在实际项目应用中往往比较漫长，因为不管是模型的训练还是样本的收集都需要时间，而且往往很难达到100%消除假缺陷的效果。
2、故而如果能够提供一种比较快速的解决方案，能在短时间内就达到接近100%消除模型输出结果中假缺陷的方法，则能够很好的解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供了一种通过评价图像中结构线附近缺陷相对于标定结构线的不平滑性，综合评价该缺陷是真实缺陷还是假缺陷，从而降低缺陷检测...
【技术保护点】
1.一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法，其特征在于，它包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法，其特征在于，步骤S1中所述标定结构线为缺陷检测结果的图像中产品的边缘所处的像素点集合形成的线条；步骤S1还包括如下具体内容：以缺陷检测结果的图像构建像素点坐标系，并将所述标定结构线包括的像素点作为采样点，计算出每个采样点的具体坐标。
3.根据权利要求2所述的一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法，其特征在于，步骤S2还包括以下具体内容：根据采样点坐标在x轴和y轴的变化将所述标定结构线分为横向属性段和竖向属性段两种方...
【技术特征摘要】
1.一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法，其特征在于，它包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法，其特征在于，步骤s1中所述标定结构线为缺陷检测结果的图像中产品的边缘所处的像素点集合形成的线条；步骤s1还包括如下具体内容：以缺陷检测结果的图像构建像素点坐标系，并将所述标定结构线包括的像素点作为采样点，计算出每个采样点的具体坐标。
3.根据权利要求2所述的一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法，其特征在于，步骤s2还包括以下具体内容：根据采样点坐标在x轴和y轴的变化将所述标定结构线分为横向属性段和竖向属性段两种方向属性段，设定扩展范围建立灰度转化图，横向属性段内以每个采样点为基准点沿y轴方向搜索，竖向属性段内以对应每个采样点为基准点沿x轴方向搜索，搜索范围为所述扩展范围，进而根据所述标定结构线形成方向性的灰度转化图，通过灰度转化图建立对应的灰度积分图。
4.根据权利要求1所述的一种基于结构线平滑性的假缺陷消除方法，其特征在于，步骤s3还包括以下具体内容：通过计算缺陷区域内每个像素点在灰度转化图中的具体坐标，设定波动范围，根据波动范围对目标像素点的y轴坐标调整，并采集所有调...
【专利技术属性】
技术研发人员：王立军，
申请(专利权)人：珠海博韬科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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