一种表面缺陷检测方法、设备及存储介质技术

本申请实施例提供一种表面缺陷检测方法、设备及存储介质。在本申请实施例中，可对待检测表面包含的第一级缺陷区域进行聚类，以产生至少一个缺陷组；分别排除至少一个缺陷组中符合预设条件的第一级缺陷区域；基于至少一个缺陷组中剩余的第一级缺陷区域，分别确定至少一个缺陷组各自对应的第二级缺陷区域；并可根据第二级缺陷区域，确定待检测表面对应的检测结果。据此，本申请实施例中，可首先进行模糊聚类，将存在关联的第一级缺陷区域组成缺陷组；之后，可在缺陷组内进行组内筛选，将错误聚类的第一级缺陷区域排除；在此基础上，可执行缺陷区域聚合，这可有效提高缺陷区域聚合的准确性，从而提高表面缺陷检测的准确性。从而提高表面缺陷检测的准确性。从而提高表面缺陷检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种表面缺陷检测方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种表面缺陷检测方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，通常可采用表面检测仪，对钢卷、铝卷、布匹等物体进行表面缺陷的检测，以检测出表面缺陷的类型、位置等。
[0003]在进行表面质量评估时，通常单个大缺陷造成的质量影响比多个小缺陷带来的质量影响更严重。但是，由于表面检测仪的局限性，经常出现把连续的一处缺陷识别成独立的多个小缺陷的情况，造成表面质量统计的结果不准确。

技术实现思路

[0004]本申请的多个方面提供一种表面缺陷的检测方法、设备及存储介质，用以提高表面缺陷检测的准确性。
[0005]本申请实施例提供一种表面缺陷检测方法，包括：
[0006]响应于缺陷检测指令，对待检测表面包含的第一级缺陷区域进行聚类，以产生至少一个缺陷组；
[0007]分别排除所述至少一个缺陷组中符合预设条件的第一级缺陷区域；
[0008]基于所述至少一个缺陷组中剩余的第一级缺陷区域，分别确定所述至少一个缺陷组各自对应的第二级缺陷区域；
[0009]根据所述第二级缺陷区域，确定所述待检测表面对应的检测结果。
[0010]本申请实施例还提供一种计算设备，包括存储器和处理器；
[0011]所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；
[0012]所述处理器与所述存储器耦合，用于执行所述一条或多条计算机指令，以用于：
[0013]响应于缺陷检测指令，对待检测表面包含的第一级缺陷区域进行聚类，以产生至少一个缺陷组；
[0014]分别排除所述至少一个缺陷组中符合预设条件的第一级缺陷区域；
[0015]基于所述至少一个缺陷组中剩余的第一级缺陷区域，分别确定所述至少一个缺陷组各自对应的第二级缺陷区域；
[0016]根据所述第二级缺陷区域，确定所述待检测表面对应的检测结果。
[0017]本申请实施例还提供一种存储计算机指令的计算机可读存储介质，当所述计算机指令被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器执行前述的表面缺陷检测方法。
[0018]在本申请实施例中，可对待检测表面包含的第一级缺陷区域进行聚类，以产生至少一个缺陷组；分别排除至少一个缺陷组中符合预设条件的第一级缺陷区域；基于至少一个缺陷组中剩余的第一级缺陷区域，分别确定至少一个缺陷组各自对应的第二级缺陷区
域；并可根据第二级缺陷区域，确定待检测表面对应的检测结果。据此，本申请实施例中，可首先进行模糊聚类，将存在关联的第一级缺陷区域组成缺陷组；之后，可在缺陷组内进行组内筛选，将错误聚类的第一级缺陷区域排除；在此基础上，可执行缺陷区域聚合，这可有效提高缺陷区域聚合的准确性，从而提高表面缺陷检测的准确性，进而为表面质量评估提供更加准确的依据。
附图说明
[0019]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0020]图1为本申请一示例性实施例提供的一种表面缺陷检测方法的流程示意图；
[0021]图2为本申请一示例性实施例提供的一种表面缺陷检测方法的逻辑示意图；
[0022]图3为本申请一示例性实施例提供的另一种表面缺陷检测方法的流程示意图；
[0023]图4为本申请一示例性实施例提供的一种确定直线贴合度的逻辑示意图；
[0024]图5为本申请一示例性实施例提供的一种目标缺陷组包含的第一级缺陷区域的分布示意图；
[0025]图6为本申请另一示例性实施例提供的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]目前，由于表面检测仪的局限性，经常出现把连续的一处缺陷识别成独立的多个小缺陷的情况，造成表面质量统计的结果不准确的技术问题。为改善这些技术问题，本申请实施例的一些实施例中：可首先进行模糊聚类，将存在关联的第一级缺陷区域组成缺陷组；之后，可在缺陷组内进行组内筛选，将错误聚类的第一级缺陷区域排除；在此基础上，可执行缺陷区域聚合，这可有效提高缺陷区域聚合的准确性，从而提高表面缺陷检测的准确性，进而为表面质量评估提供更加准确的依据。
[0028]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0029]图1为本申请一示例性实施例提供的一种表面缺陷检测方法的流程示意图。图2为本申请一示例性实施例提供的一种表面缺陷检测方法的逻辑示意图。本实施例提供的轨迹生成方法可以由一轨迹生成装置来执行，该轨迹生成装置可以实现为软件或实现为软件和硬件的组合，该轨迹生成装置可集成设置在计算设备中。如图1所示，该方法包括：
[0030]步骤100、响应于缺陷检测指令，对待检测表面包含的第一级缺陷区域进行聚类，以产生至少一个缺陷组；
[0031]步骤101、分别排除至少一个缺陷组中符合预设条件的第一级缺陷区域；
[0032]步骤102、基于至少一个缺陷组中剩余的第一级缺陷区域，分别确定至少一个缺陷组各自对应的第二级缺陷区域；
[0033]步骤103、根据第二级缺陷区域，确定待检测表面对应的检测结果。
[0034]本申请实施例提供的表面缺陷检测方法，可应用于各种表面质量检测场景中，例如，钢卷、铝卷、布匹、零件等表面质量检测场景。本实施例对应用场景不做限定。
[0035]本实施例中，可对待检测表面进行缺陷识别，以确定待检测表面包含的至少一个第一级缺陷区域。实际应用中，可对待检测表面进行图像特征提取，并利用分类模型，对待检测表面中包含的缺陷区域进行识别和分类，以获得待检测表面包含的至少一个第一级缺陷区域的描述信息。当然，也可直接利用表面检测仪对待检测表面进行缺陷识别，并接收表面检测仪提供的待检测表面包含的至少一个第一级缺陷区域的描述信息。这里的描述信息包括但不限于第一级缺陷区域被预测为各缺陷类型的概率、预测出的缺陷类型、位置属性信息等。
[0036]对于缺陷类型，本实施例中，缺陷类型包括但不限于划伤、夹杂、辊印、夹杂、擦伤、氧化铁皮、油泥印等。例如，对于待检测表面中的第i个第一级缺陷区域d
i
，其被预测为各缺陷类型的概率可表示为c
i
＝[c
i,0
,c
i,1
,c
i,2
,
…
c
i,N
]，其中，N为缺陷类型的数量。
[0037]对于位置属性信息，本实施例中，位置属性信息可包括区域坐标、代表点坐标等。例如，对于待检测表面中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：对待检测表面包含的第一级缺陷区域进行聚类，以产生至少一个缺陷组；分别排除所述至少一个缺陷组中符合预设条件的第一级缺陷区域；基于所述至少一个缺陷组中剩余的第一级缺陷区域，分别确定所述至少一个缺陷组各自对应的第二级缺陷区域；根据所述第二级缺陷区域，确定所述待检测表面对应的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别排除所述至少一个缺陷组中符合预设条件的第一级缺陷区域，包括：提取目标缺陷组包含的第一级缺陷区域各自对应的缺陷特征；若所述目标缺陷组中存在无效缺陷区域，则从所述目标缺陷组中排除所述无效缺陷区域，所述无效缺陷区域对应的缺陷特征符合所述预设条件；其中，所述目标缺陷组为所述至少一个缺陷组中的任意一个。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征包括类型识别指数，所述提取目标缺陷组包含的第一级缺陷区域各自对应的缺陷特征，包括：获取所述目标缺陷组对应的聚类类型；确定所述目标缺陷组中目标缺陷区域的缺陷类型实际为所述聚类类型的概率，作为所述目标缺陷区域对应的类型识别指数；其中，所述目标缺陷区域为所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域中的任意一个。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标缺陷组中目标缺陷区域的缺陷类型实际为所述聚类类型的概率，包括：获取分类模型提供的所述目标缺陷区域的缺陷类型及预测概率；计算用于训练所述分类模型的测试集中目标样本缺陷区域的占比，所述目标样本缺陷区域为经所述分类模型预测出的缺陷类型为所述聚类类型且标注的缺陷类型为所述聚类类型的样本缺陷区域；将所述预测概率和所述占比的比值，作为所述目标缺陷区域的缺陷类型实际为所述聚类类型的概率。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征包括直线贴合度，所述提取目标缺陷组包含的第一级缺陷区域各自对应的缺陷特征，包括：对所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域的代表点坐标进行线性回归拟合，以获得所述目标缺陷组对应的拟合线；计算所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域与所述拟合线之间的贴合度，作为目标缺陷组包含的第一级缺陷区域各自对应的直线贴合度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域与所述拟合线之间的贴合度，包括：计算目标缺陷区域的代表点与所述拟合线之间的目标距离；基于聚合方向与基准距离参数之间的对应关系，确定所述目标缺陷区域的聚合方向对应的目标基准距离参数；根据所述目标距离及所述目标基准距离参数，确定所述目标缺陷区域与所述拟合线之间的贴合度；
其中，所述目标缺陷区域为所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域中的任意一个。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征包括相对位置指数，所述提取目标缺陷组包含的第一级缺陷区域各自对应的缺陷特征，包括：确定所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域所覆盖的聚合区域的位置属性信息；根据所述位置属性信息和所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域的代表点坐标，计算所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域与所述聚合区域之间的相对位置指数。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域与所述聚合区域之间的相对位置指数，包括：根据所述位置属性信息，确定所述聚合区域的中心点坐标和长度；计算目标缺陷区域的中心点坐标与所述聚合区域的中心点坐标之间的目标距离；将所述目标距离与所述聚合区域的长度之间的比值，作为所述目标缺陷区域与所述聚合区域之间的相对位置指数。9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征包括聚合程度指数，所述提取目标缺陷组包含的第一级缺陷区域各自对应的缺陷特征，包括：计算目标缺陷区域与其在所述目标缺陷组中距离最近的N个第一级缺陷区域之间的距离；根据所述距离，确定所述目标缺陷区域对应的聚合程度指数；其中，N为正整数，所述目标缺陷区域为所述目标缺陷组包含的第一级缺陷区域中的任意一个。10.根据权利要求9所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄明，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：