缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取图像采集装置采集的目标检测物的原始图像；采用预设的类型检测模型对所述原始图像的类型进行检测，获得所述目标检测物对应的类型信息；根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息。由于在类型检测模型确定目标检测物的类型后，能够调用与该类型对应的缺陷识别模型，且该缺陷识别模型是通过将缺陷按照大小、强度和形状进行分类后训练得到的，能够学习不同种类缺陷的特征，因此能够更加准确地对目标检测物的缺陷进行识别，从而提高了缺陷检测的准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本公开涉及图像处理领域，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着自动化技术的飞速发展，工业生产产品的自动化程度越来越高，产品出现缺陷不可避免。为了提高自动化生产的有效性，保证出厂产品的质量，需要对产品进行缺陷检测。
[0003]为了实现对产品进行缺陷检测，保证产品的质量，现有技术中一般采用一个通用的模型对产品进行缺陷识别。具体地，可以将产品对应的图像输入通用的模型中，得到产品的缺陷信息。
[0004]但是，采用上述方法对产品进行缺陷检测的过程中，由于产品类型较多，因此通用模型无法对产品缺陷进行精准识别。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决现有的缺陷检测方法采用的通用模型无法对产品缺陷进行精准识别的技术问题。
[0006]本公开的第一个方面是提供一种缺陷检测方法，包括：
[0007]获取图像采集装置采集的目标检测物的原始图像；
[0008]采用预设的类型检测模型对所述原始图像的类型进行检测，获得所述目标检测物对应的类型信息；
[0009]根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息。
[0010]可选的，所述采用预设的类型检测模型对所述原始图像的类型进行检测，获得所述目标检测物对应的类型信息之前，包括：
[0011]从数据库中获取预设的类型待训练数据集，所述类型待训练数据集中包括多组类型待训练数据，每一组类型待训练数据中包括待训练原始图像以及所述待训练原始图像对应的类型；
[0012]通过所述类型待训练数据集对预设的类型待训练模型进行训练，获得所述类型检测模型。
[0013]可选的，所述根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息之前，包括：
[0014]从数据库中获取预设的缺陷待训练数据集，所述缺陷待训练数据集中包括多组缺陷待训练数据，每一组缺陷待训练数据中包括待训练缺陷图像以及所述待训练缺陷图像对应的缺陷类别；
[0015]通过所述缺陷待训练数据集对缺陷待训练模型进行训练，获得缺陷识别模型。
[0016]可选的，所述根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息，包括：
[0017]将所述目标检测物的原始图像输入至所述目标缺陷识别模型中，获得所述目标检测物对应的缺陷信息，其中，所述缺陷信息包括所述目标检测物是否存在缺陷，以及所述目标检测物对应的缺陷位置以及缺陷类别。
[0018]可选的，所述将所述目标检测物的原始图像输入至所述目标缺陷识别模型中，获得所述目标检测物对应的缺陷信息，包括：
[0019]将所述原始图像输入所述目标缺陷识别模型，得到所述原始图像的分割图和缺陷数值；
[0020]根据所述缺陷数值判断所述目标检测物是否存在缺陷；
[0021]若存在缺陷，根据所述缺陷数值判断所述缺陷的类别，并根据所述分割图确定所述缺陷的位置。
[0022]可选的，所述根据所述缺陷数值判断所述目标检测物是否存在缺陷，包括：
[0023]若所述缺陷数值大于第一阈值且不大于第二阈值，则所述目标检测物在所述原始图像的区域内存在缺陷；其中，所述第一阈值小于所述第二阈值；
[0024]若所述缺陷数值大于所述第二阈值，则所述目标检测物在所述原始图像的区域内不存在缺陷。
[0025]可选的，所述根据所述缺陷数值判断所述缺陷的类别，包括：
[0026]若所述缺陷数值大于所述第一阈值且不大于第三阈值，则所述缺陷的类别为第一类缺陷；其中，所述第三阈值大于所述第一阈值且小于所述第二阈值；
[0027]若所述缺陷数值大于所述第三阈值且不大于第四阈值，则所述缺陷的类别为第二类缺陷；其中，所述第四阈值大于所述第三阈值且小于所述第二阈值；
[0028]若所述缺陷数值大于所述第四阈值且不大于所述第二阈值，则所述缺陷的类别为第三类缺陷。
[0029]可选的，所述根据所述分割图确定所述缺陷的位置，包括：
[0030]根据所述分割图，确定所述分割图内像素值最高的像素点，所述像素点的坐标为所述缺陷的位置。
[0031]可选的，所述根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别之后，还包括：
[0032]若所述目标检测物存在缺陷，则将所述缺陷信息发送至预设的显示装置进行显示，和/或，进行报警提示。
[0033]本公开的第二个方面是提供一种缺陷检测装置，包括：
[0034]获取模块，用于获取图像采集装置采集的目标检测物的原始图像；
[0035]类型检测模块，用于采用预设的类型检测模型对所述原始图像的类型进行检测，获得所述目标检测物对应的类型信息；
[0036]缺陷检测模块，用于根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷
信息。
[0037]可选的，所述缺陷检测装置还包括：
[0038]类型待训练数据集获取模块，用于从数据库中获取预设的类型待训练数据集，所述类型待训练数据集中包括多组类型待训练数据，每一组类型待训练数据中包括待训练原始图像以及所述待训练原始图像对应的类型；
[0039]类型检测模型获取模块，用于通过所述类型待训练数据集对预设的类型待训练模型进行训练，获得所述类型检测模型。
[0040]可选的，所述缺陷检测装置还包括：
[0041]缺陷待训练数据集获取模块，用于从数据库中获取预设的缺陷待训练数据集，所述缺陷待训练数据集中包括多组缺陷待训练数据，每一组缺陷待训练数据中包括待训练缺陷图像以及所述待训练缺陷图像对应的缺陷类别；
[0042]缺陷识别模型获取模块，用于通过所述缺陷待训练数据集对缺陷待训练模型进行训练，获得缺陷识别模型。
[0043]可选的，所述缺陷检测模块用于：
[0044]将所述目标检测物的原始图像输入至所述目标缺陷识别模型中，获得所述目标检测物对应的缺陷信息，其中，所述缺陷信息包括所述目标检测物是否存在缺陷，以及所述目标检测物对应的缺陷位置以及缺陷类别。
[0045]可选的，所述缺陷检测模块包括：
[0046]获取单元，用于将所述原始图像输入所述目标缺陷识别模型，得到所述原始图像的分割图和缺陷数值；
[0047]缺陷判断单元，用于根据所述缺陷数值判断所述目标检测物是否存在缺陷；
[0048]处理单元，用于若存在缺陷，根据所述缺陷数值判断所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取图像采集装置采集的目标检测物的原始图像；采用预设的类型检测模型对所述原始图像的类型进行检测，获得所述目标检测物对应的类型信息；根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的类型检测模型对所述原始图像的类型进行检测，获得所述目标检测物对应的类型信息之前，包括：从数据库中获取预设的类型待训练数据集，所述类型待训练数据集中包括多组类型待训练数据，每一组类型待训练数据中包括待训练原始图像以及所述待训练原始图像对应的类型；通过所述类型待训练数据集对预设的类型待训练模型进行训练，获得所述类型检测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息之前，包括：从数据库中获取预设的缺陷待训练数据集，所述缺陷待训练数据集中包括多组缺陷待训练数据，每一组缺陷待训练数据中包括待训练缺陷图像以及所述待训练缺陷图像对应的缺陷类别；通过所述缺陷待训练数据集对缺陷待训练模型进行训练，获得缺陷识别模型。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别，获得所述目标检测物对应的缺陷信息，包括：将所述目标检测物的原始图像输入至所述目标缺陷识别模型中，获得所述目标检测物对应的缺陷信息，其中，所述缺陷信息包括所述目标检测物是否存在缺陷，以及所述目标检测物对应的缺陷位置以及缺陷类别。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述目标检测物的原始图像输入至所述目标缺陷识别模型中，获得所述目标检测物对应的缺陷信息，包括：将所述原始图像输入所述目标缺陷识别模型，得到所述原始图像的分割图和缺陷数值；根据所述缺陷数值判断所述目标检测物是否存在缺陷；若存在缺陷，根据所述缺陷数值判断所述缺陷的类别，并根据所述分割图确定所述缺陷的位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述缺陷数值判断所述目标检测物是否存在缺陷，包括：若所述缺陷数值大于第一阈值且不大于第二阈值，则所述目标检测物在所述原始图像的区域内存在缺陷；其中，所述第一阈值小于所述第二阈值；若所述缺陷数值大于所述第二阈值，则所述目标检测物在所述原始图像的区域内不存在缺陷。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述缺陷数值判断所述缺陷的类别，包括：若所述缺陷数值大于所述第一阈值且不大于第三阈值，则所述缺陷的类别为第一类缺陷；其中，所述第三阈值大于所述第一阈值且小于所述第二阈值；若所述缺陷数值大于所述第三阈值且不大于第四阈值，则所述缺陷的类别为第二类缺陷；其中，所述第四阈值大于所述第三阈值且小于所述第二阈值；若所述缺陷数值大于所述第四阈值且不大于所述第二阈值，则所述缺陷的类别为第三类缺陷。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述分割图确定所述缺陷的位置，包括：根据所述分割图，确定所述分割图内像素值最高的像素点，所述像素点的坐标为所述缺陷的位置。9.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测物的类型信息，采用与所述类型信息对应的目标缺陷识别模型，对所述目标检测物进行缺陷识别之后，还包括：若所述目标检测物存在缺陷，则将所述缺陷信息发送至预设的显示装置进行显示，和/或，进行报警提示。1...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄建峰，林义闽，易万鑫，廉士国，
申请(专利权)人：联通大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：