产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：根据模板图像的纹理边界对所述模板图像进行连通域分析，得到所述模板图像的各个连通区域；基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值；根据各个连通区域的位置信息以及各个连通区域的检测超差阈值生成模板阈值图；基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，得到检测结果。通过本发明专利技术，解决了现有技术中检测产品表面缺陷的人工成本较高，且检测结果不够精确的问题。测结果不够精确的问题。测结果不够精确的问题。

【技术实现步骤摘要】
产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，尤其涉及一种产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]AOI（Automated Optical Inspection，自动光学检测），是基于光学原理对工业生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。传统的AOI检测产品表面缺陷时，需要用户手动设置检测区域，遇到复杂的纹理区域则很难准确划分检测区域，且每个检测区域的检测阈值凭借人工经验设置，导致检测产品表面缺陷的人工成本较高，且检测结果不够精确。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的在于提供一种产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中检测产品表面缺陷的人工成本较高，且检测结果不够精确的问题。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种产品缺陷检测方法，所述产品缺陷检测方法包括：根据模板图像的纹理边界对所述模板图像进行连通域分析，得到所述模板图像的各个连通区域；基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值；根据各个连通区域的位置信息以及各个连通区域的检测超差阈值生成模板阈值图；基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，得到检测结果。
[0005]可选的，所述基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值的步骤，包括：获取各个连通区域中每个像素点的灰度值并基于3sigma原则剔除异常灰度值；根据各个连通区域中剩余的每个像素点的灰度值，确定各个连通区域中同一灰度值的个数；根据各个连通区域中同一灰度值的个数和所述模板图像的宽、高以及灰度等级，计算得到各个连通区域中同一灰度值的频率；基于各个连通区域中同一灰度值的频率，计算得到各个连通区域的检测超差阈值。
[0006]可选的，所述基于各个连通区域中同一灰度值的频率，计算得到各个连通区域的检测超差阈值的步骤，包括：基于各个连通区域中同一灰度值的频率，得到各个连通区域的灰度直方图；基于灰度直方图，计算得到各个连通区域的检测超差阈值。
[0007]可选的，所述基于灰度直方图，计算得到各个连通区域的检测超差阈值的步骤，包括：基于灰度直方图分别获取每个连通区域中各个像素点的灰度值以及像素点的个
数；分别将每个连通区域中各个像素点的灰度值以及像素点的个数代入第一预设公式，得到各个连通区域的检测超差阈值，第一预设公式如下：其中，为每个连通区域的检测超差阈值，为每个连通区域的灰度方差，，，n为每个连通区域内像素点的个数，表示每个连通区域内第n个像素点的灰度值。
[0008]可选的，所述基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，得到检测结果的步骤，包括：以产品图像中的任一最小重复单元图像作为待检测图像，根据待检测图像的纹理周期从产品图像中获取参考图像；对待检测图像进行预处理；计算预处理后的待检测图像中各个像素点的灰度值减去参考图像对应位置处的各个像素点的灰度值的第一差值，根据所述第一差值得到待检测图像与参考图像的第一差影图；计算第一差影图中各个像素点的灰度值减去检测超差阈值的差值，标记差值大于零的像素点；根据被标记的像素点，在预处理后的待检测图像中获取标记检测图像以及在第一差影图中获取标记差影图像；通过NCC模板匹配算法将标记检测图像和模板图像进行对位，获取标记检测图像和模板图像之间的偏差坐标；根据偏差坐标对应的像素点，在模板阈值图中获取标记模板阈值图；计算标记差影图像中各个像素点的灰度值减去标记模板阈值图对应位置处的各个像素点的灰度值的第二差值，根据所述第二差值得到标记差影图像与标记模板阈值图的第二差影图；对所述第二差影图进行二值化分割，得到二值图；根据二值图中像素点的灰度值得到检测结果。
[0009]可选的，所述对所述第二差影图进行二值化分割，得到二值图的步骤，包括：判断所述第二差影图中各个像素点的灰度值是否大于零；将所述第二差影图中像素点的灰度值大于零的像素点的灰度值赋值为第一预设值；将所述第二差影图中像素点的灰度值小于或等于零的像素点的灰度值赋值为第二预设值。
[0010]可选的，所述根据二值图中像素点的灰度值得到检测结果的步骤，包括：
若二值图中像素点的灰度值都为第二预设值，则确定产品无缺陷；若二值图中存在灰度值为第一预设值的像素点，则确定产品有缺陷。
[0011]可选的，在所述若二值图中存在灰度值为第一预设值的像素点，则确定产品有缺陷的步骤之后，包括：输出待检测图像中与二值图中灰度值为第一预设值的像素点对应的像素点的坐标。
[0012]第二方面，本专利技术还提供一种产品缺陷检测装置，所述产品缺陷检测装置包括：分析模块，用于根据模板图像的纹理边界对所述模板图像进行连通域分析，得到所述模板图像的各个连通区域；计算模块，用于基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值；生成模块，用于根据各个连通区域的位置信息以及各个连通区域的检测超差阈值生成模板阈值图；获取模块，用于基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，得到检测结果。
[0013]第三方面，本专利技术还提供一种产品缺陷检测设备，所述产品缺陷检测设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的产品缺陷检测程序，其中所述产品缺陷检测程序被所述处理器执行时，实现如上所述的产品缺陷检测方法的步骤。
[0014]本专利技术中，根据模板图像的纹理边界对所述模板图像进行连通域分析，得到所述模板图像的各个连通区域；基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值；根据各个连通区域的位置信息以及各个连通区域的检测超差阈值生成模板阈值图；基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，得到检测结果。通过本专利技术，算法自适应根据模板图像的纹理边界对所述模板图像进行连通域分析，即可得到所述模板图像的各个连通区域，不再需要用户手动设置检测区域，从而降低人工成本；算法自适应基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值，实现各个检测区域有对应的检测超差阈值，提高检测结果的精确度；算法自适应根据各个连通区域的位置信息以及各个连通区域的检测超差阈值生成模板阈值图，基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，即可得到精确的检测结果，且人工成本较低，解决了现有技术中检测产品表面缺陷的人工成本较高，且检测结果不够精确的问题。
附图说明
[0015]图1为本专利技术实施例方案中涉及的产品缺陷检测设备的硬件结构示意图；图2为本专利技术产品缺陷检测方法第一实施例的流程示意图；图3为图2中步骤S20细化流程示意图；图4为图2中步骤S40细化流程示意图；图5为本专利技术产品缺陷检测装置第一实施例的功能模块示意图。
[0016]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0017]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0018]第一方面，本专利技术实施例提供一种产品缺陷检测设备，该产品缺陷检测设备可以是个人计算机（pe本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品缺陷检测方法，其特征在于，所述产品缺陷检测方法包括：根据模板图像的纹理边界对所述模板图像进行连通域分析，得到所述模板图像的各个连通区域；基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值；根据各个连通区域的位置信息以及各个连通区域的检测超差阈值生成模板阈值图；基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，得到检测结果。2.如权利要求1所述的产品缺陷检测方法，其特征在于，所述基于各个连通区域中每个像素点的灰度值得到各个连通区域的检测超差阈值的步骤，包括：获取各个连通区域中每个像素点的灰度值并基于3sigma原则剔除异常灰度值；根据各个连通区域中剩余的每个像素点的灰度值，确定各个连通区域中同一灰度值的个数；根据各个连通区域中同一灰度值的个数和所述模板图像的宽、高以及灰度等级，计算得到各个连通区域中同一灰度值的频率；基于各个连通区域中同一灰度值的频率，计算得到各个连通区域的检测超差阈值。3.如权利要求2所述的产品缺陷检测方法，其特征在于，所述基于各个连通区域中同一灰度值的频率，计算得到各个连通区域的检测超差阈值的步骤，包括：基于各个连通区域中同一灰度值的频率，得到各个连通区域的灰度直方图；基于灰度直方图，计算得到各个连通区域的检测超差阈值。4.如权利要求3所述的产品缺陷检测方法，其特征在于，所述基于灰度直方图，计算得到各个连通区域的检测超差阈值的步骤，包括：基于灰度直方图分别获取每个连通区域中各个像素点的灰度值以及像素点的个数；分别将每个连通区域中各个像素点的灰度值以及像素点的个数代入第一预设公式，得到各个连通区域的检测超差阈值，第一预设公式如下：其中，为每个连通区域的检测超差阈值，为每个连通区域的灰度方差，，，n为每个连通区域内像素点的个数，表示每个连通区域内第n个像素点的灰度值。5.如权利要求1所述的产品缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述模板阈值图对产品图像进行缺陷检测，得到检测结果的步骤，包括：以产品图像中的任一最小重复单元图像作为待检测图像，根据待检测图像的纹理周期从产品图像中获取参考图像；对待检测图像进行预处理；计算预处理后的待检测图像中各个像素点的灰度值减去参考图像对应位置处的各个像素点的灰度值的第一差值，根据所述第一差值得到待检测图像与参考图像的第一差影
图；计算第一差影图中各个像...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙杰，杨义禄，张国栋，李波，
申请(专利权)人：武汉中导光电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：