【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，尤其涉及一种基于机器视觉的瓷砖表面检测方法、设备及介质。
技术介绍
1、瓷砖一般用于家庭或商业装修中，瓷砖在使用过程中表面(即使用面)朝上，一般要求表面光洁没有瑕疵，因此，在瓷砖出厂之前往往需要进行检测，将带有瑕疵的瓷砖分类出来。
2、传统瓷砖表面缺陷检测一般通过人工进行检测判断，但人工检查的方式效率低，长时间工作强度大，容易因疲累而发生错检漏检的情况，导致检测准确度和检测效率较低。而目前常见的表面缺陷瓷砖检测都是通过单一相机(如c i s相机)采集瓷砖彩色图像作为测试集或训练集，并以此训练优化出表面缺陷检测模型进行缺陷检测。但该表面缺陷瓷砖检测方法能检测的缺陷类型较局限，针对特殊的划伤、凹坑、缩釉等缺陷类型不能有效检测出，适用性较差，且容易存在缺陷误检情况，导致缺陷检测精度及缺陷检测效果低。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于机器视觉的瓷砖表面检测方法、设备及介质，具有缺陷检测种类多，缺陷检测精度高及检测效果好等特点。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于机器视觉的瓷砖表面检测方法，包括：获取双相机采集不同瓷砖的黑白原始图像和彩色原始图像；分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行图像预处理，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像；将所述瓷砖黑白图像集和瓷砖彩色图像集分别输入至对应预训练好的表面缺陷检测网络模型中，以分别获得缺陷瓷砖黑白图像和缺陷瓷砖彩色图像；根据所述缺陷瓷砖黑白图像、所述
3、作为上述方案的改进，所述分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行图像预处理，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像的步骤包括：分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行边缘检测处理，以获得两种图像的边缘图像位置信息；根据两种图像的所述边缘位置信息从所述黑白原始图像和所述彩色原始图像中截取出瓷砖区域，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像。
4、作为上述方案的改进，所述分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行边缘检测处理，以获得两种图像的边缘图像位置信息的步骤包括：分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行高斯平滑处理；分别计算所述黑白原始图像和所述彩色原始图像中每个像素点的梯度幅值和方向，以获得黑白梯度图像和彩色梯度图像；分别对黑白梯度图像和彩色梯度图像进行极大值抑制及双阈值筛选处理；将筛选后的强边缘像素点及与其相邻的弱边缘像素点进行连接，以获得两种图像的边缘图像位置信息。
5、作为上述方案的改进，所述根据两种图像的所述边缘位置信息从所述黑白原始图像和所述彩色原始图像中截取出瓷砖区域，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像的步骤包括：根据两种图像的所述边缘位置信息分别计算出瓷砖黑白图像的最小外接矩形框和瓷砖彩色图像的最小外接矩形框；根据瓷砖黑白图像的最小外接矩形框从所述黑白原始图像中截取出瓷砖区域以及根据瓷砖彩色图像的最小外接矩形框从所述彩色原始图像中截取出瓷砖区域，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖黑白图像。
6、作为上述方案的改进，所述表面缺陷检测网络模型是通过dcn模型对预设的瓷砖黑白图像训练集或预设的瓷砖彩色图像训练集进行训练及参数优化后获得的。
7、作为上述方案的改进，所述根据所述缺陷瓷砖黑白图像、所述缺陷瓷砖彩色图像和预设模板误检库进行反误检比对处理，以获得确定缺陷类型的缺陷瓷砖黑白图像和缺陷瓷砖彩色图像的步骤包括：将所述缺陷瓷砖黑白图像和所述缺陷瓷砖彩色图像分别与对应的预设模板误检库中的缺陷瓷砖模板图像逐个进行匹配，以获得两者之间的匹配度；当两者之间的匹配度大于等于预设匹配度时，则表示所述缺陷瓷砖黑白图像或所述缺陷瓷砖彩色图像与对应的缺陷瓷砖模板图像相似，输出确定缺陷类型的缺陷瓷砖黑白图像或缺陷瓷砖彩色图像；当两者之间的匹配度小于预设匹配度时，则表示缺陷瓷砖黑白图像或所述缺陷瓷砖彩色图像出现误检，排除误检图像。
8、作为上述方案的改进，所述将所述缺陷瓷砖黑白图像和所述缺陷瓷砖彩色图像分别与对应的预设模板误检库中的缺陷瓷砖模板图像逐个进行匹配，以获得两者之间的匹配度的步骤包括：所述缺陷瓷砖黑白图像和所述缺陷瓷砖彩色图像分别与对应的预设模板误检库中的缺陷瓷砖模板图像逐个进行中心点欧式距离计算，以获得两者之间的欧氏距离，并作为两者之间的匹配度。
9、作为上述方案的改进，所述将所述缺陷瓷砖黑白图像和缺陷瓷砖彩色图像进行结果映射及优化处理，以输出缺陷瓷砖结果的步骤包括：将当前的所述缺陷瓷砖黑白图像映射在缺陷瓷砖彩色图像上，或将当前的所述缺陷瓷砖彩色图像映射在缺陷瓷砖黑白图像上，以获得缺陷映射图像；将缺陷映射图像进行标注框优化整合，以输出优化后的缺陷瓷砖图像。
10、本专利技术还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
11、本专利技术还提供了一种存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
12、实施本专利技术，具有如下有益效果：
13、本专利技术通过采用双相机模式进行瓷砖图像采集，以全面提取缺陷类型图像；通过双表面缺陷检测网络模型分别对两种瓷砖图像进行缺陷检测，以对瓷砖缺陷类型进行全面检测，检测缺陷种类多，适用性好，能提高缺陷检测精度及缺陷检测效果；通过对检测后的缺陷瓷砖图像分别进行反误检处理，大大降低误检几率，进一步提高缺陷检测精度及缺陷检测效果；最后将两种检测结果进行结果映射及优化处理，以输出高精度的缺陷瓷砖结果，满足高精度的缺陷检测需求。
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1.一种基于机器视觉的瓷砖表面检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行图像预处理，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行边缘检测处理，以获得两种图像的边缘图像位置信息的步骤包括：
4.根据权利要求2或3所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述根据两种图像的所述边缘位置信息从所述黑白原始图像和所述彩色原始图像中截取出瓷砖区域，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述表面缺陷检测网络模型是通过DCN模型对预设的瓷砖黑白图像训练集或预设的瓷砖彩色图像训练集进行训练及参数优化后获得的。
6.根据权利要求1所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述根据所述缺陷瓷砖黑白图像、所述缺陷瓷砖彩色图像和预设模板误检库进行反误检比对处理，以获得确定缺陷类型的缺陷瓷砖黑白图像和缺陷瓷
7.根据权利要求6所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述将所述缺陷瓷砖黑白图像和所述缺陷瓷砖彩色图像分别与对应的预设模板误检库中的缺陷瓷砖模板图像逐个进行匹配，以获得两者之间的匹配度的步骤包括：
8.根据权利要求1所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述将所述缺陷瓷砖黑白图像和缺陷瓷砖彩色图像进行结果映射及优化处理，以输出缺陷瓷砖结果的步骤包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的瓷砖表面检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行图像预处理，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述分别对所述黑白原始图像和所述彩色原始图像进行边缘检测处理，以获得两种图像的边缘图像位置信息的步骤包括：
4.根据权利要求2或3所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述根据两种图像的所述边缘位置信息从所述黑白原始图像和所述彩色原始图像中截取出瓷砖区域，以获得瓷砖黑白图像和瓷砖彩色图像的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的瓷砖表面检测方法，其特征在于，所述表面缺陷检测网络模型是通过dcn模型对预设的瓷砖黑白图像训练集或预设的瓷砖彩色图像训练集进行训练及参数优化后获得的。
6.根据权利要求1所述的瓷砖表面检测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：李云川，陈家荣，
申请(专利权)人：佛山市阿瑞斯数字设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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