【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器视觉，尤其涉及一种异常区域检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、工业产品和原材料的表面缺陷对其美观性、舒适性和使用性能等往往带来不利影响，因此企业需要对工业产品和原材料进行严格质检以对缺陷进行必要的处理。在一种相关技术中，一些企业采用人工抽检的方式对工业产品和原材料的表面缺陷进行检测，传统人工抽检的方式存在质检效果差、覆盖率低等问题。在另一种相关技术中，一些企业采用机器学习/机器视觉的方式对工业产品和原材料的表面缺陷进行检测，机器学习模型需要收集大量样本图片进行训练，负样本(具有瑕疵的样本)收集较困难，且机器学习模型对光照、色差、噪声比较敏感，光线的明暗、不同批次产品颜色的合理差异以及拍摄时的各种噪声对图片的像素值有较大的影响，机器学习模型很难适应这些环境差异。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种异常区域检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中存在的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种异常区域检测方法，包括：对目标图像进行分块处理，并基于分块处理后的多个子图像，确定所述多个子图像中目标子图像的异常像素值区间；从所述目标子图像中确定处于所述异常像素值区间的像素构成的连续区域；基于所述连续区域的尺寸，确定所述目标子图像中存在异常的异常区域。
3、第二方面，本申请实施例提供了一种异常区域检测装置，包括：异常像素值区间确定单元，配置来对目标图像进行分块处理，并基于分块处理后的多个子图像，确定所述多个子图像中目标子图
4、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的方法。
5、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
6、与现有技术相比，本申请具有如下优点：
7、依据本申请实施例，通过将目标图像切分为多个子图像，将子图像中像素的空间信息和统计信息相结合，无需大量的正负样本，即可检测出每个子图像中的异常像素值区间。将目标图像切分成较小尺寸的子图像，不仅增强了异常检测算法对物体表面不同光照度和反射率的适应能力，也有效降低了计算量。根据处于异常像素值区间的像素点的分布，可以确定出连续区域，并根据连续区域的尺寸，进而可以确定出目标子图像中存在异常的异常区域。异常像素点的发现与异常区域的拼接相互解耦，在支持高效发现简单缺陷的同时，也可以按需增加复杂异常像素点的发现和拼接。
8、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种异常区域检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于分块处理后的多个子图像，确定所述多个子图像中目标子图像的异常像素值区间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，在将所述目标子图像中所有像素的像素值分为多个区间之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述目标子图像中所有像素的像素值分为多个区间，包括：
5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述基于所述像素统计数量最小的区间的相邻区间的像素统计数量，确定所述目标子图像的异常像素值区间，包括：
6.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述基于分块处理后的多个子图像，确定所述多个子图像中目标子图像的异常像素值区间，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于统计得到的所述每个区间对应的第一单元统计数量，确定所述多个子图像中目标子图像的异常像素值区间，包括：
8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述从所述目标子图像中确定处于所述异常像素值区间的像素构成的连续区域，包括：p>
9.根据权利要求1或2所述的方法，其中，基于所述连续区域的尺寸，确定所述目标子图像中存在异常的异常区域，包括：
10.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括：
11.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括：
12.一种异常区域检测装置，包括：
13.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现权利要求1-11中任一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-11中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种异常区域检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于分块处理后的多个子图像，确定所述多个子图像中目标子图像的异常像素值区间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，在将所述目标子图像中所有像素的像素值分为多个区间之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述目标子图像中所有像素的像素值分为多个区间，包括：
5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述基于所述像素统计数量最小的区间的相邻区间的像素统计数量，确定所述目标子图像的异常像素值区间，包括：
6.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述基于分块处理后的多个子图像，确定所述多个子图像中目标子图像的异常像素值区间，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于统计得到的所述每个区间对应的第一单元统计数...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶顺宝，
申请(专利权)人：杭州阿里云飞天信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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