【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分类，目标检测，图像分割领域，尤其涉及基于区域分割的钣金缺陷检测方法。
技术介绍
1、作为机械零部件制造的常用材料，钣金被广泛应用于航空航天、汽车制造、家电制造等行业。由于使用环境的复杂性与长期性，带钢表面常出现划痕、疤痕、腐蚀、裂纹等缺陷，容易对后续产品质量造成影响。基于人工的钢板表面缺陷检测存在检测速度慢、成本高、稳定性不足等问题，而基于视觉的自动检测技术具有速度快、成低本、稳定好等优势，在自动化和智能制造中备受青睐。
2、传统的视觉检测方法主要包含特征提取和分类两步。首先利用局部二值模式（lbp）或定向梯度直方图（hog）生成抽象特征和输入特征，再通过支持向量机（svm）、k-最近邻（knn）等分类器完成特征分类。然而，上述的视觉检测方法在面对缺陷种类多、缺陷大小不一、缺陷形状不规则等复杂表面时，其分类准确性低，鲁棒性和实时性较差，难以满足工业要求。
3、随着高性能计算机的普及和人工智能的发展，基于深度学习的检测方法取得了巨大的成功，包括工业检测在内的各个领域的检测效率和准确性得到了显著的提高。然而，目前主流的目标检测算法通常以小分辨率图像为检测对象，难以直接处理大分辨率图像。一些算法虽然尝试通过滑动窗口的方式对大分辨率图像进行分割后检测，但这些方法通常未能有效区分前景区域与背景区域，导致滑动窗口截取的图像中可能包含大量背景或前景与背景的过渡区域。这种方式不仅浪费了宝贵的计算资源，同时也因过渡区域的复杂性增加了检测的难度。
4、基于此，本专利技术提出一种基于区域分割的钣
技术实现思路
1、针对现有技术对大分辨率钣金图像无法有效检测目标检测模型算法复杂的问题，本专利技术提出一种基于区域分割的钣金缺陷检测方法，通过前景区域分割，图像分类和目标框融合完成对缺陷定位，降低了模型的复杂性，省去在目标检测nms后处理过程，提高检测速度。
2、为实现上述目的，提供了一种基于区域分割的钣金缺陷检测方法，包括以下步骤：
3、获取待检测钢板图像和样本缺陷集；
4、提取前景区域角点并分割前景区域；
5、根据滑动窗口与缺陷区域的重合面积生成分类训练数据集，并输入分类网络进行训练；
6、利用区域分割和分类网络模型对输入钣金图像进行预测；
7、相邻目标检测框进行融合，得出最终的缺陷检测结果。
8、可选地，所述提取前景区域角点并分割前景区域，包括：
9、对待检测图像进行二值化，获取待检测图像的前景区域掩膜；
10、对边缘数据点集采用随机采用一致性算法进行直线拟合，在获取的内点和外点集合中依次计算四个边缘的直线，并根据直线相交计算图像中前景区域中四个顶点的位置；
11、基于某一边缘直线斜率信息，以图像中心对前景区域进行旋转操作，摆前景区域，以窗口滑动截取的方式完成区域的分割。
12、可选地，所述根据滑动窗口与缺陷区域的重合面积生成分类训练数据集，并输入分类网络进行训练，包括以下多个步骤：
13、通过所述的步骤提取前景区域角点并分割前景区域，获取仅包含前景区域的钣金图像；
14、使用开源工具labelimg对采集到的钣金图像进行标注并生成相应的标注信息；
15、计算每个分割窗口区域与标记缺陷区域的重合面积与窗口区域面积的比值，通过与预设阈值进行比较，生成分类数据集；
16、从生成分类数据集中筛选出部分优质样本，用于对网络进行初步训练，利用训练后的网络对数据集进行进一步筛选，最终使用筛选后的数据集对网络进行完整训练。
17、可选地，利用区域分割和分类网络模型对输入钣金图像进行预测，包括：
18、通过所述的提取前景区域角点并分割前景区域方法提取的前景区域以及前景区域原始图像映射关系；
19、通过分类网络模型输分割区域的预测结果；
20、根据割区域的预测结果和映射关系得到在原始图像对应区域的检测结果。
21、可选地，所述的相邻目标检测框进行融合，得出最终的缺陷检测结果，包括：
22、对检测结果中的每两个相邻目标检测框，计算其中心点之间的欧式距离；
23、根据欧式距离和预测类别判定目标框是否需要融合；
24、对需要融合的检测框，依据两个检测框的边界坐标，生成一个包含两个检测框区域的最小外接矩形作为新的检测框。
25、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种钢板缺陷检测装置，所述钢板缺陷检测装置包括：
26、图像获取模块：用于获取钣金图像；
27、区域分割模块：用于提取并分割前景区域；
28、区域检测模块：用于预测缺陷类别和位置；
29、结果融合模块：用于融合检测框并输出最终的缺陷检测结果。
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1.一种基于区域分割的钣金缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取前景区域角点并分割前景区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据滑动窗口与缺陷区域的重合面积生成分类训练数据集，并输入分类网络进行训练，包括：
4.如权利要求1所述一种基于区域分割的钣金缺陷检测方法，其特征在于，所述利用区域分割和分类网络模型对输入钣金图像进行预测，包括：
5.如权利要求1所述一种基于区域分割的钣金缺陷检测方法，其特征在于，所述的相邻目标检测框融合，得到最终的缺陷检测结果包括：
6.一种基于区域分割的钣金缺陷检测装置，其特征在于，所述钣金缺陷检测装置包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于区域分割的钣金缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取前景区域角点并分割前景区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据滑动窗口与缺陷区域的重合面积生成分类训练数据集，并输入分类网络进行训练，包括：
4.如权利要求1所述一...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文杰，刘伍浪，王海舰，刘规杰，李明枫，高兴宇，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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