表面缺陷检测方法、设备及存储介质与流程

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种表面缺陷检测方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着科技发展和社会的不断进步，一方面，各种工业生产线正朝着自动化、智能化等更高效的方向发展，而另一方面，人们对于各种工业产品的外观、质量等要求也越来越高。在日益高效、智能的工业生产中，如何快速、准确的发现各种工业产品的外观质量等缺陷已经成为一个亟待解决的重要问题。

2、目前，在对产品表面进行检测时，需要将原始图像进行切分，并对所有切分图像进行检测。切分的尺寸太大，图像的检测结果会不佳，切分的尺寸太小，对于一张原始图像又会耗费大量的检测时间。因此，现有的对产品表面进行检测的方法还存在检测效率低的问题。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种表面缺陷检测方法、设备及存储介质，旨在解决现有的对工业产品表面进行缺陷检测的方法检测效率低的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提出一种表面缺陷检测方法，所述方法包括：

3、获取待检测的高光谱图像，对所述高光谱图像进行子图划分，得到多个初始子图；

4、确定各所述初始子图的平均光谱，将所述初始子图的平均光谱输入目标子图分类器中，判断所述初始子图是否存在缺陷；

5、在所述初始子图存在缺陷的情况下，确定所述初始子图的最优特征波段，得到目标子图；

6、将所述目标子图输入目标缺陷检测器中，得到所述高光谱图像的缺陷检测结果。

7、在一实施例中，所述获取待检测的高光谱图像，对所述高光谱图像进行子图划分，得到多个初始子图的步骤之前还包括：

8、获取样本光谱图像，分离出所述样本光谱图像中的彩色通道图像；

9、对所述彩色通道图像中的缺陷进行标注；

10、提取出标注位置的缺陷数据，基于所述缺陷数据建立缺陷数据库。

11、在一实施例中，所述确定各所述初始子图的平均光谱，将所述初始子图的平均光谱输入目标子图分类器中，判断所述初始子图是否存在缺陷的步骤之前还包括：

12、对所述样本光谱图像进行子图划分，得到样本子图；

13、确定所述样本子图的平均光谱，基于所述样本子图的平均光谱和缺陷结果对初始子图分类器进行训练，得到所述目标子图分类器。

14、在一实施例中，所述对所述样本光谱图像进行子图划分，得到样本子图的步骤之后还包括：

15、确定所述样本子图与缺陷重合的重合区域面积；

16、计算所述重合区域面积和所述样本子图的总面积之间的比值；

17、在所述比值大于预设比值阈值的情况下，确定所述样本子图存在缺陷。

18、在一实施例中，所述对所述样本光谱图像进行子图划分，得到样本子图的步骤之后还包括：

19、根据所述样本子图查找所述缺陷数据库，得到子图缺陷坐标；

20、确定所述样本子图的最优特征波段，得到融合样本子图；

21、将所述融合样本子图输入初始缺陷检测器中，基于所述子图缺陷坐标对所述初始缺陷检测器进行训练，得到所述目标缺陷检测器。

22、在一实施例中，所述在所述初始子图存在缺陷的情况下，确定所述初始子图的最优特征波段，得到目标子图的步骤之前还包括：

23、以所述目标子图分类器为粒子适应度函数，进行粒子速度更新和粒子位置更新；

24、迭代优化得到更新后的粒子最佳位置，将所述粒子最佳位置代表的波段作为最佳选择波段。

25、在一实施例中，所述将所述目标子图输入目标缺陷检测器中，得到所述高光谱图像的缺陷检测结果的步骤包括：

26、将所述目标子图输入所述目标缺陷检测器中，提取出所述目标子图的多尺度特征信息；

27、基于所述多尺度特征信息，检测得到所述目标子图中的缺陷类别和缺陷位置；

28、将所述缺陷位置映射至所述高光谱图像中，得到缺陷三维坐标。

29、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种表面缺陷检测设备，所述表面缺陷检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的表面缺陷检测方法的步骤。

30、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的表面缺陷检测方法的步骤。

31、本申请提出的一个或多个技术方案，获取待检测的高光谱图像，对所述高光谱图像进行子图划分，得到多个初始子图；确定各所述初始子图的平均光谱，将所述初始子图的平均光谱输入目标子图分类器中，判断所述初始子图是否存在缺陷，将原图划分为初始子图，且利用平均光谱数据提前对初始子图是否含有缺陷进行判断，可以减少对背景图的检测，提高检测效率；在所述初始子图存在缺陷的情况下，确定所述初始子图的最优特征波段，得到目标子图，最优特征波段考虑了特定应用或任务的需求，得到的目标子图能够符合检测的具体要求；将所述目标子图输入目标缺陷检测器中，得到所述高光谱图像的缺陷检测结果，通过缺陷检测结果可以得知缺陷在高光谱图像中的位置以及缺陷的种类。在子图划分之后，由于存在大量不存在缺陷的初始子图，通过平均光谱筛选出存在缺陷的目标子图，再对最优特征波段的目标子图进行检测，获得具体的缺陷检测结果，可以极大地减少待检测的子图数量，提升检测效率。

技术特征：

1.一种表面缺陷检测方法，其特征在于，所述表面缺陷检测方法包括：

2.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待检测的高光谱图像，对所述高光谱图像进行子图划分，得到多个初始子图的步骤之前还包括：

3.如权利要求2所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述确定各所述初始子图的平均光谱，将所述初始子图的平均光谱输入目标子图分类器中，判断所述初始子图是否存在缺陷的步骤之前还包括：

4.如权利要求3所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述样本光谱图像进行子图划分，得到样本子图的步骤之后还包括：

5.如权利要求3所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述样本光谱图像进行子图划分，得到样本子图的步骤之后还包括：

6.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述在所述初始子图存在缺陷的情况下，确定所述初始子图的最优特征波段，得到目标子图的步骤之前还包括：

7.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述目标子图输入目标缺陷检测器中，得到所述高光谱图像的缺陷检测结果的步骤包括：

8.如权利要求1至7中任一项所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待检测的高光谱图像，对所述高光谱图像进行子图划分，得到多个初始子图的步骤之前，还包括：

9.一种表面缺陷检测设备，其特征在于，所述表面缺陷检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的表面缺陷检测方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的表面缺陷检测方法的步骤。

技术总结本申请公开了一种表面缺陷检测方法、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，包括：获取待检测的高光谱图像，对高光谱图像进行子图划分，得到多个初始子图；确定各初始子图的平均光谱，将初始子图的平均光谱输入目标子图分类器中，判断初始子图是否存在缺陷；在初始子图存在缺陷的情况下，确定初始子图的最优特征波段，得到目标子图；将目标子图输入目标缺陷检测器中，得到高光谱图像的缺陷检测结果。本申请实现了提高工业产品表面缺陷检测效率的技术效果。技术研发人员：许高,章锐,毕海,刘祥,闫晓庆受保护的技术使用者：季华实验室技术研发日：技术公布日：2024/10/17