基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115953409A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202310246225.4(22)申请日2023.03.15(71)申请人深圳市深奇浩实业有限公司地址518000广东省深圳市龙岗区龙城街道嶂背社区嶂背路216号厂房1层-3层、214号厂房1层-3层(72)发明人程伟杨丽丹杨顺作杨丽香杨金燕杨丽霞(74)专利代理机构北京真致博文知识产权代理事务所(普通合伙)11720专利代理师娄华(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/60(2017.01)权利要求书2页说明书8页附图1页(54)发明名称基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法(57)摘要本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法，包括：获取注塑件的灰度图以及深度图；根据各个像素点与各个邻域像素点之间的深度差异得到各个像素点的结构类型，对于结构类型为平面结构的各个像素点，根据各个像素点的邻域像素点的深度值以及灰度值得到各个像素点的缺陷概率，进而得到平面结构上的各个缺陷区域；对于结构类型为曲面结构的各个像素点，根据各个曲面结构区域的各个深度等级的不规则程度以及参考程度得到各个曲面结构区域的缺陷概率；根据各个曲面结构区域的缺陷概率得到曲面结构上的各个缺陷区域，进而得到注塑件的各个缺陷区域。本发明可以对具有曲面结构的注塑件进行缺陷检测，更加准确、快速。CN115953409ACN115953409A权利要求书1/2页1.基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取注塑件的灰度图以及深度图；获取深度图中各个像素点的各个邻域像素点；根据各个像素点以及各个邻域像素点的深度值得到各个邻域像素点的深度差异，根据各个邻域像素点的深度差异得到各个像素点的结构类型，所述结构类型包括平面结构以及曲面结构；对于结构类型为平面结构的各个像素点，根据各个像素点的邻域像素点的深度值以及灰度值得到各个像素点的缺陷概率；根据各个像素点的缺陷概率得到各个缺陷像素点；根据各个缺陷像素点的坐标得到平面结构上的各个缺陷区域；对于结构类型为曲面结构的各个像素点，获取各个像素点在深度图中的梯度方向；根据各个像素点的各个邻域像素点的梯度方向得到各个像素点的深度变化平缓程度；根据所有结构类型为曲面结构的像素点的坐标得到各个曲面结构区域；根据各个曲面结构区域中的各个像素点的深度变化平缓程度得到各个曲面结构区域的各个深度等级；根据各个深度等级中各种深度值的出现概率得到各个深度等级的不规则程度；根据各个深度等级对应的所有像素点的深度变化平缓程度得到各个深度等级的参考程度；根据各个曲面结构区域中各个深度等级的不规则程度以及参考程度得到各个曲面结构区域的缺陷概率；根据各个曲面结构区域的缺陷概率得到曲面结构上的各个缺陷区域；平面结构上的各个缺陷区域与曲面结构上的各个缺陷区域构成了注塑件的各个缺陷区域。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述各个邻域像素点的深度差异的获取方法为：计算各个像素点与各个邻域像素点的深度值之间差值的绝对值，将所得各个绝对值作为各个邻域像素点的深度差异。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述各个像素点的结构类型的获取步骤包括：根据各个邻域像素点的深度差异得到各个像素点的平整程度；当各个像素点的平整程度大于等于结构阈值时，各个像素为点的结构类型平面结构；当各个像素点的平整程度小于结构阈值时，各个像素点的结构类型为曲面结构。4.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述各个像素点的缺陷概率的获取方法为：计算各个像素点与各个邻域像素点的灰度值之间的差值，将所得各个差值的绝对值作为各个邻域像素点的灰度差异；根据各个邻域像素点的深度差异得到各个邻域像素点的参考权重；根据各个邻域像素点的参考权重与各个邻域像素点的灰度差异之间的乘积得到各个邻域像素点的差异程度；根据各个邻域像素点的差异程度得到各个像素点的缺陷概率。5.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述各个像素点的深度变化平缓程度的获取方法为：计算各个像素点的所有邻域像素点的梯度方向的平均方向，将所得平均方向作为各个像素点的参照方向；将各个邻域像素点的梯度方向与参照方向进行点乘，将所得各个点乘结果的平均值作为各个像素点的深度变化平缓程度。6.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述各个深度等级的参考程度的获取方法为：2CN115953409A权利要求书2/2页计算1.0与各个深度等级对应的各个像素点的深度变化平缓程度之间的差值，将所得