缺陷检测方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110766736A(43)申请公布日2020.02.07(21)申请号201911038208.1G06T5/00(2006.01)(22)申请日2019.10.29G06T3/40(2006.01)(71)申请人京东方科技集团股份有限公司地址100015北京市朝阳区酒仙桥路10号申请人北京京东方光电科技有限公司(72)发明人刘小磊王云奇彭项君赵晨曦楚明磊陈丽莉(74)专利代理机构北京风雅颂专利代理有限公司11403代理人李莎(51)Int.Cl.G06T7/40(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/00(2017.01)G06T5/40(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称缺陷检测方法、装置、电子设备以及存储介质(57)摘要本发明公开了一种缺陷检测方法、装置、电子设备以及存储介质，包括：基于背景图像对目标图像进行矫正；将矫正后的所述目标图像分割成多个局部区域，对每个所述局部区域进行局部增强处理；对局部增强处理后的所述目标图像进行全局增强处理，对全局增强处理后的所述目标图像进行二值化分割，以提取出二值化待测区域的轮廓；根据所述二值化待测区域的轮廓，计算所述二值化待测区域在所述目标图像中的相对灰度，从而根据所述相对灰度进行缺陷检测。本发明通过局部增强处理和全局增强处理，能够有效地对大面积的暗缺陷进行提取，从而准确地进行缺陷检测。CN110766736ACN110766736A权利要求书1/2页1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：基于背景图像对目标图像进行矫正；将矫正后的所述目标图像分割成多个局部区域，对每个所述局部区域进行局部增强处理；对局部增强处理后的所述目标图像进行全局增强处理，对全局增强处理后的所述目标图像进行二值化分割，以提取出二值化待测区域的轮廓；根据所述二值化待测区域的轮廓，计算所述二值化待测区域在所述目标图像中的相对灰度，从而根据所述相对灰度进行缺陷检测。2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，对每个所述局部区域进行局部增强处理，包括：采用直方图均衡化分别对每个所述局部图像进行增强处理；对所述局部区域的边界进行双线性插值。3.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，在将矫正后的所述目标图像分割成多个局部区域之前，还包括：利用最小值滤波对矫正后的所述目标图像进行去纹理处理；对去纹理处理后的所述目标图像进行平滑处理。4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，对全局增强处理后的所述目标图像进行二值化分割，以提取出二值化待测区域的轮廓，包括：对全局增强处理后的所述目标图像进行直方图计算，得到二维灰度直方图；利用所述二维灰度直方图，根据瑞利熵最大原则确定出二值化阈值；基于所述二值化阈值，对全局增强处理后的所述目标图像进行二值化分割，得到二值化图像，并从所述二值化图像中提取出二值化待测区域的轮廓。5.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，根据所述二值化待测区域的轮廓，计算所述二值化待测区域在所述目标图像中的相对灰度，从而根据所述相对灰度进行缺陷检测，包括：根据所述二值化待测区域的轮廓，在所述二值化待测区域外生成外接矩形；从所述目标图像中匹配出与外接矩形的位置对应的检测区域，从而匹配出所述检测区域中的待测区域和非缺陷区域；根据所述检测区域中待测区域的灰度值和非缺陷区域的灰度值，计算相对灰度值，从而根据所述相对灰度值进行缺陷检测。6.根据权利要求5所述的缺陷检测方法，其特征在于，根据所述检测区域中待测区域的灰度值和非缺陷区域的灰度值，计算相对灰度值，包括：分别根据所述检测区域中待测区域、非缺陷区域的各个像素点的灰度值，计算所述待测区域的平均灰度值以及所述非缺陷区域的平均灰度值；根据所述待测区域的平均灰度值以及所述非缺陷区域的平均灰度值，计算相对灰度值。7.根据权利要求5所述的缺陷检测方法，其特征在于，根据所述相对灰度值进行缺陷检测，包括：若所述相对灰度值小于第一灰度阈值，则将所述检测区域中的待测区域判定为非缺2CN110766736A权利要求书2/2页陷；若所述相对灰度值大于第二灰度阈值，则将所述检测区域中的待测区域判定为缺陷。8.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，基于背景图像对目标图像进行矫正，包括：对于目标图像中的每个像素点，采用如下方法进行矫正：根据所述像素点在背景图像中对应位置的像素点的灰度值，对所述像素点进行灰度归一化；对灰度归一化后的所述像素点进行拉伸。9.一种缺陷检测装置，其特征在于，包括：矫正模块，被配置为基于背景图像对目标图像进行矫正；局部增强模块，被配置为将矫正后的所述目标图像分割成多个局部区域，对每个所述局部区域进行局部增强处理