玻璃边界缺陷检测方法、装置、终端及存储介质.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CN110596120A(43)申请公布日2019.12.20(21)申请号201910841702.5(22)申请日2019.09.06(71)申请人深圳新视智科技术有限公司地址518000广东省深圳市罗湖区莲塘鹏基工业区710栋6楼(72)发明人周凯吴小飞庞凤江(74)专利代理机构深圳中细软知识产权代理有限公司44528代理人孙楠(51)Int.Cl.G01N21/88(2006.01)G06T7/00(2017.01)G06T7/13(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图6页(54)发明名称玻璃边界缺陷检测方法、装置、终端及存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种玻璃边界缺陷检测方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取与待检玻璃对应的图像；通过边缘检测算法和边缘跟踪算法生成与所述图像对应的边缘轮廓图；利用k-余弦曲率算法计算所述边缘轮廓图的曲率，将所述曲率与预设的曲率阈值比较，若所述曲率小于所述曲率阈值，判定与边缘轮廓图对应所述待检玻璃的边界存在缺陷，并对所述缺陷进行特征筛选，判断缺陷是否为待检玻璃边缘上实际存在缺陷；若所述曲率大于或等于所述曲率阈值，判定所述待检玻璃的边界不存在缺陷。另外，在本发明实施例中，还公开了一种玻璃边界缺陷检测的装置、终端以及一种计算机可读存储介质。采用本发明，可提升玻璃边界检测的速度和精度。CN110596120ACN110596120A权利要求书1/2页1.一种玻璃边界缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取与待检玻璃对应的目标图像；通过边缘检测算法和边缘跟踪算法生成与所述图像对应的边缘轮廓图；利用k-余弦曲率算法计算所述边缘轮廓图的曲率，将所述曲率与预设的曲率阈值比较，若所述曲率小于所述曲率阈值，判定所述待检玻璃的边界存在缺陷。2.如权利要求1所述的玻璃边界缺陷检测方法，其特征在于，所述获取与待检玻璃对应的目标图像，包括：判断所述目标图像是否为彩色图像，若所述目标图像为彩色图像，则对所述目标图像进行灰度化处理生成对应的灰度图像作为目标图像。3.如权利要求2所述的玻璃边界缺陷检测方法，其特征在于，所述通过边缘检测算法和边缘跟踪算法生成与所述图像对应的边缘轮廓图，包括：通过边缘检测算法提取所述灰度图像的边缘，以及基于所述提取到的边缘通过边界跟踪算法提取所述灰度图像的边界，作为所述目标图像的边缘轮廓图。4.如权利要求3所述的玻璃边界缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述边缘通过边界跟踪算法提取所述灰度图像的边界，包括：扫描所述提取到的边缘；选取一像素点作为起始点，基于所述提取到的边缘通过所述边界跟踪算法提取与所述起始点对应的边界。5.如权利要求1或2所述的玻璃边界缺陷检测方法，其特征在于，所述利用k-余弦曲率算法计算所述边缘轮廓图的曲率，包括：选取所述边缘轮廓图中一像素点作为第一像素点；以及提取与所述第一像素点距离均相同的第二像素点和第三像素点；基于所述第一像素点、第二像素点和第三像素点利用k-余弦曲率算法计算所述边缘轮廓图的所述曲率。6.如权利要求5所述的玻璃边界缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述第一像素点、第二像素点和第三像素点利用k-余弦曲率算法计算所述边缘轮廓图的所述曲率，包括：构建所述第一像素点与所述第二像素点之间的第一向量；以及构建所述第一像素点与所述第三像素点之间的第二向量；根据所述第一向量和所述第二向量利用k-余弦曲率算法计算所述边缘轮廓图的曲率。7.如权利要求1所述的玻璃边界缺陷检测方法，其特征在于，所述判定所述待检玻璃的边界存在缺陷之后还包括：对所述存在的缺陷进行特征筛选：计算所述存在的缺陷的缺陷特征值，其中，所述缺陷特征值包括凹度、紧凑度、圆度、周长、面积和/或灰度均值中的至少一个；根据计算获得的凹度、紧凑度、圆度、周长、面积和/或灰度均值中的至少一个对所述存在的缺陷进行分类筛选；若根据所述分类筛选的结果判定所述存在的缺陷为所述待检玻璃边界上缺陷，输出所述存在的缺陷。2CN110596120A权利要求书2/2页8.一种玻璃边界缺陷检测装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取待检玻璃对应的图像；图像处理模块，用于对所述待检玻璃对应的所述图像进行灰度化处理、边缘和边界提取，得到与所述图像对应的边缘轮廓图；缺陷判定模块，用于计算所述边缘轮廓图的曲率，以及根据所述曲率判定所述待检玻璃是否存在缺陷；特征筛选模块，用于计算所述缺陷的各个特征，并根据所述特征的计算结果对所述缺陷进行分类筛选。9.一种终端，其特征在于，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项权利要求所述的方法。10.一种计算机可读