基于视觉识别的缺陷检测方法及系统.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CN106127779A(43)申请公布日2016.11.16(21)申请号201610497973.X(22)申请日2016.06.29(71)申请人上海晨兴希姆通电子科技有限公司地址201700上海市青浦区工业园区胜利路888号（崧泽大道10055号）(72)发明人郑勤奋(74)专利代理机构上海晨皓知识产权代理事务所(普通合伙)31260代理人成丽杰(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图6页(54)发明名称基于视觉识别的缺陷检测方法及系统(57)摘要本发明涉及缺陷检测技术领域，公开一种基于视觉识别的缺陷检测方法及系统。该基于视觉识别的缺陷检测方法包括：获取待检测面板的图像；对图像进行边缘检测，提取目标轮廓；目标轮廓为待进行缺陷检测的轮廓；计算第一切向灰阶梯度；第一切向灰阶梯度为目标轮廓上第一像素点的切向灰阶梯度；第一切向灰阶梯度等于第一像素点的灰度与第二像素点灰度差值；第二像素点与第一像素点相邻，在目标轮廓上位于第一像素点前；根据第一切向灰阶梯度，判断是否检测到缺陷；若第一切向灰阶梯度满足预设缺陷判定条件，判定检测到缺陷。这样，实现了面板印刷过程中细微缺陷的自动检测，检测结果客观，避免了依赖于人工经验。CN106127779ACN106127779A权利要求书1/2页1.一种基于视觉识别的缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测面板的图像；对所述图像进行边缘检测，并提取目标轮廓；其中，所述目标轮廓为待进行缺陷检测的轮廓；计算第一切向灰阶梯度；其中，所述第一切向灰阶梯度为所述目标轮廓上第一像素点的切向灰阶梯度；所述第一切向灰阶梯度等于所述第一像素点的灰度与第二像素点的灰度的差值；所述第二像素点与所述第一像素点相邻，在目标轮廓上位于所述第一像素点之前；根据所述第一切向灰阶梯度，判断是否检测到缺陷；其中，若所述第一切向灰阶梯度满足预设的缺陷判定条件，则判定检测到缺陷。2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的缺陷检测方法，其特征在于，在根据所述第一切向灰阶梯度，判断是否检测到缺陷中，具体包括：沿所述目标轮廓的切向计算第一平均值与第一方差；其中，所述第一平均值为预设长度的第一窗口内梯度幅度的平均值，所述第一方差为所述第一窗口内梯度幅度的方差，所述第一像素点为所述第一窗口的最后一个像素点；计算第一偏差；其中，所述第一偏差为所述第一切向灰阶梯度与所述第一平均值的偏差；计算第一比值；所述第一比值为所述第一偏差与所述第一方差的比值；若所述第一比值大于预设比值，则判定所述第一像素点为奇异点；若相邻的奇异点的数目大于预设数目，则判定所述相邻的奇异点覆盖的区域存在缺陷；其中，所述预设数目根据可接受缺陷的尺寸设置。3.根据权利要求2所述的基于视觉识别的缺陷检测方法，其特征在于，在计算第一切向灰阶梯度之后，还包括：计算第二切向灰阶梯度；其中，所述第二切向灰阶梯度为所述目标轮廓上第三像素点的切向灰阶梯度；所述第二切向灰阶梯度等于所述第三像素点的灰度与第一像素点的灰度的差值；所述第三像素点与所述第一像素点相邻，位于所述第一像素点之后；根据所述第二切向灰阶梯度，判断是否检测到缺陷。4.根据权利要求3所述的基于视觉识别的缺陷检测方法，其特征在于，根据所述第二切向灰阶梯度，判断是否检测到缺陷中，具体包括：沿所述目标轮廓的切向计算第二平均值与第二方差；其中，所述第二平均值为预设长度的第二窗口内梯度幅度的平均值，所述第二方差为所述第二窗口内梯度幅度的方差，所述第三像素点为所述第二窗口的最后一个像素点；计算第二偏差；其中，所述第二偏差为所述第二切向灰阶梯度与所述第二平均值的偏差；计算第二比值；所述第二比值为所述第二偏差与所述第二方差的比值；若所述第二比值大于所述预设比值，则判定所述第三像素点为奇异点；若相邻的奇异点的数目大于所述预设数目，则判定所述相邻的奇异点覆盖的区域存在缺陷。5.根据权利要求1所述的基于视觉识别的缺陷检测方法，其特征在于，在根据所述第一切向灰阶梯度，判断是否检测到缺陷之后，还包括：2CN106127779A权利要求书2/2页若判定检测到缺陷，则输出报错信息、控制丝印机停机或将所述检测到的缺陷保存在缺陷记忆模块中。6.根据权利要求1所述的基于视觉识别的缺陷检测方法，其特征在于，在根据所述第一切向灰阶梯度，判断是否检测到缺陷之后，还包括：若连续检测到相同特征的缺陷，且所述相同特征的缺陷的重复次数大于预设次数，则判定检测到批量性缺陷，并输出警示信息。7.根据权利要求1所述的基于视觉识别的缺陷检测方法，其特征在于，在所述获取待检测面板的图像中，具体包括：采用在线相机抓取所述待检测面板的图像；其中，根据最佳分辨率和最佳灰阶层次设置所述相机