用于缺陷检测的方法、装置、检测设备和存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114693663A(43)申请公布日2022.07.01(21)申请号202210383057.9(22)申请日2022.04.13(71)申请人北京明略软件系统有限公司地址100000北京市海淀区中关村东路1号院1号楼10层A1002(72)发明人陈瑞侠冒树林李震张智铭尹俊伟陈红兰刘畅王瑞峰邱琼文(74)专利代理机构北京康盛知识产权代理有限公司11331专利代理师杨国勇(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T5/00(2006.01)G06T5/10(2006.01)权利要求书1页说明书6页附图5页(54)发明名称用于缺陷检测的方法、装置、检测设备和存储介质(57)摘要本申请涉及深度学习技术领域，公开一种用于缺陷检测的方法，包括：获得被检测部件的深度图像；对深度图像进行预处理，获得待去噪数据；对待去噪数据进行频域转换，获得频域数据；根据条纹噪声的频域特征和缺陷的频域特征，对频域数据进行滤波处理，滤除频域数据中的条纹噪声并保留缺陷，得到去噪后的频域数据信息。通过本申请的方案，相较于现有技术中通过引导滤波处理来去除噪声的方案而言，没有对图像进行像素值的加减处理，这样就不会在去除条纹噪声的同时还将图像中原有的微小缺陷滤除，既有效的滤除了条纹噪声，还保留了图像的细节特征，从而提高缺陷检测的精度。本申请还公开一种用于缺陷检测的装置、检测设备和存储介质。CN114693663ACN114693663A权利要求书1/1页1.一种用于缺陷检测的方法，其特征在于，包括：获得被检测部件的深度图像；对所述深度图像进行预处理，获得待去噪数据；对所述待去噪数据进行频域转换，获得频域数据；根据条纹噪声的频域特征和缺陷的频域特征，对所述频域数据进行滤波处理，滤除所述频域数据中的条纹噪声并保留缺陷，得到去噪后的频域数据信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据条纹噪声的频域特征和缺陷的频域特征，对所述频域数据进行滤波处理，包括：根据所述频域数据中条纹噪声的方向，对所述频域数据进行滤波处理；其中，滤波器的设置方向与所述频域数据中条纹噪声的方向相同。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述滤波器包括水平滤波器和垂直滤波器。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度图像中包含深度点云数据，所述对所述深度图像进行预处理，包括：根据所述深度点云数据的深度信息，确定前景区域数据；对所述前景区域数据进行归一化处理，获得待去噪数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度点云数据的深度信息，确定前景区域数据，包括：判断所述深度点云数据的深度信息是否大于或等于预设深度阈值；若深度点云数据的深度信息大于或等于所述预设深度阈值，则判定该处深度点云数据为前景区域数据。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在所述得到去噪后的频域数据信息后，还包括：将得到的所述去噪后的频域数据信息转化为时域数据信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述将得到的所述去噪后的频域数据信息转化为时域数据信息后，还包括：判断所述时域数据信息是否满足预设去噪需求，若否，则对于所述时域数据信息再次转化为频域数据并根据条纹噪声的频域特征和缺陷的频域特征，进行所述滤波处理。8.一种用于缺陷检测的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于缺陷检测的方法。9.一种检测设备，其特征在于，包括：深度相机，用于采集被检测部件的深度图像；和，如权利要求8所述的用于缺陷检测的装置。10.一种存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令在运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于缺陷检测的方法。2CN114693663A说明书1/6页用于缺陷检测的方法、装置、检测设备和存储介质技术领域[0001]本申请涉及深度学习技术领域，具体而言，涉及一种用于缺陷检测的方法、装置、检测设备和存储介质。背景技术[0002]目前，工业缺陷检测采用深度相机进行数据采集时，如果精度在微米级，设备的微小震动也会导致出现大量的条纹噪声。震动产生的条纹噪声比缺陷还明显，通过常规的图像处理手段很难将噪声和缺陷进行区分开。[0003]相关技术中，对于去除条纹噪声的处理方式，是对输入图像进行引导滤波处理，具体是用输入图像的像素值减去该像素所在行或/和列的条纹噪声叠加量，得到去条纹噪声处理之后的输出图像。但是通过这种引导滤波处理的方法，在滤掉条纹噪声的同时，也滤掉图像中的微小缺陷，也即改变了图像的细节特征，从而影响缺陷检测的精度。发明内容[0004]为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括