一种表面缺陷检测方法及检测装置.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CN112037166A(43)申请公布日2020.12.04(21)申请号202010664960.3(22)申请日2020.07.10(71)申请人武汉迈格驷友科技有限公司地址430000湖北省武汉市东湖新技术开发区茅店山中路5号武钢高新产业园1号楼1-304(72)发明人王明爽(74)专利代理机构北京思格颂知识产权代理有限公司11635代理人潘珺吕露(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称一种表面缺陷检测方法及检测装置(57)摘要本发明提出了一种表面缺陷检测方法及检测装置，该方法包括：将待检测产品表面图像按预设规则进行切割生成若干待检测图像块输入已由正常样本训练的预设检测器，并获取各待检测图像块的特征值及重构的输出图像块，当检测器判断至少一待检测图像块的特征值满足第一预设条件，或输入与输出的待检测图像块的差异满足第二预设条件时即可直接判断该产品表面存在缺陷。本方法无需预先准备各种缺陷样本，对于不同类型的缺陷具有很强的泛化能力，能应对未知缺陷的场景，并且将图形切割成多个图像块后，产品表面图像在局部呈现的模式更简单，针对它检测缺陷会更容易，缺陷检测效率、准确率都更高。CN112037166ACN112037166A权利要求书1/2页1.一种表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对待检测产品表面图像按预设规则进行切割，生成若干待检测图像块；将待检测图像块依次输入到预设检测器，获取各待检测图像块的特征值及重构的输出图像块；当至少一待检测图像块的特征值满足第一预设条件，或者输入的至少一待检测图像块与输出的重构图像块的差异满足第二预设条件，则判断产品表面存在缺陷。2.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，对待检测产品表面图像按预设规则进行切割，生成若干待检测图像块包括：对待检测表面图像使用滑动窗在横轴、纵轴方向上按固定步长切割，产生待检测图像块；或者，在待检测表面图像的预设坐标位置截取若干图像块，产生待检测图像块。3.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述预设检测器由若干正常产品表面图像训练而成；获取各待检测图像块的特征值及重构的输出图像块，包括：检测器对各待检测图像块进行特征提取得到特征值，利用特征值生成相应的浅层分布，并在所述浅层分布中按预设规则进行采样得到浅层向量，利用所述浅层向量重构与原始输入图像块相似的重构图像块并输出。4.如权利要求3所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，当至少一待检测图像块的特征值满足第一预设条件，则判断产品表面存在缺陷，包括：将从待检测图像块提取的特征值分别作为一浅层分布的均值、方差时，若该浅层分布与标准正态分布的距离大于预设第一阈值，则判断产品表面存在缺陷；其中，预设第一阈值为预设检测器对若干正常产品表面图像训练时得到的各浅层分布与标准正态分布间的KL散度值中的最大值或满足预设条件的KL散度值。5.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，输入的待检测图像块与输出的重构图像块的差异满足第二预设条件，则判断产品表面存在缺陷，包括：输入的待检测图像块与输出的重构图像块的差异大于预设第二阈值，则判断产品表面存在缺陷；其中，所述预设第二阈值为预设检测器对若干正常产品表面图像训练时得到的输入图像、输出图像差异值中的最大值或满足预设条件的差异值。6.如权利要求3所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述预设检测器包括编码器和解码器，所述编码器包括若干卷积层，每层卷积层按预设规则对各待检测图像块进行特征提取生成相应的特征值，其中最后一层卷积层的特征值还用于生成所述的浅层分布，所述解码器包括与编码器若干卷积层对应的反卷积层，所述解码器利用所述浅层向量及编码器各卷积层生成的特征值重构图像块并输出。7.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，还包括使用正常产品表面图像训练所述预设检测器：将预设正常产品表面图像划分成若干数据集，每个数据集中随机抽取若干个样本作为一个任务，再将该任务中的部分样本作为训练集，剩余样本作为测试集，将抽取的所有的任务构成一任务池；采样任务池中的若干任务，对每个任务的训练集按预设第一算法训练模型的初始参数，得到每个任务训练集的更新参数；2CN112037166A权利要求书2/2页利用每个任务的测试集按预设第二算法训练每个任务训练集的更新参数，得到模型更新参数；对任务池中剩余任务重复执行预设第一算法、预设第二算法，将按预设第二算法得到的模型更新参数作为下一次采样若干任务执行第一算法时的模型初始参数，直至所有任务训练完成，得到