[发明专利]物体缺陷类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种物体缺陷类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标物体的灰度图，根据灰度图中各像素点的灰度值，识别灰度图中的缺陷区域，根据缺陷区域中各像素点的灰度值，确定缺陷区域对应的目标灰度值，获取灰度区间与物体缺陷类别的关联关系，根据关联关系以及目标灰度值所属的灰度区间，得到目标物体的物体缺陷类别。简化了物体缺陷类别的判定过程的数据处理量，提高了数据处理效率，能够快速得到目标物体的物体缺陷类别。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种物体缺陷类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

对物体缺陷检测以及按缺陷类别分类是对物体生产制造工艺的一项重要流程。以锂电池电芯的生产过程为例，锂电池电芯中生产要求对各个环节进行缺陷检测，这一系列缺陷检测质量的可靠性与在电池的充放电过程中的安全性、稳定性密不可分。目前在锂电池电芯的生产工艺中包含的缺陷种类较为繁多，包括但不限于极耳的翻折、褶皱以及破损，这一系列的缺陷种类都容易在电池充放电过程中造成极大的安全隐患。因此在电芯工艺生产过程中，各类缺陷检测尤为重要。

然而，目前的物体缺陷类别的识别一般是通过获取待处理的图像之后，基于与各种缺陷类别的图像进行相似度比较，通过判断与哪一种缺陷类别的图像类似，判定物体即存在哪种缺陷，但是相似度比较过程涉及的数据处理量较大，数据处理速度慢。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种提高缺陷类别识别速度的物体缺陷类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种物体缺陷类别识别方法，所述方法包括：

获取目标物体的灰度图；

根据所述灰度图中各像素点的灰度值，识别所述灰度图中的缺陷区域；

根据所述缺陷区域中各像素点的灰度值，确定所述缺陷区域对应的目标灰度值；

获取灰度区间与物体缺陷类别的关联关系，根据所述关联关系以及所述目标灰度值所属的灰度区间，得到所述目标物体的物体缺陷类别。

在其中一个实施例中，所述根据所述关联关系以及所述目标灰度值所属的灰度区间，得到所述目标物体的物体缺陷类别包括：

当所述目标灰度值所属的灰度区间的数量不少于2个时，获取所述缺陷区域中各目标像素点对应的分布矩阵；

将所述分布矩阵分别与目标灰度值所属的各灰度区间对应的目标分布矩阵进行相似匹配；

根据所述相似匹配结果，确定所述目标灰度值所属的目标灰度区间；

根据所述关联关系，查找所述目标灰度区间对应的物体缺陷类别，得到所述目标物体的物体缺陷类别。

在其中一个实施例中，所述根据所述缺陷区域中各像素点的灰度值，确定所述缺陷区域对应的目标灰度值包括：

对所述缺陷区域中各像素点的灰度值进行均值处理，得到所述缺陷区域对应的目标灰度值。

在其中一个实施例中，所述根据灰度图中各像素点的灰度值，识别灰度图中的缺陷区域包括：

获取标准灰度图对应的标准灰度数据，其中，标准灰度图是指非缺陷物体的灰度图；

根据标准灰度数据和所述灰度图中各像素点的灰度值，识别所述灰度图中的缺陷区域。

在其中一个实施例中，所述标准灰度数据包括标准灰度值和允许灰度偏差阈值；

所述根据标准灰度数据和所述灰度图中各像素点的灰度值，识别所述灰度图中的缺陷区域包括：

根据所述灰度图中像素点所在的区域，获取所述区域在非缺陷情况下对应的标准灰度值；