[发明专利]一种外观缺陷检测方法与系统

说明书

一种外观缺陷检测方法与系统，其中的方法包括：对待检测物体的待检测图像进行不同尺寸的缩放得到小缩放尺寸图像和大缩放尺寸图像，再分别进行多个不同方向的方向滤波和方向加权融合，得到关于小尺寸缺陷的背景估计图像和关于大尺寸缺陷的背景估计图像，将待检测图像分别与这两个背景估计图像进行差分，得到小尺寸缺陷强调图和大尺寸缺陷强调图，计算小尺寸缺陷强调图和大尺寸缺陷强调图的加权和得到整体缺陷强调图，对整体缺陷强调图进行阈值分割，得到待检测物体的缺陷区域，从而实现兼容检测小尺寸缺陷和大尺寸缺陷；对小缩放尺寸图像和大缩放尺寸图像都进行了多个不同方向的方向滤波，从而能够适应待检测物体的角度变化。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种外观缺陷检测方法与系统。

背景技术

随着科技进步，基于机器视觉的外观缺陷检测在工业自动化生产过程中越来越普及。而曲面造型具备良好的手感与观感，在现代工业设计中也应用的越来越普遍，但其加工制造难度也要难于普通平面造型，一般采用五轴CNC(Computer number control，计算机数字控制)机床或标准模具进行加工制造。同时加工过程中产生的外观缺陷也难以检测，目前主要采用人工目检，但存在检测效率低，劳动强度大，检测精度受检测人员主观因素影响等缺点。

当前机器视觉集成商主要采用2D视觉进行曲面缺陷检测，通常采用不同角度光源进行打光，通过CCD(Charge Coupled Device，电荷耦合器件)采集不同光照下灰度图像进行分析处理，但此方法适应性较差，很难适应产品换型以及来料偏差等严重影响光照角度的场景，且2D视觉只适用于检测表面脏污、划伤等存在明显灰度差的缺陷，无法检测压伤、鼓包以及气泡、褶皱等无明显灰度差但存在高度差的缺陷。部分厂商也在尝试3D视觉进行曲面缺陷检测，3D视觉主要通过线激光3D相机和结构光3D相机进行拍摄，通过三维成像技术获取工件表面三维信息，进而分析表面高度图像来检测缺陷。但受限于缺陷检测算法，基于机器视觉的外观缺陷检测的效果并不理想，主要问题在于两点：1)无法兼容大范围缺陷与微小缺陷的同时检测，存在漏检风险；2)无法适应产品角度变化，误检率高。

发明内容

本申请提供一种外观缺陷检测方法与系统，旨在解决现有外观缺陷检测方法无法兼容大范围缺陷与微小缺陷的同时检测，以及无法适应产品角度变化的问题。

根据第一方面，一种实施例中提供一种外观缺陷检测方法，包括：

获取待检测物体的高度图像Ih和灰度图像Ig；

分别以所述待检测物体的高度图像Ih和灰度图像Ig为待检测图像，执行缺陷强调步骤，得到高度图像的整体缺陷强调图Ihd和灰度图像的整体缺陷强调图Igd；

对所述高度图像的整体缺陷强调图Ihd和所述灰度图像的整体缺陷强调图Igd进行线性加权融合，得到混合缺陷强调图；

根据预设的缺陷灰度阈值对所述混合缺陷强调图进行阈值分割，从而得到所述待检测物体的缺陷区域；

其中，所述缺陷强调步骤包括：

根据预设的小缺陷尺寸Ss对所述待检测图像进行缩放得到小缩放尺寸图像，根据预设的大缺陷尺寸Sm对所述待检测图像进行缩放得到大缩放尺寸图像；

使用多个不同方向的方向滤波核分别对所述小缩放尺寸图像和所述大缩放尺寸图像进行方向滤波，得到所述小缩放尺寸图像的方向滤波图像序列，和所述大缩放尺寸图像的方向滤波图像序列；

对所述小缩放尺寸图像的方向滤波图像序列进行方向加权融合，并还原为原始尺寸，得到关于小尺寸缺陷的背景估计图像；对所述大缩放尺寸图像的方向滤波图像序列进行方向加权融合，并还原为原始尺寸，得到关于大尺寸缺陷的背景估计图像；其中原始尺寸是指未经过缩放的所述待检测图像的大小；