[发明专利]基于光度立体视觉的检测方法及系统

说明书

本申请是关于一种基于光度立体视觉的检测方法及系统。该方法包括：对采集到的待测表面图像进行预处理，分离出图像中的漫射分量和反射分量，得到的待测表面的漫射图；基于漫射图进行待测表面法向量特征的重建，得到待测表明的相对深度图，从而进行待测表面的缺陷检测。本申请提供的方案，能够对非朗伯体的表面进行缺陷检测，解决了光度立体视觉法的使用范围的局限性，便于工业场景的大规模应用。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及基于光度立体视觉的检测方法及系统。

背景技术

当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。

相关技术中，基于光度立体的3D恢复物体表面纹理特征的方法最早由Robert.J.Woodham于1980年提出，传统的光度立体视觉技术基于辐照方程和朗伯余弦定律进行待测物体表面法向量特征重构。

但是，传统的光度立体视觉法对于待测物体表面的反射特性有严格的要求。传统光度立体视觉法要求物体必须具有朗伯反射特性，即它必须以漫反射的方式反射入射光。对于有镜面反射的物体或者区域使用上述方法进行表面检测会得到错误的检测结果。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种基于光度立体视觉的检测方法及系统，能够降低传统光度立体视觉法对待测表面反射特征的严格要求。

本申请第一方面提供一种基于光度立体视觉的检测方法，包括：

采集待测表面的M张二维图像，其中M为大于2的正整数；所述M张二维图像包括：M个光源照射下的待测表面的二维图像；

对所述M张二维图像的漫射分量和反射分量进行分离处理，得到所述待测表面的M张漫射图；

基于所述M张漫射图进行所述待测表面法向量特征的重建，得到所述待测表面的相对深度图；

根据所述待测表面的相对深度图进行缺陷检测，得到所述待测表面的检测结果。

在一种实施方式中，所述对所述M张二维图像的漫射分量和反射分量进行分离处理，包括：

利用K-Means聚类算法对所述M张二维图像进行分类，得到N个簇；所述N为正整数；所述簇为所述待测表面上具有相同法向量的区域在各个光源照射下的M张区域图像的集合；

对所有簇内M×N张区域图像的各个像素点进行分量类型判定；所述分量类型包括：漫射分量；

基于所述分量类型判定的结果对各个区域图像进行分量图提取，得到M×N张漫射分量图；所述分量图包括：漫射分量图；

对所述M×N漫射分量图进行并集处理，得到M张漫射图。

在一种实施方式中，所述对所有簇内M×N张区域图像的各个像素点进行分量类型判定中，一个所述像素点的分量类型判定，包括：

计算所述像素点的统计数据；所述统计数据包括：最大像素值和最小像素值；

基于所述最大像素值和所述最小像素值计算得到所述像素点的像素差值；

根据所述像素差值和所述最大像素值判断得到所述像素点所属的分量类型。

在一种实施方式中，所述基于所述分量类型判定的结果对各个区域图像进行分量图提取中，一个所述区域图像的分量图提取，包括：

判断所述像素点的分量类型是否为漫射分量，若是，则将所述像素点的像素强度作为当前区域图像上所述像素点的漫射分量值，生成所述区域图像的漫射分量图。