[发明专利]缺陷检测方法和装置

权利要求书

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测产品的目标检测图像；

在所述目标检测图像的列方向上均匀划分多个起点；

获取每个起点对应的水平方向上的亮度曲线；

根据所述亮度曲线检测所述待检测产品是否存在喷砂不均的缺陷，其中，所述根据所述亮度曲线检测所述待检测产品是否存在喷砂不均的缺陷，包括：采用多项式拟合的方式对所述亮度曲线进行拟合，并生成目标多项式；采用目标分类模型根据所述目标多项式检测所述待检测产品是否存在喷砂不均的缺陷。

2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取待检测产品的目标检测图像，包括：

对所述待检测产品进行拍摄，以获取第一检测图像，其中，所述第一检测图像包括背景部分和待检测产品部分；

根据所述背景部分和所述待检测产品部分的像素值对所述第一检测图像进行二值化处理，以获取二值化图像；

对所述二值化图像进行筛选，以获取第二检测图像，其中，所述待检测产品均处于所述第二检测图像中；

对所述第二检测图像进行边缘检测，以获取第三检测图像；

根据所述第三检测图像获取所述目标检测图像。

3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述第三检测图像获取所述目标检测图像，包括：

获取所述第三检测图像的边缘；

采用最小二乘法对所述第三检测图像的边缘进行拟合以获取所述第三检测图像的边缘直线；

根据所述边缘直线获取所述第三检测图像的角点；

根据所述角点对所述第三检测图像进行透视变换，以获取所述目标检测图像。

4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取每个起点对应的水平方向上的亮度曲线，包括：

在所述每个起点对应的水平方向上划分多个子区域，并获取各子区域的平均像素值；

根据所述平均像素值获取所述每个起点对应的水平方向上的亮度曲线。

5.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，

所述目标分类模型为KNN模型或者One-Class SVM模型。

6.一种缺陷检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取待检测产品的目标检测图像；

划分模块，所述划分模块用于在所述目标检测图像的列方向上均匀划分多个起点；

第二获取模块，所述第二获取模块用于获取每个起点对应的水平方向上的亮度曲线；

检测模块，所述检测模块用于根据所述亮度曲线检测所述待检测产品是否存在喷砂不均的缺陷，其中，所述检测模块具体用于：采用多项式拟合的方式对所述亮度曲线进行拟合，并生成目标多项式；采用目标分类模型根据所述目标多项式检测所述待检测产品是否存在喷砂不均的缺陷。

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现根据权利要求1-5中任一项所述的缺陷检测方法。

8.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的缺陷检测方法。