[发明专利]线形缺陷的检测方法和装置

说明书

本发明提供一种线形缺陷的检测方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取预设数量的样本图像，并对每个所述样本图像中的每个样本线形缺陷进行缺陷类型的标注；将每个所述样本线形缺陷分解为多个缺陷小段，并将每个带有相应缺陷类型的缺陷小段存储至训练集；通过所述训练集对神经网络进行训练以得到检测模型；获取待检测图像；通过所述检测模型对所述待检测图像进行检测，以输出所述待检测图像中的缺陷小段及其缺陷类型；根据位置关系和缺陷类型对所述待检测图像中的缺陷小段进行连接，以得到所述待检测图像中的线形缺陷及其缺陷类型。本发明能够大大提高线形缺陷的检出率。

技术领域

本发明涉及工业质检技术领域，具体涉及一种线形缺陷的检测方法、一种线形缺陷的检测装置、一种计算机设备和一种非临时性计算机可读存储介质。

背景技术

细长的线形缺陷，例如裂纹、划痕等是一些工业产品中比较常见的缺陷，目前对于线形缺陷的检测大多是通过人工查看的方式实现的，这无疑不够方便高效。因此有必要寻找一种线形缺陷的自动检测方式。

由于线形缺陷形态多种多样，难以通过图像比对等技术实现自动检测，而如果采用深度学习技术，则存在缺陷样本收集周期长、缺陷样本形态相对单一等问题，难以保证检出率。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供了一种线形缺陷的检测方法和装置，能够大大提高线形缺陷的检出率。

本发明采用的技术方案如下：

一种线形缺陷的检测方法，包括以下步骤：获取预设数量的样本图像，并对每个所述样本图像中的每个样本线形缺陷进行缺陷类型的标注；将每个所述样本线形缺陷分解为多个缺陷小段，并将每个带有相应缺陷类型的缺陷小段存储至训练集；通过所述训练集对神经网络进行训练以得到检测模型；获取待检测图像；通过所述检测模型对所述待检测图像进行检测，以输出所述待检测图像中的缺陷小段及其缺陷类型；根据位置关系和缺陷类型对所述待检测图像中的缺陷小段进行连接，以得到所述待检测图像中的线形缺陷及其缺陷类型。

所述训练集中的每个缺陷小段的长度均相等，其中，以像素作为缺陷小段的长度计量单位。

所述缺陷类型包括裂纹、刮伤、毛絮。

根据位置关系和缺陷类型对所述待检测图像中的缺陷小段进行连接，以得到所述待检测图像中的线形缺陷及其缺陷类型，具体包括：对所述待检测图像中的缺陷小段进行分组，其中，同一组中的缺陷小段具有相同的缺陷类型，且同一组中的任一缺陷小段的检测框与至少一个其他缺陷小段的检测框有交集；将同一组中每个缺陷小段的检测框与有交集的另一个缺陷小段的检测框的中心点相连，构成线段，并以所述线段与水平线的夹角区分相应的两个缺陷小段的连接方向；如果该两个缺陷小段的连接方向为横向，则判断该两个缺陷小段的检测框在纵向上的重合度是否大于预设阈值，如果大于，则将该两个缺陷小段归为同一线形缺陷并连接；如果该两个缺陷小段的连接方向为纵向，则判断该两个缺陷小段的检测框在横向上的重合度是否大于预设阈值，如果大于，则将该两个缺陷小段归为同一线形缺陷并连接。

其中，当所述线段与水平线的夹角存在小于45度的角时，相应的两个缺陷小段的连接方向为横向，否则为纵向。

一种线形缺陷的检测装置，包括：第一获取模块，用于获取预设数量的样本图像，并对每个所述样本图像中的每个样本线形缺陷进行缺陷类型的标注；分解模块，用于将每个所述样本线形缺陷分解为多个缺陷小段，并将每个带有相应缺陷类型的缺陷小段存储至训练集；训练模块，用于通过所述训练集对神经网络进行训练以得到检测模型；第二获取模块，用于获取待检测图像；检测模块，用于通过所述检测模型对所述待检测图像进行检测，以输出所述待检测图像中的缺陷小段及其缺陷类型；连接模块，用于根据位置关系和缺陷类型对所述待检测图像中的缺陷小段进行连接，以得到所述待检测图像中的线形缺陷及其缺陷类型。