[发明专利]一种基于图片的外观检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于图片的外观检测方法，其特征在于，包括步骤：

分别通过人机交互获取待检测原始图片的第一子程序标识、第二子程序标识和第三子程序标识；

分别调取与第一子程序标识对应的第一子程序、与第二子程序标识对应的第二子程序、以及第三子程序标识对应的第三子程序；

利用第一子程序对待检测原始图片进行预处理之后；利用第二子程序对所述预处理后的缺陷进行检测，得到每张预处理后图片对应的缺陷列表；利用第三子程序对缺陷列表进行分类，以实现待检测原始图片的外观检测。

2.如权利要求1所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，

所述利用第一子程序对待检测原始图片进行预处理之前，还包括配置第一子程序参数的步骤。

3.如权利要求2所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，

所述第一子程序通过图片预处理算法实现，所述预处理算法包括切图算法、增强算法、旋转算法、以及ROI提取算法的一种或多种。

4.如权利要求3所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，获取第一子程序标识、第二子程序标识和第三子程序标识之前，还包括步骤：

建立第一子程序库，其中存储多个第一子程序，每个第一子程序对应一个唯一的第一子程序标识。

5.如权利要求1所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，

所述第二子程序通过一个算法和与该算法对应的AI检测模型实现，所述算法将预处理后的图片转换为对应的AI检测模型可接收的图片形式；所述AI检测模型的输入为预处理后的图片，输出为缺陷列表；

获取第一子程序标识、第二子程序标识和第三子程序标识之前，还包括步骤：建立第二子程序库，其中存储多个第二子程序，每个第二子程序对应一个唯一的第二子程序标识。

6.如权利要求1所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，

所述第三子程序通过一个算法和与该算法对应的分类模型实现，所述算法将缺陷列表的数据转换为对应的分类模型可接收的数据形式，所述分类模型接收算法转换后的缺陷列表数据，并判断每个缺陷列表的缺陷类别；

获取第一子程序标识、第二子程序标识和第三子程序标识之前，还包括步骤：建立第三子程序库，其中存储多个第三子程序，每个第三子程序对应一个唯一的第三子程序标识。

7.如权利要求1所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，

所述外观检测方法还包括：通过人机交互获取第四子程序标识，调取与第四子程序标识对应的第四子程序，利用第四子程序对分类后的缺陷列表进行统计。

8.如权利要求7所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，

所述第四子程序通过客户订制的后处理方法实现；

获取第四子程序标识之前，还包括步骤：建立第四子程序库，其中存储多个第四子程序，每个第四子程序对应一个唯一的第四子程序标识。

9.如权利要求1所述的基于图片的外观检测方法，其特征在于，每个子程序的输入接口和输出接口，均为相同规则的标准接口。

10.一种基于图片的外观检测系统，其特征在于，包括：

人机交互模块，用于通过人机交互获取待检测原始图片的第一子程序标识、第二子程序标识和第三子程序标识；

子程序调取模块，用于分别调取与第一子程序标识对应的第一子程序、与第二子程序标识对应的第二子程序、以及第三子程序标识对应的第三子程序；

处理模块，用于利用第一子程序对待检测原始图片进行预处理之后；利用第二子程序对所述预处理后的缺陷进行检测，得到每张预处理后图片对应的缺陷列表；利用第三子程序对缺陷列表进行分类，以实现待检测原始图片的外观检测。