[发明专利]图像的缺陷检测方法

说明书

本发明涉及一种图像的缺陷检测方法，包括以下步骤：扫描待检测图像，获取所述待检测图像中的待测图案的边缘轮廓；在所述边缘轮廓中选取搜索点，并将所述搜索点投影到与所述待测图案相同的模板图像中得到瑕疵点，构成瑕疵点聚类；计算所述瑕疵点聚类中每一瑕疵点对应的瑕疵尺寸信息。本发明中，实现了在降低成本情况下，对图像的缺陷精确检测。

技术领域

本发明属于图像模式识别领域，尤其涉及一种图像的缺陷检测方法。

背景技术

如今智能手机已被广泛使用，手机盖板是智能手机设备重要的组件。在手机盖板检测的过程中，目前多数检测依靠人工肉眼识别。依靠人工肉眼识别的方式不仅耗费时间、对人的视力造成影响，还会因为不同人检测指标不同而造成漏检或者过检。

目前市场上的Logo区域缺陷检测设备尚未成熟，部分Logo缺陷检测设备只能对Logo区域较大的缺陷进行检测。不能够精确的计算缺陷的尺寸和位置。另一种Logo区域检测设备因为算法和机械原因算法处理时间较长而且成本极其昂贵。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决如何在降低成本情况下，实现对图像的缺陷精确检测问题，本发明提供了一种图像的缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：

扫描待检测图像，获取所述待检测图像中的待测图案的边缘轮廓；

在所述边缘轮廓中选取搜索点，并将所述搜索点投影到与所述待测图案相同的模板图像中得到瑕疵点，构成瑕疵点聚类；

计算所述瑕疵点聚类中每一瑕疵点对应的瑕疵尺寸信息。

优选地，所述获取所述待检测图像中的待测图案的边缘轮廓，具体包括：以所述待检测图像原点为起始点，

步骤A，沿y轴方向向下搜索直到搜索高度为待检测图像高度，获取搜索到的搜索点；

步骤B，对所述起始点在x轴方向加数值1，重复上述步骤A；直到所述起始点在x轴方向上的数值等于所述待检测图像的宽度；

步骤C，统计所有搜索点记为第一搜索点集合；

步骤A’，沿x轴方向向右搜索直到搜索长度为待检测图像高度，获取搜索到的搜索点；

步骤B’，对所述起始点在y轴方向加数值1，重复上述步骤A；直到所述起始点在y轴方向上的数值等于所述待检测图像的宽度；

步骤C’，统计所有搜索点记为第二搜索点集合；

将所述第一搜索点集合和第二搜索点集合中的所有搜索点合并，删除两者共有的搜索点，得到新的搜索点集合，根据该新的搜索点集合中的各搜索点构成所述待检测图像中的待测图案的边缘轮廓；其中，所述搜索点为搜索到的灰度值跳变点。

优选地，所述将所述搜索点投影到与所述待测图案相同的模板图像中得到瑕疵点，具体包括：

将所述待测图案与所述模板图像中的模板图案进行匹配；

根据匹配结果计算所述搜索点与模板图案中对应搜索点间的距离，记为偏移量；

当所述偏移量与平均偏移量的差值大于预设偏移量阈值时，确定所述搜索点为瑕疵点；

所述平均偏移量为，所述待测图案中所有搜索点的偏移量总和的平均值。

优选地，所述将所述待测图案与所述模板图像中的模板图案进行匹配，具体包括：

在所述待测图案中所构成的新的搜索点集合中选取搜索点P₁，并在所述模板图像中选取所述P₁的对应点P₂，根据所选取的P₁和₂计算旋转偏移量Δθ、平移偏移量R和沿Y轴拉伸量K；