[发明专利]图像的缺陷检测方法有效

专利信息
申请号: 201611143938.4 申请日: 2016-12-13
公开(公告)号: CN106815830B 公开(公告)日: 2020-01-03
发明(设计)人: 宫新一;徐德;张正涛;沈飞;苏虎;杨化彬;袁智超 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所;中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06K9/62
代理公司: 11482 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 宋宝库;李飞
地址: 100080 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 图像 缺陷 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种图像的缺陷检测方法,其特征在于,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;

其中,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。

2.根据权利要求1所述的图像的缺陷检测方法,其特征在于,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。

3.根据权利要求2所述的图像的缺陷检测方法,其特征在于,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P2计算旋转偏移量Δθ、平移偏移量R和沿Y轴拉伸量K;

根据旋转偏移量Δθ、平移偏移量R和沿Y轴拉伸量K将所述搜索点投影到与所述待测图案相同的模板图像中,得到匹配结果;

具体的,根据P1和P2计算长度D和与水平方向夹角θ;

在所述待测图案和模板图像中选取三组对应点P11、P21、P12、P22、P13和P23,则平移偏移量R为:

Ry=P11y-P21y

Rx=P11x-P21x

沿Y轴拉伸量K为:

其中,l1为P11和P12两点距离,l2为P13、P23两点距离;

则所述Δθ为:

其中,

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