[发明专利]一种视觉缺陷检测设备及其检测方法

说明书

本发明涉及提供一种视觉缺陷检测设备及其检测方法，通过生成对抗网络获得标准件数字图像的分布概率，训练得到可将隐空间向量映射到标准件数字图像的生成器G，再通过训练得到可实现数字图像到隐空间向量映射的解码器D，最后将经预处理后得到的被检测工件二值灰度图像依次输入解码器D、生成器G得到与被检测工件最接近的最接近标准图像，利用差影法获得被检测工件二值灰度图像与最接近标准图像的差异值，通过比较差异值和阈值得出被检测工件是缺陷件或非缺陷件的判断；该检测方法具有移植性高，通用性强，试错时间短、检测精度高的优点。

技术领域

本发明涉及视觉检测技术领域，尤其涉及一种视觉缺陷检测设备及其检测方法。

背景技术

视觉检测是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专门的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。简而言之，视觉检测即是一种通过机器来代替人眼做测量和判断的方式。

机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度，目前在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常采用机器视觉来代替人工视觉；同时对于大批量工业生产过程中，因人工视觉检查产品效率低下且检测结果的精度较低，也会通过采用机器视觉来达到提高生产效率和检测精度的目的。

机器视觉检测的一般工作流程包括如下步骤：1)工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图标采集部分发送触发脉冲，可分为连续触发和外部触发；2)图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲；3)摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描；4)摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定；5)另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配；6)摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出；7)图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据；8)图像采集部分将数字图像存在在处理器或计算机的内存中；9)处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值；10)处理结果控制流水线的动作，进行定位、纠正运动的误差等；11)通过Excel等方式打印缺陷输出结果。

从上述机器视觉检测的一般流程可以看出，机器视觉检测设备包括下述结构：1)摄像机，用以捕捉被检测工件的图像；2)照明部件，提供照明；3)软件算法，存储于可读存储介质或存储器内；4)图像部件，摄像机将捕捉到的被检测工件的数字图像发送至图像部件，图像部件的处理器执行存储在可读存储介质内或存储器内的软件算法以完成检测。

因此，一个稳定的软件算法是获得理想检测结果的关键。但是因形成工件缺陷的原因各异，使得即便是同类工件，不同工件之间形成缺陷的样式、位置等也存在较大差异。

目前市场上推出的视觉缺陷检测算法能够在部分工件上获得较为理想的检测结果，但将其移植到其他工件上应用时则往往出现无法达到预期结果的现象，必须经过多次的迭代试错，如此一来，给企业增加了时间成本和人力成本。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种视觉缺陷检测设备及其检测方法，以解决现有视觉缺陷检测方法在部分工件上可获得理想的检测结果，移植至其它工件则无法达到预期检测结果的技术问题。

本发明第一方案提供：一种视觉缺陷检测方法，包括：

基于获取的标准件数字图像训练生成对抗网络GANs，采用WGAN-GP模型生成在先128维随机向量Z，以WGAN-GP模型的Gradient Penalty作为损失函数，得到能够实现隐空间向量向标准件数字图像映射的生成器G；

对在先128维随机向量Z作卷积神经网络运算，获得在后128维向量Z’；