[发明专利]产品的检测方法和装置

权利要求书

1.一种产品的检测方法，其特征在于，包括：

采集待检测产品的图像；

获取所述待检测产品的颜色特征数据，其中，所述待检测产品的颜色特征数据为所述图像中的像素的信息；

将所述待检测产品的颜色特征数据输入多维度空间分布模型，得到所述待检测产品的图像的像素在所述多维度空间分布模型中的分布，其中，所述多维度空间分布模型由多个样本图像的颜色特征数据训练得到；

根据所述待检测产品的图像的像素在所述多维度空间分布模型中的分布情况，检测所述产品是否合格；

其中，在将所述待检测产品的颜色特征数据输入多维度空间分布模型之前，所述方法还包括：

获取多个样本图像，其中，所述样本图像中包含目标产品的颜色信息，所述目标产品与所述待检测产品的型号相同；

获取所述多个样本图像的颜色特征数据；

基于所述多个样本图像的颜色特征数据，利用多层神经网络建立所述多维度空间分布模型；

其中，根据所述待检测产品的图像的像素在所述多维度空间分布模型中的分布情况，检测所述产品是否合格包括：

确定所述待检测产品的图像的像素与所述多维度空间分布模型中的各个聚合类的重合情况；

根据所述重合情况，检测所述产品是否合格；

其中，根据所述重合情况，检测所述产品是否合格包括：

计算所述待检测产品的图像中的像素分别落在所述各个聚合类中的数量；

判断所述待检测产品的图像中的像素落在所述各个聚合类中的最高数量是否大于预设值；

在所述最高数量大于所述预设值的情况下，确定所述待检测产品合格；

在所述最高数量小于所述预设值的情况下，确定所述待检测产品不合格；

其中，基于所述多个样本图像的颜色特征数据，利用多层神经网络建立多维度空间分布模型包括：

确定所述多维度空间分布模型的维度信息、所述多维度空间分布模型中的各个聚合类的递归阈值以及所述各个聚合类的中心点与所述多维度空间分布模型中心点的距离；

基于所述多个样本图像的颜色特征数据、所述多维度空间分布模型的维度信息、所述多维度空间分布模型中的各个聚合类的递归阈值以及所述各个聚合类的中心点与所述多维度空间分布模型中心点的距离建立所述多维度空间分布模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述待检测产品的颜色特征数据包括：

在所述待检测产品的图像中识别所述待检测产品的待检测部位；

在所述待检测产品的图像中的待检测部位选取目标颜色区域；

基于所述目标颜色区域获取所述待检测产品的颜色特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述多维度空间分布模型的维度信息包括：

将像素在R通道的像素值、像素在G通道的像素值、像素在B通道的像素值、像素的色度、像素的饱和度、像素的强度、像素与最小连通域内的各个像素的像素值的平均值、像素与最小连通域内的各个像素的像素值的方差、像素与最小连通域内的各个像素的像素值的梯度特征作为所述多维度空间分布模型的维度信息。