[发明专利]一种三维模具缺陷检测方法及装置

权利要求书

1.一种三维模具缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取三维模具对应的多张拍摄图片，所述拍摄图片中包括所述三维模具的图像或利用所述三维模具得到的产品部件的图像，每张所述拍摄图片的拍摄角度各不相同；

提取所述多张拍摄图片中的目标图像，所述目标图像为所述三维模具的图像或利用所述三维模具得到的产品部件的图像；

所述提取所述多张拍摄图片中的目标图像之后，所述方法还包括：

利用所述目标图像确定所述三维模具对应的油膜覆盖率；

所述利用所述目标图像确定所述三维模具对应的油膜覆盖率，包括：

以预定尺寸的窗口及步长遍历所述目标图像，并针对每个窗口对应的图像区域进行如下操作：确定本图像区域内的像素均值，分别将本图像区域内的每个像素的像素值与所述像素均值比较，根据像素值大于所述像素均值的像素点确定本图像区域内的油膜覆盖区域；

利用每个窗口对应的图像区域内的油膜覆盖区域确定所述目标图像内的油膜覆盖区域；

根据所述目标图像内的油膜覆盖区域与所述目标图像区域的像素比值，确定所述三维模具对应的油膜覆盖率；

将所述目标图像作为缺陷检测模型的输入，利用所述缺陷检测模型确定所述三维模具的缺陷信息；

输出所述三维模具的缺陷信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述多张拍摄图片中的目标图像，包括：

获取每张拍摄图片的标识信息，所述标识信息包括拍摄角度标识信息和三维模具标识信息，分别查找每个标识信息对应的第一图像蒙版，分别利用各自对应的第一图像蒙版提取每张拍摄图片中的目标图像，所述多张拍摄图片中的目标图像为每张拍摄图片中的模具图像，每张拍摄图片的标识信息对应的第一图像蒙版是由与本拍摄图片相同拍摄视角、针对相同拍摄对象拍摄得到的图像经二值化处理得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述多张拍摄图片中的目标图像，包括：

获取每张拍摄图片的标识信息，所述标识信息包括拍摄角度标识信息和三维模具标识信息，分别查找每个标识信息对应的第一图像蒙版，分别利用各自对应的第一图像蒙版提取每张拍摄图片中的目标图像，按照预定规则合成每张拍摄图片中的目标图像，所述多张拍摄图片中的目标图像为合成后的目标图像，每张拍摄图片的标识信息对应的第一图像蒙版是由与本拍摄图片相同拍摄视角、针对相同拍摄对象拍摄得到的图像经二值化处理得到的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述多张拍摄图片中的目标图像，包括：

按照预定规则合成所述多张拍摄图片，查找所述三维模具对应的图像蒙版，利用所述图像蒙版提取合成后的拍摄图片中的目标图像，第二图像蒙版是由多张第一图像蒙版按照预定规则合成的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷检测模型为卷积神经网络模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于超级计算机系统。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷信息包括缺陷位置和缺陷类型。

8.一种三维模具缺陷检测装置，其特征在于，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于保存所述处理器执行计算机程序时所使用的数据；

所述处理器用于执行计算机程序以实现如权利要求1～7任意一项所述的方法。