[发明专利]缺陷分类的方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种缺陷分类的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取每个相机拍摄得到的同一缺陷对应的缺陷图像，不同相机拍摄所述同一缺陷的条件不同；

对每个所述缺陷图像中的缺陷进行特征提取，得到每个缺陷图像对应的缺陷特征值；

根据每个缺陷图像对应的所述缺陷特征值采用与相应相机对应的缺陷分类器对所述缺陷进行分类，得到每个缺陷分类器对应的分类结果；

根据每个所述缺陷分类器对应的分类结果确定所述缺陷的目标分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷特征值包括：多个缺陷特征和每个缺陷特征的特征值；所述缺陷分类器中存储有缺陷分类规则，所述缺陷分类规则是根据各个缺陷特征的特征值预先设定的，不同缺陷分类器中的缺陷分类规则不同。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷分类器中的缺陷分类规则是通过深度学习得到的，每个相机对应一个缺陷分类器；

所述缺陷分类器采用如下方式得到：

获取训练样本集，所述训练样本集中包含有训练缺陷特征值和对应的缺陷类型，所述训练缺陷特征值是通过对训练缺陷图像中的缺陷进行特征提取得到的；

将所述训练缺陷特征值作为所述缺陷分类器的输入，将所述缺陷类型作为期望的输出对所述缺陷分类器进行训练，得到训练完成的缺陷分类器，所述训练完成的缺陷分类中包含有训练得到的缺陷分类规则。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个缺陷图像对应的所述缺陷特征值采用与相应相机对应的缺陷分类器对所述缺陷进行分类，得到每个缺陷分类器对应的分类结果，包括：

将每个缺陷图像对应的所述缺陷特征值作为相应相机对应的缺陷分类器的输入；

获取所述缺陷分类器输出的分类结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个相机拍摄得到的同一缺陷对应的缺陷图像，每个相机对应一个缺陷图像，包括：

获取每个相机拍摄得到的同一缺陷区域的区域图像，所述区域图像中包含有至少一个缺陷；

根据缺陷在所述区域图像中的坐标从各个区域图像中提取出同一缺陷对应的缺陷图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述缺陷分类器对应的分类结果确定所述缺陷的目标分类，包括：

获取每个缺陷分类器对所述同一缺陷的分类结果；

将多个分类结果作为目标分类器的输入，获取所述目标分类器输出的目标分类，所述目标分类器中存储有目标分类规则。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个缺陷特征包括：缺陷面积、缺陷周长、缺陷扁平度、缺陷圆度、缺陷凹度、缺陷背景灰度差、缺陷紧造度、缺陷矩形度、缺陷长度和缺陷宽度；

所述对每个所述缺陷图像中的缺陷进行特征提取，得到每个缺陷图像对应的缺陷特征值，包括：根据每个缺陷特征的特征属性提取各个所述缺陷特征的特征值。

8.一种缺陷分类的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取每个相机拍摄得到的同一缺陷对应的缺陷图像，不同相机拍摄所述同一缺陷的条件不同；

提取模块，用于对每个所述缺陷图像中的缺陷进行特征提取，得到每个缺陷图像对应的缺陷特征值；

分类模块，用于根据每个缺陷图像对应的所述缺陷特征值采用与相应相机对应的缺陷分类器对所述缺陷进行分类，得到每个缺陷分类器对应的分类结果；

确定模块，用于根据每个所述缺陷分类器对应的分类结果确定所述缺陷的目标分类。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。