[发明专利]一种基于特征对比的缺陷检测方法及系统、存储介质

说明书

一种基于特征对比的缺陷检测方法及系统、存储介质，其中缺陷检测方法包括：获取待检测物体的检测图像和所述待检测物体对应的标准品的基准图像；对所述检测图像和所述基准图像分别进行图像特征的编码处理，提取得到各自对应的高级特征；将所述高级特征通过特征的差分和组合处理，得到组合特征图像；利用所述组合特征图像对所述检测图像进行缺陷分割，得到所述待检测物体的缺陷特征。由于依据待检测物体的检测图像和待检测物体对应的标准品的基准图像来对检测图像进行缺陷特征的检测，使得检测图像和基准图像之间能够方便地进行特征对比，从而提高缺陷检测的准确率和稳定性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术，具体涉及一种基于特征对比的物体缺陷检测方法及系统、存储介质。

背景技术

目前，常用的物体表面特征的缺陷检测方法主要有基于统计的方法、基于频谱分析的方法和基于模型的方法。其中，基于统计的方法主要是通过计算某个区域内的特征值作为纹理特征，该纹理特征能用于刻画区域内一致性以及区域间差异性，比如基于统计的疵点检测算法可以包括共生矩阵、互相关、形态学、分形维数等。其中，基于频域的方法通常是利用傅里叶变换、Gabor变换和小波变换等频谱分析算法将图像转换到频域空间，并对图像的频率特性或周期特性进行分析。其中，基于模型的方法是一种控制模型参数分布的方法，模型参数表征图像特征，选择合适的模型和选择合适的计算模型参数是相当关键的。以上介绍的缺陷检测方法都需要针对特定检测对象而选择模型或者特征信息，具有通用性差、缺乏适应性的劣势，无法满足工业的快速部署要求。

此外，还有一种基于模板进行差分检测的缺陷检测方法，该方法也可称作黄金模板匹配方法，采用该方法虽然能够获取待检测物体的良品图像信息，也能够根据模板将其变换到模板的标准位置来获取图像的均值和方差信息，还能够根据图像的灰度差欧氏距离进行判断，但是该方法的环境适应性较差，容易受到外界环境光的影响，从而降低缺陷检测的质量。

总体来说，当前的缺陷检测方法还存在一些不足，通用性能差且容易受到外界环境光和物体表面差异性的影响，往往引起检测稳定性差、调试时间长等问题，为工业的快速部署带来一定困难。具体地，不足主要表面在：(1)当前工业中获取良品样本较容易，获取生产过程中的缺陷样本困难，导致良品样本多，缺陷样本少，样本数据不均衡；(2)生产过程中，工件产品存在公差，完全依赖于物体的刚体变换，容易造成误检；(3)特征提取需要依赖于算法开发人员经验进行设计和选择，在经过频繁测试和开发之后才能应用，导致效率低、部署时间长的问题；(4)缺陷检测算法通用性差，针对不同产品需要进行定制算法开发，增大了工业部署的应用成本。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是：如何克服现有物体表面特征缺陷检测方法中存在的通用性、稳定性差的不足，提高缺陷检测方法在工业应用中的快速部署能力。为解决上述技术问题，本申请公开一种基于特征对比的缺陷检测方法及系统、存储介质。

根据第一方面，一种实施例中提供一种基于特征对比的缺陷检测方法，包括：获取待检测物体的检测图像和所述待检测物体对应的标准品的基准图像；对所述检测图像和所述基准图像分别进行图像特征的编码处理，提取得到各自对应的高级特征；将所述高级特征通过特征的差分和组合处理，得到组合特征图像；利用所述组合特征图像对所述检测图像进行缺陷分割，得到所述待检测物体的缺陷特征。

所述对所述检测图像和所述基准图像分别进行图像特征的编码处理，提取得到各自对应的高级特征，包括：将所述检测图像和所述基准图像分别输入至对应的编码网络，所述检测图像和所述基准图像各自对应的编码网络之间共享权重；通过对应的编码网络对所述检测图像和所述基准图像的图像特征分别进行多组的特征表示，提取得到所述检测图像和所述基准图像各自对应的高级特征；所述编码网络用于利用内部设置的隐藏层产生图像特征的编码信息并对图像特征进行压缩表示。