[发明专利]基于小波变换的产品表面缺陷检测方法、存储器和处理器

说明书

本发明公开一种基于小波变换的产品表面缺陷检测方法、存储器和处理器，本发明首先读取产品的原始图像，然后输入小波核尺寸和小波方向，利用小波变换计算生成小波核，再利用小波核和产品的原始图像进行卷积运算得到滤波图像，实现自适应滤除复杂的图像背景，凸显缺陷区域；对于不同类型的缺陷，可输入不同尺寸的小波核及小波方向来进行缺陷检测，实现一种方法检测不同类型缺陷的目的，无需针对某类或某几类缺陷分别开发图像处理算法，极大降低了开发成本。

技术领域

本发明涉及产品表面缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于小波变换的产品表面缺陷检测方法、存储器和处理器。

背景技术

目前，随着机器视觉行业的发展，产品表面缺陷检测也越来越多的利用机器设备来替代人工目检。在外观检测中，常见的缺陷有划痕、擦伤、刺伤、凹凸坑、模印、崩边、异色、缺墨等。这些缺陷通常分布在产品的不同区域，而由于不同类型缺陷出现的位置不同，导致缺陷背景存在差异，给图像分析带来了极大的不便。

行业中的主流检测设备，基本都是采用工业相机采图，再利用软件算法进行图像分析的方式。如公开号CN110570393A的中国专利于2019年12月13日公开了一种基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法，该方法主要包括粗检和精检两部分内容，粗检过程包括标准模板制作、模板匹配、仿射变换和区域比对四个关键步骤；精检部分主要实现缺陷的提取和分类，缺陷提取过程包括图像预处理、图像分块、图像增强和阈值分割四部分，缺陷分类前，对提取得到的缺陷区域进行聚类处理；采用神经网络分类器将缺陷分为点状、线状和面状缺陷，并与对应的点状、线状、面状检测标准进行比对；采用深度学习分类器对难以区分的划伤、漂浮毛丝、浅色脏污、深色脏污进行缺陷再分类。该专利申请是针对划伤、漂浮毛丝、浅色脏污、深色脏污这几类相似的缺陷进行检测，算法复杂度较高，实用性不强。

而为了解决现有方法不实用的问题，公开号CN111693549A的中国专利于2020年9月22日公开了一种手机盖板玻璃缺陷检测与分类方法，基于反射正弦条纹结构光的图像序列解析的相位图，对于盖板玻璃表面凹凸性变换敏感，用于表面损伤型缺陷判别,该方法从提高盖板玻璃缺陷获取稳定性以及直接对缺陷进行凹凸性测量入手，加强缺陷信息的输入，提高了手机盖板玻璃缺陷检测与分类的准确性与稳定性，解决了现有方法不实用的问题。但是该专利申请的缺陷检测方法同样是针对特定类型的缺陷进行检测，解决的是特定类型缺陷的检测实用性问题，检测方法具有一定的局限性。

可见，目前的检测方法通常是针对某类缺陷或者某几类相似的缺陷，针对性的开发对应的图像处理算法，开发出的算法只能检测针对的该类或该几类缺陷，不能用于检测其他类型的缺陷，更不能通过仅改变某个参数来达到利用同一个算法检测不同类型缺陷的目的。

为了达到更好的缺陷检测效果，有人提出了利用Gabor小波函数进行缺陷检测，但是目前所提出的基于Gabor小波变换进行缺陷检测的算法更多的是出于优化检测效果的目的，面向的是算法研发人员，所提出算法的调试参数较多，调试过程较复杂。而对于实际缺陷检测操作中的使用人员来说，其并不像研发人员那样理解小波处理的过程，因此这类图像处理算法的参数调试过程对于没有研发基础的使用人员来说，操作难度很大，且花费时间较长，这也是导致基于小波变换的缺陷检测方法虽然检测效果较好，但是应用推广效果不佳的主要原因。

因此，本发明提出一种基于小波变换的产品表面缺陷检测方法，该方法面向产线上的实际使用人员，使这些使用人员只需要知道小波核变大或变小会有什么结果，或者小波方向改变会有什么结果，无需理解小波各个参数之间的关系，仅通过调整小波核尺寸和小波方向就能够达到检测不同类型缺陷的目的，且本发明还能够实现通过调试同一个算法的参数来达到用一个图像处理算法检测不同类型缺陷的目的，降低开发成本，提高缺陷检测方法的实用性和适用范围。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于小波变换的产品表面缺陷检测方法、存储器和处理器，其方法只需调整小波核尺寸和小波方向，即可自适应滤除复杂的图像背景，凸显缺陷区域，达到一种方法检测不同类型缺陷的目的。