[发明专利]基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法

说明书

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法，该方法包括：获取待检测家具的表面喷漆图像，对表面喷漆图像进行预处理；对目标喷漆图像进行超像素块划分处理；确定待处理超像素块对应的整体显著度；从待处理超像素块集合中划分出缺陷候选超像素块集合和正常像素块集合；从缺陷候选超像素块集合中筛选出喷漆缺陷像素点集合；确定待检测家具对应的目标喷漆缺陷程度；生成待检测家具对应的目标缺陷信息。本发明通过对表面喷漆图像进行图像处理，解决了对家具表面进行喷漆缺陷检测的效率和准确度低下的技术问题，提高了对标签进行缺陷检测的效率和准确度，主要应用于对家具表面进行喷漆缺陷检测。

技术领域

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法。

背景技术

对家具表面喷漆可以保护家具不被光和水等多种介质侵蚀，延长家具的使用寿命，可以增强家具表面的光彩性、光泽性以及平滑性，提升家具美感。没有喷漆缺陷的家具一般表面顺滑、分布均匀以及无疵点。但是，由于工件除尘不彻底、油漆过滤不干净、输漆管道不干净等外界因素，往往会导致家具表面喷漆出现橘皮、流挂、积粉和空隙缺陷等喷漆缺陷，降低家具表面的美观，影响消费者对家具外观的观感，严重时将会加速家具的损坏。其中，空隙缺陷可以表征应该被喷漆的待检测家具表面存在没有被喷涂上的区域。因此对家具表面进行喷漆缺陷检测至关重要。目前，对物品表面进行喷漆缺陷检测时，通常采用的方式为：首先，通过大量有缺陷物品图像和无缺陷物品图像，训练喷漆缺陷检测网络，接着，将待检测物品的表面喷漆图像输入到训练完成的喷漆缺陷检测网络，通过喷漆缺陷检测网络，确定待检测物品的表面喷漆缺陷程度，其中，喷漆缺陷检测网络可以是神经网络。

然而，当采用上述方式时，对家具表面进行喷漆缺陷检测时，经常会存在如下技术问题：

第一，训练喷漆缺陷检测网络时，往往需要大量有缺陷家具图像和无缺陷家具图像，这些图像的收集往往需要耗费大量的时间，并且训练喷漆缺陷检测网络的时间往往也较长，因此，往往导致对家具表面进行喷漆缺陷检测的效率低下；

第二，实际情况中，靠近待检测家具表面的中心的区域发生缺陷往往比远离待检测家具表面的中心的区域发生缺陷，往往更加影响家具美观，并且靠近待检测家具表面的中心的区域往往被更多的使用，往往更加容易引起更大的损害，然而通过喷漆缺陷检测网络，确定待检测家具的表面喷漆缺陷程度时，往往将待检测家具各个位置上发生喷漆缺陷的重要程度视作相同，因此，往往导致对家具表面进行喷漆缺陷检测的准确度低下。

发明内容

本发明的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本发明的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

为了解决对家具表面进行喷漆缺陷检测的效率和准确度低下的技术问题，本发明提出了基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法。

本发明提供了基于视觉的家具表面喷漆缺陷检测方法，该方法包括：

获取待检测家具的表面喷漆图像，对所述表面喷漆图像进行预处理，得到目标喷漆图像；

对所述目标喷漆图像进行超像素块划分处理，得到待处理超像素块集合；

确定所述待处理超像素块集合中的待处理超像素块对应的整体显著度；

根据所述待处理超像素块集合中的各个待处理超像素块对应的整体显著度，从所述待处理超像素块集合中划分出缺陷候选超像素块集合和正常像素块集合；

根据所述缺陷候选超像素块集合和所述正常像素块集合，从所述缺陷候选超像素块集合中筛选出喷漆缺陷像素点集合；

根据所述喷漆缺陷像素点集合和预先获取的家具中心像素点，确定所述待检测家具对应的目标喷漆缺陷程度；