[发明专利]图像检测方法和图像检测装置

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：

基于梯度算法对待测图像进行边缘提取，获取第一梯度图；

对所述第一梯度图进行边缘掩模，获取二值图；

对所述二值图进行随机Hough算法与生长算法处理，获取所述待测图像中的缺陷线段。

2.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述对所述第一梯度图进行边缘掩模，获取二值图，包括：

基于所述待测图像的类型，获取目标掩模图；

基于所述第一梯度图和所述目标掩模图的差值，获取所述二值图；

其中，所述待测图像的类型包括有模板图或无模板图。

3.根据权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述基于所述待测图像的类型，获取目标掩模图，包括：

在所述待测图像有模板图的情况下，对所述模板图进行梯度处理以及灰度膨胀，获取所述目标掩模图。

4.根据权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述基于所述待测图像的类型，获取目标掩模图，包括：

在所述待测图像无模板图的情况下，获取时序图像序列，所述时序图像序列包括多个待测产品对应的待测图像，所述多个待测产品为同类产品；

对所述时序图像序列进行叠加处理，获取所述时序图像序列中目标图案区域的高值图和所述目标图案区域的低值图；

基于所述高值图和所述低值图，确定所述目标掩模图。

5.根据权利要求1-4任一项所述的图像检测方法，其特征在于，所述基于梯度算法对待测图像进行边缘提取，获取第一梯度图，包括：

采用第一算子对所述待测图像进行水平方向的边缘提取，获取第二梯度图；

采用第二算子对所述待测图像进行竖直方向的边缘提取，获取第三梯度图；

对所述第二梯度图和所述第三梯度图求和，获取所述第一梯度图。

6.根据权利要求1-4任一项所述的图像检测方法，其特征在于，所述对所述二值图进行随机Hough算法与生长算法处理，获取所述待测图像中的缺陷线段，包括：

提取所述二值图中的多个白点；

将所述多个白点中的目标白点转换至Hough空间，生成第一特征点，并记录所生成的第一特征点的数量，所述目标白点为从所述多个白点中随机确定的点；

在所述第一特征点的数量大于目标阈值的情况下，基于所述第一特征点向两端生长，获取特征线段；

在所述特征线段满足目标条件的情况下，将所述特征线段确定为所述缺陷线段；

其中，所述目标条件包括第一目标线段长度和第二目标线段长度中的至少一种。

7.根据权利要求6所述的图像检测方法，其特征在于，在所述将所述特征线段确定为所述缺陷线段之后，所述方法还包括：

将所述缺陷线段加入缺陷集；

在所述缺陷集中的线段数量满足目标缺陷数量的情况下，输出缺陷位置信息。

8.一种图像检测装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于基于梯度算法对待测图像进行边缘提取，获取第一梯度图；

第二处理模块，用于对所述第一梯度图进行边缘掩模，获取二值图；

第三处理模块，用于对所述二值图进行随机Hough算法与生长算法处理，获取所述待测图像中的缺陷线段。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述图像检测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的图像检测方法。