本申請(qǐng)涉及圖像檢測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及圖像缺陷檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在生產(chǎn)電池的構(gòu)成中，電池的外觀檢測(cè)是產(chǎn)品質(zhì)量的最后一道關(guān)卡。通過電池的外觀檢測(cè)，能及時(shí)的發(fā)現(xiàn)電池存在的缺陷，從而避免電池在應(yīng)用時(shí)造成短路、自燃等安全問題。目前，電池的外觀檢測(cè)采用人工目檢的方式。但是人工目檢的方式，容易受主觀因素的影響，使得檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)難以量化。此外，在工作負(fù)荷大時(shí)，檢測(cè)人員容易產(chǎn)生疲勞，會(huì)出現(xiàn)對(duì)電池檢測(cè)錯(cuò)漏的錯(cuò)誤。由于人工目檢方式存在的問題，電池的外觀檢測(cè)準(zhǔn)確性低。如何提高電池的外觀檢測(cè)的準(zhǔn)確性成為了亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像缺陷檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，以至少解決相關(guān)技術(shù)。如何提高電池的外觀檢測(cè)的準(zhǔn)確性的問題。

2、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

3、獲取目標(biāo)對(duì)象2.5d圖像的積分圖像，在積分圖像中構(gòu)建若干網(wǎng)格；

4、以任一網(wǎng)格作為檢測(cè)區(qū)域滑動(dòng)遍歷積分圖像，以檢測(cè)區(qū)域和相鄰以設(shè)定方式分布的網(wǎng)格形成比較區(qū)域，通過遍歷獲取若干比較區(qū)域；

5、在任一比較區(qū)域中，獲取包含檢測(cè)區(qū)域的每一網(wǎng)格的像素平均值，并確定最大像素平均值和最小像素平均值；

6、若最大像素平均值和最小像素平均值的差值大于預(yù)設(shè)閾值，則獲取檢測(cè)區(qū)域的中心像素；

7、根據(jù)全部中心像素，獲取缺陷區(qū)域和缺陷區(qū)域的缺陷信息，根據(jù)缺陷信息確定缺陷類型。

8、在一實(shí)施例中，獲取缺陷區(qū)域的缺陷信息，根據(jù)缺陷信息確定缺陷類型，包括：

9、獲取缺陷區(qū)域中缺陷面積和缺陷的灰度值，若缺陷面積小于預(yù)設(shè)面積閾值且灰度值小于預(yù)設(shè)灰度閾值，根據(jù)預(yù)先獲取的第一檢測(cè)要求，則缺陷為輕度缺陷，其中，輕度缺陷表征缺陷不影響目標(biāo)對(duì)象的正常使用；

10、根據(jù)預(yù)先獲取的第二檢測(cè)要求，則缺陷為重度缺陷，重度缺陷表征缺陷能影響目標(biāo)對(duì)象正常使用。

11、在一實(shí)施例中，獲取每一網(wǎng)格的像素平均值的方式，具體配置為：

12、

13、其中， i( r,c)是任一網(wǎng)格在積分圖像對(duì)應(yīng)的像素值， average( r,c)是任一網(wǎng)格在積分圖像中的像素平均值，網(wǎng)格的尺寸為（ w,h）， w為網(wǎng)格的寬度， h為網(wǎng)格的高度。

14、在一實(shí)施例中，獲取目標(biāo)對(duì)象2.5d圖像的積分圖像，包括：

15、在目標(biāo)對(duì)象的2.5d圖像中確定目標(biāo)對(duì)象的主體區(qū)域圖像；

16、根據(jù)主體區(qū)域圖像獲取積分圖像。

17、在一實(shí)施例中，積分圖像滿足以下公式：

18、

19、其中， intergral（ r,c）為積分圖像， i( i,j)是主體區(qū)域圖像中任一位置的像素值，主體區(qū)域圖像尺寸為（ r,c）。

20、在一實(shí)施例中，在目標(biāo)對(duì)象的2.5d圖像中確定目標(biāo)對(duì)象的主體區(qū)域圖像，包括：

21、在2.5d圖像中，沿目標(biāo)對(duì)象的主體邊緣獲取若干測(cè)量塊；

22、獲取每一測(cè)量塊中的關(guān)于目標(biāo)對(duì)象的邊緣點(diǎn)，對(duì)全部邊緣點(diǎn)進(jìn)行擬合，獲得直線方程或圓形方程；

23、基于直線方程或圓形方程，獲取關(guān)于目標(biāo)對(duì)象的主體區(qū)域圖像。

24、在一實(shí)施例中，在積分圖像中構(gòu)建若干網(wǎng)格，包括：

25、基于2.5d圖像，獲取關(guān)于缺陷的初步尺寸，根據(jù)初步尺寸確定網(wǎng)格尺寸，其中，網(wǎng)格尺寸大于缺陷的尺寸；

26、基于網(wǎng)格尺寸，在積分圖像中構(gòu)建若干網(wǎng)格。

27、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像缺陷檢測(cè)裝置，其特征在于，包括：

28、構(gòu)建模塊，用于獲取目標(biāo)對(duì)象2.5d圖像的積分圖像，在積分圖像中構(gòu)建若干網(wǎng)格；

29、獲取模塊，用于以任一網(wǎng)格作為檢測(cè)區(qū)域滑動(dòng)遍歷積分圖像，以檢測(cè)區(qū)域和相鄰以設(shè)定方式分布的網(wǎng)格形成比較區(qū)域，通過遍歷獲取若干比較區(qū)域；

30、第一確定模塊，用于在任一比較區(qū)域中，獲取包含檢測(cè)區(qū)域的每一網(wǎng)格的像素平均值，并確定最大像素平均值和最小像素平均值；

31、第二確定模塊，若最大像素平均值和最小像素平均值的差值大于預(yù)設(shè)閾值，則獲取檢測(cè)區(qū)域的中心像素；

32、第三確定模塊，根據(jù)全部中心像素，獲取缺陷區(qū)域和獲取缺陷區(qū)域的缺陷信息，根據(jù)缺陷信息確定缺陷類型。

33、第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面所述的圖像缺陷檢測(cè)方法。

34、第四方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面所述的圖像缺陷檢測(cè)方法。

35、本申請(qǐng)實(shí)施例提供的圖像缺陷檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)至少具有以下技術(shù)效果。

36、采用目標(biāo)對(duì)象2.5d圖像的積分圖像進(jìn)行檢測(cè)，在對(duì)比區(qū)域內(nèi)，獲取像素平均值的最值之差，當(dāng)最值之差大于預(yù)設(shè)閾值，從而能確定對(duì)比區(qū)域內(nèi)，檢測(cè)區(qū)域與對(duì)比區(qū)域之間的灰度變化程度大，從而能確定檢測(cè)區(qū)域?yàn)槿毕輩^(qū)域。通過上述方法，平均像素的最值之差表征了灰度變化的劇烈程度，通過積分圖像中檢測(cè)區(qū)域與對(duì)比區(qū)域之間的灰度差確定檢測(cè)區(qū)域是否存在缺陷，并根據(jù)缺陷區(qū)域內(nèi)的缺陷信息，確定缺陷區(qū)域中的缺陷類型，從而能精準(zhǔn)地確定圖像中的缺陷，從而提高了在電池檢測(cè)過程中的準(zhǔn)確性。

37、本申請(qǐng)的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的細(xì)節(jié)在以下附圖和描述中提出，以使本申請(qǐng)的其他特征、目的和優(yōu)點(diǎn)更加簡(jiǎn)明易懂。

技術(shù)特征：

1.一種圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取所述缺陷區(qū)域的缺陷信息，根據(jù)所述缺陷信息確定缺陷類型，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，獲取所述每一網(wǎng)格的像素平均值的方式，具體配置為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)對(duì)象2.5d圖像的積分圖像，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述積分圖像滿足以下公式：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述在目標(biāo)對(duì)象的2.5d圖像中確定目標(biāo)對(duì)象的主體區(qū)域圖像，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述在所述積分圖像中構(gòu)建若干網(wǎng)格，包括：

8.一種圖像缺陷檢測(cè)裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器，處理器，以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的圖像缺陷檢測(cè)方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的圖像缺陷檢測(cè)方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及一種圖像缺陷檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該圖像缺陷檢測(cè)方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象2.5D圖像的積分圖像，在積分圖像中構(gòu)建若干網(wǎng)格；以任一網(wǎng)格作為檢測(cè)區(qū)域滑動(dòng)遍歷積分圖像，以檢測(cè)區(qū)域和相鄰以設(shè)定方式分布的網(wǎng)格形成比較區(qū)域，通過遍歷獲取若干比較區(qū)域；在任一比較區(qū)域中，獲取包含檢測(cè)區(qū)域的每一網(wǎng)格的像素平均值，并確定最大像素平均值和最小像素平均值；若最大像素平均值和最小像素平均值的差值大于預(yù)設(shè)閾值，則獲取所述檢測(cè)區(qū)域的中心像素，并獲得由全部所述中心像素組成的缺陷區(qū)域；獲取缺陷區(qū)域的缺陷信息，根據(jù)缺陷信息確定缺陷類型。通過本申請(qǐng)，提高了檢測(cè)缺陷的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：付偉男,王磊,余明嶺
受保護(hù)的技術(shù)使用者：杭州靈西機(jī)器人智能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19