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原文传递一种基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，装置与系统

专利名称：	一种基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，装置与系统
摘要：	本发明提供一种基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，装置与系统，应用于工业现场印刷，包括：用于根据产品的参考图像选取多个定位核和检测区，建立每一检测区与对应距离最近定位核的对应关系，并为每一检测区设置图像检测参数；用于根据产品的多张训练图像进行定位、处理、生成以及统计操作，获取二维待统计数据序列，将所述二维待统计数据序列分析得到的统计数据序列与所述检测阈值生成参数计算得到高检测阈值序列和低检测阈值序列；用于根据产品的待检图像进行定位、处理以及生成操作获取待检数据序列，并将根据所述待检数据序列计算得到的高超差数据序列、低超差数据序列与预设的缺陷检测条件对比，确认所述待检图像的图纹质量检测结果。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京中科慧眼科技有限公司
发明人：	孟然;杨波;李根;柴华;杜继霞;王哲;贾勇;安迪;蔡辉;郭慧慧;孙汝光
专利状态：	有效
申请日期：	2019-07-24T00:00:00+0800
发布日期：	2019-12-31T00:00:00+0800
申请号：	CN201910671886.5
公开号：	CN110632094A
代理机构：	北京远立知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	李海燕
分类号：	G01N21/95(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100085 北京市海淀区创业中路32号楼32-1-1-559
主权项：	1.一种基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，包括：基于产品的训练图像对每一检测区对应的定位核执行定位运算，获取来自所述训练图像的待统计数据序列，选取多张训练图像重复执行此过程，获取来自所述多张训练图像的二维待统计数据序列；将所述二维待统计数据序列按照检测区维度进行统计，得到来自所述多张训练图像的统计数据序列，并根据所述统计数据序列和预设的检测阈值生成参数计算得到来自所述多张训练图像的高检测阈值序列和低检测阈值序列；基于产品的待检图像对每一检测区对应的定位核执行定位运算，获取所述待检图像的待检数据序列，并根据所述待检数据序列与所述高检测阈值序列、所述低检测阈值序列分别计算得到来自所述待检图像的高超差数据序列、低超差数据序列；处理所述高超差数据序列、低超差数据序列生成来自所述待检图像的超差点集数据，将所述超差点集数据与预设的缺陷检测条件对比，确认所述待检图像的图纹质量检测结果。 2.如权利要求1所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，在所述基于产品的训练图像对每一检测区对应的定位核执行定位运算之前，还包括：基于产品的参考图像选取多个定位核和多个检测区，建立每一检测区与距离最近的定位核的对应关系，并为每一检测区设置图像检测参数。 3.如权利要求2所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，所述基于产品的参考图像选取多个定位核和多个检测区，建立每一检测区与距离最近的定位核的对应关系，并为每一检测区设置图像检测参数，具体包括：定位核选取阶段：选取产品的标准图像作为参考图像，均匀选取所述参考图像中多个匹配度高的图纹区域作为定位核，并分别记录多个定位核的定位核第一坐标；检测区选取阶段：选取所述参考图像中多个需要进行质量检测的图纹区域作为检测区，并分别记录多个检测区的检测区第一坐标；坐标关系建立阶段：基于所述检测区第一坐标和所述定位核第一坐标，建立每一检测区与距离最近的定位核的对应关系；参数设置阶段：为每一检测区设置图像检测参数，所述图像检测参数包括检测阈值生成参数和缺陷检测条件。 4.如权利要求1所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，所述基于产品的训练图像对每一检测区对应的定位核执行定位运算，获取来自所述训练图像的待统计数据序列，选取产品的多张训练图像重复执行此过程，获取来自所述多张训练图像的二维待统计数据序列，具体包括：定位核定位阶段：基于产品的训练图像调用快速匹配算法对定位核进行定位，获取训练图像中所述定位核的定位核第二坐标，并进行以下计算得到所述定位核的第一坐标偏移量：第一坐标偏移量＝定位核第二坐标-定位核第一坐标；检测区定位阶段：与所述定位核存在所述对应关系的检测区在所述训练图像的坐标偏移量等同于所述第一坐标偏移量，进行下列计算得到所述检测区的检测区第二坐标：检测区第二坐标＝检测区第一坐标+第一坐标偏移量；检测区坐标处理阶段：判断所述检测区第二坐标是否为整数，根据判断结果确认所述检测区的待统计数据；待统计数据序列生成阶段：所述训练图像的每一定位核均经过所述定位核定位阶段、检测区定位阶段以及检测区坐标处理阶段，得到来自所述训练图像的待统计数据序列；二维待统计数据序列生成阶段：选取产品的多张训练图像重复依次执行所述定位核定位阶段、检测区定位阶段、检测区坐标处理阶段以及待统计数据序列生成阶段，获取来自所述多张训练图像的二维待统计数据序列；所述二维待统计数据序列的行表示训练图像，列表示检测区，第一行第一列表示第一张训练图像的第一个检测区的待统计数据。 5.如权利要求4所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，所述检测区坐标处理阶段,具体包括：在所述检测区第二坐标为整数时，所述训练图像中所述检测区的待统计数据即为所述训练图像中检测区第二坐标所在的区域图像数据，所述待统计数据与对应检测区的宽维度和高维度均相同；在所述检测区第二坐标为小数时，对所述训练图像中检测区第二坐标所在的邻域图像数据进行亚像素插值，得到所述训练图像中所述检测区的待统计数据。 6.如权利要求1所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，所述将所述二维待统计数据序列按照检测区进行统计，得到来自所述多张训练图像的统计数据序列，并根据所述统计数据序列和预设的检测阈值生成参数计算得到来自所述多张训练图像的高检测阈值序列和低检测阈值序列，具体包括：数据统计阶段：基于所述二维待统计数据序列，逐一训练图像对某一检测区的待统计数据进行逐像素点统计最大值，得到所述检测区的检测区最大值，所述检测区最大值与对应检测区的宽维度和高维度相同，逐一检测区重复上述过程，得到来自所述多张训练图像的检测区最大值序列；同理可统计来自所述多张训练图像的统计数据序列包括：检测区次大值序列、检测区最小值序列、检测区次小值序列以及检测区平均值序列；检测阈值计算阶段：基于某个检测区的统计数据和所述检测阈值生成参数对所述检测区进行逐像素点计算，得到所述检测区的高检测阈值、低检测阈值，所述高检测阈值、低检测阈值均与所述检测区的宽维度和高维度相同，计算公式如下：像素点高检测阈值＝检测区中所述像素点的平均值+(检测区中所述像素点的次大值-检测区中所述像素点的平均值)×高阈值乘系数+高阈值加系数+高阈值邻域系数×像素点邻域公差值，其中，所述像素点邻域公差值＝像素点邻域最大值-像素点邻域最小值；像素点低检测阈值＝检测区中所述像素点的平均值-(检测区中所述像素点的平均值-检测区中所述像素点的次小值)×低阈值乘系数-低阈值加系数-低阈值邻域系数×像素点邻域公差值，其中，所述高阈值乘系数、高阈值加系数、高阈值邻域系数、低阈值乘系数、低阈值加系数、低阈值邻域系数包括在所述检测区预设的检测阈值生成参数；检测阈值序列生成阶段：对每一检测区执行检测阈值计算阶段，得到来自所述多张训练图像的高检测阈值序列和低检测阈值序列。 7.如权利要求1所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，所述基于产品的待检图像对每一检测区对应的定位核执行定位运算，获取来自所述待检图像的待检数据序列，具体包括：基于产品的待检图像，执行所述定位核定位阶段获得待检图像中所述定位核的第二坐标偏移量；执行所述检测区定位阶段对所述第二坐标偏移量进行处理，得到所述检测区的检测区第三坐标；执行所述检测区坐标处理阶段对所述检测区第三坐标进行处理，获取来自所述待检图像的待检数据序列。 8.如权利要求1所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，所述根据所述待检数据序列与所述高检测阈值序列、所述低检测阈值序列分别计算得到来自所述待检图像的高超差数据序列、低超差数据序列，具体包括：超差数据计算阶段：基于某个检测区的待检数据和所述高检测阈值、低检测阈值对所述检测区进行逐像素点计算，分别得到所述检测区的高超差数据、低超差数据，所述高超差数据、低超差数据均与所述检测区的宽维度和高维度相同，具体算法如下：超差数据序列生成阶段：对每一检测区执行超差数据计算阶段，得到来自所述待检图像的高超差数据序列和低超差数据序列。 9.如权利要求1所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测方法，其特征在于，所述处理所述高超差数据序列、低超差数据序列生成来自所述待检图像的超差点集数据，将所述超差点集数据与预设的缺陷检测条件对比，确认所述待检图像的图纹质量检测结果，包括：超差点集数据统计阶段：基于某个检测区的高超差数据、低超差数据计算所述检测区中每一连通超差点集的超差面积和平均超差值；缺陷判断阶段：所述缺陷检测条件包括超差面积阈值和能量阈值，在所述超差面积大于所述超差面积阈值，且所述平均超差值大于所述能量阈值时，确认所述检测区某一连通超差点集存在印刷缺陷；缺陷分析阶段：在所述连通超差点集存在于所述高超差数据时，则确认所述连通超差点集的印刷缺陷为图纹缺印或颜色偏浅；在所述连通超差点集存在于所述低超差数据时，则所述连通超差点集的印刷缺陷类型为图纹多墨或颜色偏深；检测区缺陷分析：对所述检测区的每一连通超差点集，执行所述缺陷判断阶段以及所述缺陷分析阶段，确认所述检测区的印刷缺陷状况；待检图像缺陷分析：对所述待检图像的每一检测区，执行所述超差点集数据统计阶段、所述缺陷判断阶段以及所述缺陷分析阶段确认所述待检图像的印刷缺陷状况。 10.一种基于逐点比对分析的图纹质量检测装置，其特征在于，包括：模型建立模块，用于根据产品的参考图像选取多个定位核和多个检测区，建立每一检测区与对应距离最近定位核的对应关系，并为每一检测区设置图像检测参数；模型训练模块，用于根据产品的多张训练图像进行定位、处理、生成以及统计操作，获取来自多张训练图像的二维待统计数据序列，将所述二维待统计数据序列分析得到的统计数据序列与所述检测阈值生成参数计算得到高检测阈值序列和低检测阈值序列；模型检测模块，用于根据产品的待检图像进行定位、处理以及生成操作获取所述待检图像的待检数据序列，并将根据所述待检数据序列计算得到的高超差数据序列、低超差数据序列与预设的缺陷检测条件对比，确认所述待检图像的图纹质量检测结果。 11.一种基于逐点比对分析的图纹质量检测系统，其特征在于，包括权利要求10所述的基于逐点比对分析的图纹质量检测装置。
所属类别：	发明专利