CN109142366A - 球形外壳缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种球形外壳缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质。球形外壳缺陷检测方法包括以下步骤：获取球形外壳图像，并对球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像；基于灰度图像，提取检测区域；对灰度图像进行中值滤波处理，将经过中值滤波处理后的灰度图像与原灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像；提取差异特征图像中的缺陷区域；检测缺陷区域是否为有效缺陷区域；若缺陷区域为有效缺陷区域，则检测缺陷区域是否属于需要的检测区域；若所述缺陷区域属于需要的检测区域，则基于缺陷区域对球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识。通过本发明，实现了自动对球形外壳的品质进行检测，提高了检测效率以及准确度。

Description

球形外壳缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及自动化检测技术领域，尤其涉及球形外壳缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，针对球形外壳产品的品质检测一般依赖于人力完成。由于人力有限，当需要进行品质检测的球形外壳产品较多时，增加了质检员的工作压力与强度，使得质检员的判断变得不够准确，从而导致对球形外壳产品的检测结果出现误差，降低了质检结果的准确性。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种球形外壳缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中针对球形外壳产品的品质检测需要依赖人工完成的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种球形外壳缺陷检测方法，所述球形外壳缺陷检测方法包括以下步骤：

获取球形外壳图像，并对所述球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像；

基于所述灰度图像，提取检测区域；

对所述灰度图像进行中值滤波处理，将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像；

检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域；

检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域；

若所述缺陷区域为有效缺陷区域，则检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域；

若所述缺陷区域属于所述检测区域，则基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识。

可选的，所述基于所述灰度图像，提取检测区域的步骤包括：

对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，基于所述二值图像进行连通域提取；

从提取得到的连通域中选取满足预设条件的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

可选的，所述从提取得到的连通域中选取满足预设条件的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域的步骤包括：

从提取得到的连通域中选取轮廓面积最大或轮廓长度最长的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

可选的，所述将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像的步骤包括：

将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与所述灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值；

将所述差值按位排列，得到差异特征图像。

可选的，所述检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域的步骤包括：

检测所述差异特征图像中是否存在灰度值超出预设取值范围的区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，得到暗点缺陷区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，得到亮点缺陷区域。

可选的，所述检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域的步骤包括：

检测所述缺陷区域中的像素点个数是否大于或等于预设阈值；

若所述缺陷区域中的像素点个数大于或等于预设阈值，则所述缺陷区域为有效缺陷区域。

可选的，所述检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域的步骤包括：

获取所述检测区域对应的第一坐标集合，获取所述缺陷区域对应的第二坐标集合；

检测所述第二坐标集合是否属于所述第一坐标集合；

若所述第二坐标集合属于所述第一坐标集合，则所述缺陷区域属于所述检测区域。

可选的，所述基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识的步骤包括：

获取所述缺陷区域对应的缺陷类型，获取所述缺陷区域对应的第二坐标集合，基于所述缺陷类型以及第二坐标集合生成所述球形外壳图像对应的标识信息；

存储和/或输出所述标识信息。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种球形外壳缺陷检测装置，所述球形外壳缺陷检测装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的球形外壳缺陷检测程序，所述球形外壳缺陷检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的球形外壳缺陷检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有球形外壳缺陷检测程序，所述球形外壳缺陷检测程序被处理器执行时实现如上所述的球形外壳缺陷检测方法的步骤。

本发明中，获取球形外壳图像，并对所述球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像；基于所述灰度图像，提取检测区域；对所述灰度图像进行中值滤波处理，将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像；检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域；检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域；若所述缺陷区域为有效缺陷区域，则检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域；若所述缺陷区域属于所述检测区域，则基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识。通过本发明，无需通过人工对球形外壳可能存在的缺陷进行检测，实现了自动对球形外壳的品质进行检测，提高了检测效率以及准确度。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的球形外壳缺陷检测装置结构示意图；

图2为本发明球形外壳缺陷检测方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中检测系统结构示意图；

图4为本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中差异对比示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的球形外壳缺陷检测装置结构示意图。

如图1所示，该球形外壳缺陷检测装置可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的球形外壳缺陷检测装置结构并不构成对球形外壳缺陷检测装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及球形外壳缺陷检测程序。

在图1所示的球形外壳缺陷检测装置中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，并执行以下操作：

获取球形外壳图像，并对所述球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像；

基于所述灰度图像，提取检测区域；

对所述灰度图像进行中值滤波处理，将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像；

检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域；

检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域；

若所述缺陷区域为有效缺陷区域，则检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域；

若所述缺陷区域属于所述检测区域，则基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，还执行以下操作：

对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，基于所述二值图像进行连通域提取；

从提取得到的连通域中选取满足预设条件的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，还执行以下操作：

从提取得到的连通域中选取轮廓面积最大或轮廓长度最长的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，还执行以下操作：

将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与所述灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值；

将所述差值按位排列，得到差异特征图像。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，还执行以下操作：

检测所述差异特征图像中是否存在灰度值超出预设取值范围的区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，得到暗点缺陷区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，得到亮点缺陷区域。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，还执行以下操作：

检测所述缺陷区域中的像素点个数是否大于或等于预设阈值；

若所述缺陷区域中的像素点个数大于或等于预设阈值，则所述缺陷区域为有效缺陷区域。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，还执行以下操作：

获取所述检测区域对应的第一坐标集合，获取所述缺陷区域对应的第二坐标集合；

检测所述第二坐标集合是否属于所述第一坐标集合；

若所述第二坐标集合属于所述第一坐标集合，则所述缺陷区域属于所述检测区域。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的球形外壳缺陷检测程序，还执行以下操作：

获取所述缺陷区域对应的缺陷类型，获取所述缺陷区域对应的第二坐标集合，基于所述缺陷类型以及第二坐标集合生成所述球形外壳图像对应的标识信息；

存储和/或输出所述标识信息。

参照图2，图2为本发明球形外壳缺陷检测方法第一实施例的流程示意图。

在一实施例中，球形外壳缺陷检测方法包括：

步骤S10，获取球形外壳图像，并对所述球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像；

参照图3，图3为本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中检测系统结构示意图。机器人从注塑机上取下产品(即球形外壳6)放在转台4上，随着转盘5转动，转台4上的球形外壳6到达拍摄位置，控制相机1和相机2对球形外壳6进行拍照。本实施例中，转台4可带动球形外壳6转动，例如每次转动120度。一实施例中，当球形外壳6到达拍摄位置后，控制相机1和相机2拍照，然后转台4带动球形外壳6转动120度，再次控制相机1和相机2拍照，然后转台4再次带动球形外壳6转动120度，再次控制相机1和相机2拍照，经过三次拍照动作后，便可得到若干张图像，这些图像统称为球形外壳图像，其中，3为光源。

本实施例中，获取球形外壳图像后，对球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像。预处理包括但不限于图像增强处理、滤波处理、形态学运算等预处理操作。对球形外壳图像进行预处理的主要目的是消除球形外壳图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。

步骤S20，基于所述灰度图像，提取检测区域；

本实施例中，提取检测区域的步骤包括：

步骤S201，对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像。通过选取适当的阈值，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255【黑(0)和白(255)】，使整个图像呈现出黑白的效果。二值化常用的方法有两种(1)ostu方法，(2)Kittle算法；

步骤S202，对二值图像进行开操作。开操作一般应用在二值图像分析处理的基础上，使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。主要用来保留某种结构操作，remove其他不符合结构区域的前景区域像素；

步骤S203，连通域提取。

经过上述步骤S201～步骤S203后，会得到一个或多个连通域。若得到的连通域只有一个，则将该连通域作为检测区域；若得到的连通域有多个，则从多个连通域中查找轮廓面积最大的连通域作为检测区域，或从多个连通域中查找轮廓长度最长的连通域作为检测区域。

步骤S30，对所述灰度图像进行中值滤波处理，将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像；

本实施例中，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。即对灰度图像进行中值滤波处理后，得到的新的灰度图像中每个像素点的灰度值为原灰度图像中所有像素点灰度值的中值。将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与原灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值，然后将得到的差值按位排列，得到差异特征图像。如图4所示，图4为本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中差异对比示意图。如图4所示，将经过中值滤波处理后的灰度图像中像素点1与原灰度图像中像素点1`进行灰度值相减，即像素点1的灰度值减像素点1`的灰度值，得到差值，该差值即为差异特征图像中像素点1``的灰度值；类似的，将经过中值滤波处理后的灰度图像中像素点2与原灰度图像中像素点2`进行灰度值相减，即像素点2的灰度值减像素点2`的灰度值，得到差值，该差值即为差异特征图像中像素点2``的灰度值；将经过中值滤波处理后的灰度图像中像素点3与原灰度图像中像素点3`进行灰度值相减，即像素点3的灰度值减像素点3`的灰度值，得到差值，该差值即为差异特征图像中像素点3``的灰度值；以此类推，将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与原灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值，然后将得到的差值按位排列，便可得到差异特征图像。

步骤S40，检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域；

本实施例中，预设取值范围可设置为[-δ，δ]，其中，δ的值根据实际需要进行设置，在此不作限制。

本发明一实施例中，可对差异特征图像进行复制，得到两张相同的差异特征图像，可记为差异特征图像1以及差异特征图像2。

对差异特征图像1可进行如下操作：对差异特征图像1进行阈值分割，其中，大于δ的像素点灰度设置为1，其余像素点灰度设置为0，分割出暗点缺陷区域；

对差异特征图像2可进行如下操作：对差异特征图像2进行阈值分割，其中，小于-δ的像素点灰度设置为1，其余像素点灰度设置为0，分割出亮点缺陷区域。

如上实施例，当差异特征图像中存在缺陷区域时，便可将缺陷区域(暗点缺陷区域或亮点缺陷区域)从差异特征图像中提取。

步骤S50，检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域；

本实施例中，提取得到缺陷区域后，进一步检测该缺陷区域中的像素点个数是否大于预设阈值，该预设阈值根据实际需要进行设置。该预设阈值的设置要满足：当缺陷区域中的像素点个数大于预设阈值时，该缺陷容易被人眼观察到。本实施例中，若缺陷区域中的像素点个数大于预设阈值，则该缺陷区域为有效缺陷区域。

步骤S60，若所述缺陷区域为有效缺陷区域，则检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域；

本实施例中，若缺陷区域为有效缺陷区域，则进一步获取该缺陷区域的坐标集合I以及检测区域的坐标集合E，并判断集合I是否属于集合E，若集合I属于集合E，则说明该缺陷区域处于检测区域内，即缺陷区域属于所述检测区域。本实施例中，以差异特征图像的左下角为圆心建立坐标系，便可得到缺陷区域在差异特征图像中的坐标集合I；同样的以灰度图像的左下角为圆心建立坐标系，便可得到检测区域在灰度图像中的坐标集合E。

步骤S70，若所述缺陷区域属于所述检测区域，则基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识。

本实施例中，检测区域即当前检测的球形外壳产品的图像(球形外壳图像中包括球形外壳产品的图像以及其他背景图像)，若缺陷区域属于检测区域，则说明当前检测的球形外壳上存在缺陷，进一步确定该缺陷的类型，以及缺陷的位置，并输出和/或存储缺陷类型以及缺陷所处位置对应的标识信息。

一实施例中，当该缺陷区域为暗点缺陷区域时，且获取该缺陷区域的位置为集合I，则该球形外壳上存在暗点缺陷，生成的标识信息为“产品存在暗点缺陷，位置为集合I”；一实施例中，当该缺陷区域为亮点缺陷区域时，则该球形外壳上存在亮点缺陷，生成的标识信息为“产品存在亮点缺陷，位置为集合I”；一实施例中，当该缺陷区域同时包含暗点缺陷区域以及亮度缺陷区域时，则该球形外壳上存在暗点缺陷以及亮点缺陷，生成的标识信息为“产品存在暗点缺陷以及亮点缺陷，位置为集合I”。标识信息可以以声音、文字、灯光等形式进行输出。标识信息可以存储在球形外壳缺陷检测装置内部或外部的存储器。

本实施例中，获取球形外壳图像，并对所述球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像；基于所述灰度图像，提取检测区域；对所述灰度图像进行中值滤波处理，将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像；检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域；检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域；若所述缺陷区域为有效缺陷区域，则检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域；若所述缺陷区域属于所述检测区域，则基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识。通过本实施例，无需通过人工对球形外壳可能存在的缺陷进行检测，实现了自动对球形外壳的品质进行检测，提高了检测效率以及准确度。

进一步的，本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中，步骤S20包括：

对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，基于所述二值图像进行连通域提取；

从提取得到的连通域中选取满足预设条件的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

本实施例中，提取检测区域的步骤包括：

步骤S201，对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像。通过选取适当的阈值，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255【黑(0)和白(255)】，使整个图像呈现出黑白的效果。二值化常用的方法有两种(1)ostu方法，(2)Kittle算法；

步骤S202，对二值图像进行开操作。开操作一般应用在二值图像分析处理的基础上，使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。主要用来保留某种结构操作，remove其他不符合结构区域的前景区域像素；

步骤S203，连通域提取。

经过上述步骤S201～步骤S203后，会得到一个或多个连通域。若得到的连通域只有一个，则将该连通域作为检测区域；若得到的连通域有多个，则从多个连通域中查找轮廓面积最大的连通域作为检测区域，或从多个连通域中查找轮廓长度最长的连通域作为检测区域。

本实施例中，检测区域即当前检测的球形外壳产品的图像(球形外壳图像中包括球形外壳产品的图像以及其他背景图像)，设置检测区域的选取条件，可避免将错位的连通域作为检测区域，从而提高后续判断的准确性。

进一步的，本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中，所述从提取得到的连通域中选取满足预设条件的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域的步骤包括：

从提取得到的连通域中选取轮廓面积最大或轮廓长度最长的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

本实施例中，提取检测区域的步骤包括：

步骤S201，对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像。通过选取适当的阈值，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255【黑(0)和白(255)】，使整个图像呈现出黑白的效果。二值化常用的方法有两种(1)ostu方法，(2)Kittle算法；

步骤S202，对二值图像进行开操作。开操作一般应用在二值图像分析处理的基础上，使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。主要用来保留某种结构操作，remove其他不符合结构区域的前景区域像素；

步骤S203，连通域提取。

经过上述步骤S201～步骤S203后，会得到一个或多个连通域。若得到的连通域只有一个，则将该连通域作为检测区域；若得到的连通域有多个，则从多个连通域中查找轮廓面积最大的连通域作为检测区域，或从多个连通域中查找轮廓长度最长的连通域作为检测区域。

本实施例中，检测区域即当前检测的球形外壳产品的图像(球形外壳图像中包括球形外壳产品的图像以及其他背景图像)，设置检测区域的选取条件，可避免将错位的连通域作为检测区域，从而提高后续判断的准确性。

进一步的，本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中，所述将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像的步骤包括：

将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与所述灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值；

将所述差值按位排列，得到差异特征图像。

本实施例中，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。即对灰度图像进行中值滤波处理后，得到的新的灰度图像中每个像素点的灰度值为原灰度图像中所有像素点灰度值的中值。将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与原灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值，然后将得到的差值按位排列，得到差异特征图像。如图4所示，图4为本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中差异对比示意图。如图4所示，将经过中值滤波处理后的灰度图像中像素点1与原灰度图像中像素点1`进行灰度值相减，即像素点1的灰度值减像素点1`的灰度值，得到差值，该差值即为差异特征图像中像素点1``的灰度值；类似的，将经过中值滤波处理后的灰度图像中像素点2与原灰度图像中像素点2`进行灰度值相减，即像素点2的灰度值减像素点2`的灰度值，得到差值，该差值即为差异特征图像中像素点2``的灰度值；将经过中值滤波处理后的灰度图像中像素点3与原灰度图像中像素点3`进行灰度值相减，即像素点3的灰度值减像素点3`的灰度值，得到差值，该差值即为差异特征图像中像素点3``的灰度值；以此类推，将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与原灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值，然后将得到的差值按位排列，便可得到差异特征图像。

进一步的，本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中，步骤S40包括：

检测所述差异特征图像中是否存在灰度值超出预设取值范围的区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，得到暗点缺陷区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，得到亮点缺陷区域。

本实施例中，预设取值范围可设置为[-δ，δ]，其中，δ的值根据实际需要进行设置，在此不作限制。

本发明一实施例中，可对差异特征图像进行复制，得到两张相同的差异特征图像，可记为差异特征图像1以及差异特征图像2。

对差异特征图像1可进行如下操作：对差异特征图像1进行阈值分割，其中，大于δ的像素点灰度设置为1，其余像素点灰度设置为0，分割出暗点缺陷区域；

对差异特征图像2可进行如下操作：对差异特征图像2进行阈值分割，其中，小于-δ的像素点灰度设置为1，其余像素点灰度设置为0，分割出亮点缺陷区域。

如上实施例，当差异特征图像中存在缺陷区域时，便可将缺陷区域(暗点缺陷区域或亮点缺陷区域)从差异特征图像中提取。

进一步的，本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中，步骤S50包括：

检测所述缺陷区域中的像素点个数是否大于或等于预设阈值；

若所述缺陷区域中的像素点个数大于或等于预设阈值，则所述缺陷区域为有效缺陷区域。

本实施例中，提取得到缺陷区域后，进一步检测该缺陷区域中的像素点个数是否大于预设阈值，该预设阈值根据实际需要进行设置。该预设阈值的设置要满足：当缺陷区域中的像素点个数大于预设阈值时，该缺陷容易被人眼观察到。本实施例中，若缺陷区域中的像素点个数大于预设阈值，则该缺陷区域为有效缺陷区域。

本实施例中，只有在缺陷区域中的像素点个数大于预设阈值时，该缺陷区域才为有效缺陷区域，使得对缺陷区域的判断更加符合实际情况。

进一步的，本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中，所述检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域的步骤包括：

获取所述检测区域对应的第一坐标集合，获取所述缺陷区域对应的第二坐标集合；

检测所述第二坐标集合是否属于所述第一坐标集合；

若所述第二坐标集合属于所述第一坐标集合，则所述缺陷区域属于所述检测区域。

本实施例中，若缺陷区域为有效缺陷区域，则进一步获取该缺陷区域的坐标集合I以及检测区域的坐标集合E，并判断集合I是否属于集合E，若集合I属于集合E，则说明该缺陷区域处于检测区域内，即缺陷区域属于所述检测区域。本实施例中，以差异特征图像的左下角为圆心建立坐标系，便可得到缺陷区域在差异特征图像中的坐标集合I；同样的以灰度图像的左下角为圆心建立坐标系，便可得到检测区域在灰度图像中的坐标集合E。

本发明另一可选实施例中，还可以是检测缺陷区域与检测区域的重叠部分中的像素点个数是否大于预设值，在检测到缺陷区域与检测区域的重叠部分中的像素点个数大于预设值时，认为缺陷区域属于检测区域。

本实施例中，根据坐标判断缺陷区域是否属于检测区域，使得判断结果更加准确可靠。

进一步的，本发明球形外壳缺陷检测方法一实施例中，所述基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识的步骤包括：

获取所述缺陷区域对应的缺陷类型，获取所述缺陷区域对应的第二坐标集合，基于所述缺陷类型以及第二坐标集合生成所述球形外壳图像对应的标识信息；

存储和/或输出所述标识信息。

本实施例中，检测区域即当前检测的球形外壳产品的图像(球形外壳图像中包括球形外壳产品的图像以及其他背景图像)，若缺陷区域属于检测区域，则说明当前检测的球形外壳上存在缺陷，进一步确定该缺陷的类型，以及缺陷的位置，并输出和/或存储缺陷类型以及缺陷所处位置对应的标识信息。

一实施例中，当该缺陷区域为暗点缺陷区域时，且获取该缺陷区域的位置为集合I，则该球形外壳上存在暗点缺陷，生成的标识信息为“产品存在暗点缺陷，位置为集合I”；一实施例中，当该缺陷区域为亮点缺陷区域时，则该球形外壳上存在亮点缺陷，生成的标识信息为“产品存在亮点缺陷，位置为集合I”；一实施例中，当该缺陷区域同时包含暗点缺陷区域以及亮度缺陷区域时，则该球形外壳上存在暗点缺陷以及亮点缺陷，生成的标识信息为“产品存在暗点缺陷以及亮点缺陷，位置为集合I”。标识信息可以以声音、文字、灯光等形式进行输出。标识信息可以存储在球形外壳缺陷检测装置内部或外部的存储器。

本实施例中，存储和/或输出标识信息，使得相关人员及时了解球形外壳存在的缺陷，并根据标识信息对球形外壳的品质进行改良。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有球形外壳缺陷检测程序，所述球形外壳缺陷检测程序被处理器执行时实现如上所述的球形外壳缺陷检测方法的步骤。

本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述球形外壳缺陷检测方法的各个实施例基本相同，在此不做赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述球形外壳缺陷检测方法包括以下步骤：

获取球形外壳图像，并对所述球形外壳图像进行预处理，得到灰度图像；

基于所述灰度图像，提取检测区域；

对所述灰度图像进行中值滤波处理，将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像；

检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域；

检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域；

若所述缺陷区域为有效缺陷区域，则检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域；

若所述缺陷区域属于所述检测区域，则基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识。

2.如权利要求1所述的球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述灰度图像，提取检测区域的步骤包括：

对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值图像，基于所述二值图像进行连通域提取；

从提取得到的连通域中选取满足预设条件的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

3.如权利要求2所述的球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述从提取得到的连通域中选取满足预设条件的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域的步骤包括：

从提取得到的连通域中选取轮廓面积最大或轮廓长度最长的目标连通域，并将所述目标连通域作为检测区域。

4.如权利要求1所述的球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述将经过中值滤波处理后的灰度图像与所述灰度图像进行差异对比，得到差异特征图像的步骤包括：

将经过中值滤波处理后的灰度图像中每个像素点的像素值，与所述灰度图像中每个像素点的像素值，按位相减求差值；

将所述差值按位排列，得到差异特征图像。

5.如权利要求1所述的球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述检测所述差异特征图像中是否存在缺陷区域，若存在，则提取所述缺陷区域的步骤包括：

检测所述差异特征图像中是否存在灰度值超出预设取值范围的区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且大于预设取值范围上限值的区域，得到暗点缺陷区域；

若所述差异特征图像中存在灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，则从所述差异特征图像中提取所述灰度值超出预设取值范围且小于预设取值范围下限值的区域，得到亮点缺陷区域。

6.如权利要求1所述的球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述检测所述缺陷区域是否为有效缺陷区域的步骤包括：

检测所述缺陷区域中的像素点个数是否大于或等于预设阈值；

若所述缺陷区域中的像素点个数大于或等于预设阈值，则所述缺陷区域为有效缺陷区域。

7.如权利要求1所述的球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述检测所述缺陷区域是否属于所述检测区域的步骤包括：

获取所述检测区域对应的第一坐标集合，获取所述缺陷区域对应的第二坐标集合；

检测所述第二坐标集合是否属于所述第一坐标集合；

若所述第二坐标集合属于所述第一坐标集合，则所述缺陷区域属于所述检测区域。

8.如权利要求1至7中任一项所述的球形外壳缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述缺陷区域对所述球形外壳图像对应的球形外壳进行缺陷标识的步骤包括：

获取所述缺陷区域对应的缺陷类型，基于所述缺陷类型生成所述球形外壳图像对应的球形外壳的检测信息；

输出所述检测信息。

9.一种球形外壳缺陷检测装置，其特征在于，所述球形外壳缺陷检测装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的球形外壳缺陷检测程序，所述球形外壳缺陷检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的球形外壳缺陷检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有球形外壳缺陷检测程序，所述球形外壳缺陷检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的球形外壳缺陷检测方法的步骤。