CN113933312A - 表面缺陷的周期性规律实时判定方法 - Google Patents

表面缺陷的周期性规律实时判定方法 Download PDF

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CN113933312A
CN113933312A CN202111164216.8A CN202111164216A CN113933312A CN 113933312 A CN113933312 A CN 113933312A CN 202111164216 A CN202111164216 A CN 202111164216A CN 113933312 A CN113933312 A CN 113933312A
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许俊炜
葛铭
沈井学
魏江
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Hangzhou Baizijian Technology Co ltd
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
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    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection

Abstract

本发明涉及一种表面缺陷的周期性规律实时判定方法，为：S1、获取预设的横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin；S2、获取表面缺陷检测系统检测出的最新缺陷Fn的缺陷结构化数据，缺陷结构化数据包括横向坐标CD、纵向坐标MD和缺陷分类Class；S3、将最新缺陷Fn加入缺陷缓存列表；S4、将Fn与周期性趋势缓存列表中的趋势匹配计算，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表，结束本次计算；若不能匹配任一趋势则继续执行S5；S5、将最新缺陷Fn与缺陷缓存列表中在先已加入的缺陷基于缺陷结构化数据进行周期性数据匹配。

Description

表面缺陷的周期性规律实时判定方法
技术领域
本发明涉及一种表面缺陷的周期性规律实时判定方法。适用于缺陷检测领域。
背景技术
目前，基于机器视觉的材料表面缺陷检测系统已经广泛应用到各种材料的生产中。机器视觉检测技术也不断进步，从黑白相机到彩色相机，相机分辨率不断提高，缺陷分类算法也不断发展，更加精确。周期性缺陷是由于前道工序故障或者传输机器故障引发的缺陷，若不及时发现处理，生产出来的产品缺陷率将非常高。
专利号为201510952057.6的中国专利《压延过程中压延材料表面周期性缺陷的检测方法》公开了一种基于机器视觉的通用检测算法，基于机器视觉抓取的缺陷图片，预先划分判定区域，先做周期性预判定，再进行二次图片特征值比对，通用性强，但是划分区域固定，可能会遗漏分界线附近的周期性规律，另外图片特征值提取，相似度匹配分析需要耗费相当的计算资源，速度较慢。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种表面缺陷的周期性规律实时判定方法。
本发明所采用的技术方案是：一种表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于：
S1、获取预设的横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin；
S2、获取表面缺陷检测系统检测出的最新缺陷Fn的缺陷结构化数据，缺陷结构化数据包括横向坐标CD、纵向坐标MD和缺陷分类Class；
S3、将最新缺陷Fn加入缺陷缓存列表；
S4、将Fn与周期性趋势缓存列表中的趋势匹配计算，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表，结束本次计算；若不能匹配任一趋势则继续执行S5。
步骤S4中的趋势匹配计算包括：
S41、获取趋势T中的最新一个缺陷Ft，趋势T的周期性长度为D，
S42、若Fn与Ft的横向坐标差介于-ΔH与ΔH之间，且Fn与Ft的纵向坐标差介于D-ΔL和D+ΔL之间，则Fn匹配该趋势T，加入趋势T的缺陷列表，Fn为T的最新缺陷；若不满足则视为不匹配趋势T。
S5、将最新缺陷Fn与缺陷缓存列表中在先已加入的缺陷基于缺陷结构化数据及所述横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin进行周期性数据匹配，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
步骤S5包括：
S51、基于最新缺陷Fn的纵、横向坐标，在材料表面划定横向坐标CD±ΔH范围、长度为(M+E)*Smax+ΔL的计算区域；
S52、从所述缺陷缓存列表中筛选出位于该计算区域内的在先已加入缺陷；
S53、从筛选出的在先已加入缺陷中进一步筛选出与最新缺陷Fn缺陷分类相同的缺陷，并将进一步筛选出的缺陷与最新缺陷Fn按倒序建立同类缺陷列表FList[Fn，Fn-1，...，F1，F0]；
S54、根据最新缺陷Fn与FList中其余缺陷之间的纵向距离与最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin的关系，结合周期性最小缺陷数量M和允许跳空数量E判断是否存在周期性规律，若存在则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
步骤S54包括：
S541、依次计算最新缺陷Fn与FList中缺陷Fi-1之间的纵向距离D(n-(i-1))，i依次为n、n-1、...、1；
若D(n-(i-1))>Smax，结束本次运算；若D(n-(i-1))<Smin，用FList中下一缺陷进行计算；若D在Smin～Smax范围内，建立新的临时周期性趋势T，包括长度为D(n-(i-1))、缺陷计数为M(n-(i-1))、跳空E(n-(i-1))；
S542、调用预置函数Find，传入参数FList、MD(n-(i-1))、j、T，其中j＝i-1，MD(n-(i-1))＝Fj-1纵坐标；
S543、判断经Find执行后的周期性趋势T，若执行后的周期性趋势T中M(n-(i-1))>＝M且E(n-(i-1))<＝E，则发现新的周期性规律，将执行后的周期性趋势T加入到周期性趋势缓存列表，结束判定流程；否则返回步骤S541，用FList中下一缺陷进行计算。
所述函数Find，包括：
输入参数为待判定的缺陷列表FList、缺陷纵坐标MD(n-(i-1))、缺陷对应索引Index、周期性趋势T，步骤如下：
a、设置j＝index；
b、若M(n-(i-1))>＝M，结束函数；
c、若E>0且E(n-(i-1))>＝E，结束函数；
d、设置缺陷F＝FList[index-1]的纵坐标，设Value＝MD-F；
e、若D(n-(i-2))>D(n-(i-1))+ΔL，建立假缺陷数据’F，纵坐标为MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，E(n-(i-2))＝E(n-(i-1))+1，更新MD(n-(i-2))＝MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
f、若D(n-(i-2))在D(n-(i-1))±ΔL范围内，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，更新MD＝F，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
g、若D(n-(i-2))<D(n-(i-1))+ΔL，更新j＝index-1，若j<0，结束函数，否则继续重复步骤b-g。
一种表面缺陷的周期性规律实时判定装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于获取预设的横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin；
缺陷获取模块，用于获取表面缺陷检测系统检测出的最新缺陷Fn的缺陷结构化数据，缺陷结构化数据包括横向坐标CD、纵向坐标MD和缺陷分类Class；
缺陷录入模块，用于将最新缺陷Fn加入缺陷缓存列表；
趋势匹配模块，用于将最新缺陷Fn与缺陷缓存列表中在先已加入的缺陷基于缺陷结构化数据及所述横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin进行周期性数据匹配，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
所述趋势匹配模块，包括：
区域划分模块，用于基于最新缺陷Fn的纵、横向坐标，在材料表面划定横向坐标CD±ΔH范围、长度为(M+E)*Smax+ΔL的计算区域；
缺陷筛选模块Ⅰ，用于从所述缺陷缓存列表中筛选出位于该计算区域内的在先已加入缺陷；
缺陷筛选模块Ⅱ，从筛选出的在先已加入缺陷中进一步筛选出与最新缺陷Fn缺陷分类相同的缺陷，并将进一步筛选出的缺陷与最新缺陷Fn按倒序建立同类缺陷列表FList[Fn，Fn-1，...，F1，F0]；
周期性判断模块，用于根据最新缺陷Fn与FList中其余缺陷之间的纵向距离与最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin的关系，结合周期性最小缺陷数量M和允许跳空数量E判断是否存在周期性规律，若存在则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
所述周期性判断模块，包括：
依次计算最新缺陷Fn与FList中缺陷Fi-1之间的纵向距离D(n-(i-1))，i依次为n、n-1、...、1；
若D(n-(i-1))>Smax，结束本次运算；若D(n-(i-1))<Smin，用FList中下一缺陷进行计算；若D在Smin～Smax范围内，建立新的临时周期性趋势T，包括长度为D(n-(i-1))、缺陷计数为M(n-(i-1))、跳空E(n-(i-1))；
调用预置函数Find，传入参数FList、MD(n-(i-1))、j、T，其中j＝i-1，MD(n-(i-1))＝Fj-1纵坐标；
判断经Find执行后的周期性趋势T，若执行后的周期性趋势T中M(n-(i-1))>＝M且E(n-(i-1))<＝E，则发现新的周期性规律，将执行后的周期性趋势T加入到周期性趋势缓存列表，结束判定流程；否则，用FList中下一缺陷进行计算。
所述函数Find，包括：
输入参数为待判定的缺陷列表FList、缺陷纵坐标MD(n-(i-1))、缺陷对应索引Index、周期性趋势T，步骤如下：
a、设置j＝index；
b、若M(n-(i-1))>＝M，结束函数；
c、若E>0且E(n-(i-1))>＝E，结束函数；
d、设置缺陷F＝FList[index-1]的纵坐标，设Value＝MD-F；
e、若D(n-(i-2))>D(n-(i-1))+ΔL，建立假缺陷数据’F，纵坐标为MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，E(n-(i-2))＝E(n-(i-1))+1，更新MD(n-(i-2))＝MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
f、若D(n-(i-2))在D(n-(i-1))±ΔL范围内，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，更新MD＝F，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
g、若D(n-(i-2))<D(n-(i-1))+ΔL，更新j＝index-1，若j<0，结束函数，否则继续重复步骤b-g。
一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述表面缺陷的周期性规律实时判定方法的步骤。
一种数据处理设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述表面缺陷的周期性规律实时判定方法的步骤。
本发明的有益效果是：本发明基于表面缺陷检测系统结构化的数据，以实时缺陷的坐标和误差范围划分周期性判定区域，通过递归算法寻找周期性规律，实时性强，避免二次对缺陷图片进行分析，以减少资源的消耗，另外，借助于表面缺陷检测系统强大的缺陷分类算法，周期性判断更加合理和准确。
具体实施方式
本实施例为一种表面缺陷的周期性规律实时判定方法，具体包括以下步骤：
S1、获取预设的横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL，周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E，根据判定逻辑需限制M-E>＝3，以及根据实际情况设置的最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin。
S2、获取表面缺陷检测系统检测出的最新缺陷Fn的缺陷结构化数据，缺陷结构化数据包括横向坐标CD、纵向坐标MD和缺陷分类Class。
S3、将最新缺陷Fn加入事先建立的缺陷缓存列表。
S4、将最新缺陷Fn与趋势缓存列表中周期性数据匹配，若满足任一趋势则加入该周期性趋势，结束判定流程；若不满足任一趋势，开始新的周期性数据检测。
S5、新的周期性数据检测利用Fn、缺陷缓存列表，以及预设的ΔH、ΔL、M、E、Smax、Smin执行周期性数据检测算法
S51、基于最新缺陷Fn的纵、横向坐标，在材料表面划定横向坐标CD±ΔH范围、长度为(M+E)*Smax+ΔL的计算区域；
S52、从所述缺陷缓存列表中筛选出位于该计算区域内的在先已加入缺陷；
S53、从筛选出的在先已加入缺陷中进一步筛选出与最新缺陷Fn缺陷分类相同的缺陷，并将进一步筛选出的缺陷与最新缺陷Fn按倒序建立同类缺陷列表FList[Fn，Fn-1，...，F1，F0]；
S54、根据最新缺陷Fn与FList中其余缺陷之间的纵向距离与最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin的关系，结合周期性最小缺陷数量M和允许跳空数量E判断是否存在周期性规律，若存在则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
S541、依次计算最新缺陷Fn与FList中缺陷Fi-1之间的纵向距离D(n-(i-1))，i依次为n、n-1、...、1，其中D1＝Fn纵坐标-Fn-1纵坐标；
若D(n-(i-1))>Smax，结束本次运算；若D(n-(i-1))<Smin，用FList中下一缺陷进行计算；若D在Smin～Smax范围内，建立新的临时周期性趋势T，包括长度为D(n-(i-1))、缺陷计数为M(n-(i-1))、跳空E(n-(i-1))，M1＝2，跳空E1＝0；
S542、调用预置函数Find，传入参数FList、MD(n-(i-1))、j、T，其中j＝i-1，MD(n-(i-1))＝Fj-1纵坐标；
S543、判断经Find执行后的周期性趋势T，若执行后的周期性趋势T中M(n-(i-1))>＝M且E(n-(i-1))<＝E，则发现新的周期性规律，周期性长度D(n-(i-1))，将经Find执行后的周期性趋势T加入到周期性趋势缓存列表，结束判定流程；否则返回步骤S541，更新i，用FList中下一缺陷进行计算。
本实施例中函数Find定义如下：
输入参数为待判定的缺陷列表FList、缺陷纵坐标MD(n-(i-1))、缺陷对应索引Index、周期性趋势T，步骤如下：
a、设置j＝index；
b、若M(n-(i-1))>＝M，结束函数；
c、若E>0且E(n-(i-1))>＝E，结束函数；
d、设置F＝缺陷FList[index-1]的纵坐标，设Value＝MD-F；
e、若D(n-(i-2))>D(n-(i-1))+ΔL，建立假缺陷数据’F，纵坐标为MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，E(n-(i-2))＝E(n-(i-1))+1，更新MD(n-(i-2))＝MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
f、若D(n-(i-2))在D(n-(i-1))±ΔL范围内，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，更新MD＝F，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
g、若D(n-(i-2))<D(n-(i-1))+ΔL，更新j＝index-1，若j<0，结束函数，否则继续重复步骤b-g。
本实施例还提供一种表面缺陷的周期性规律实时判定装置，包括参数获取模块、缺陷获取模块、缺陷录入模块和趋势匹配模块。
本例中参数获取模块用于获取预设的横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin；缺陷获取模块用于获取表面缺陷检测系统检测出的最新缺陷Fn的缺陷结构化数据，缺陷结构化数据包括横向坐标CD、纵向坐标MD和缺陷分类Class；缺陷录入模块用于将最新缺陷Fn加入缺陷缓存列表；趋势匹配模块用于将最新缺陷Fn与缺陷缓存列表中在先已加入的缺陷基于缺陷结构化数据及所述横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin进行周期性数据匹配，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
本例中趋势匹配模块，包括：区域划分模块、缺陷筛选模块Ⅰ、缺陷筛选模块Ⅱ和周期性判断模块。
本实施例中区域划分模块用于基于最新缺陷Fn的纵、横向坐标，在材料表面划定横向坐标CD±ΔH范围、长度为(M+E)*Smax+ΔL的计算区域；缺陷筛选模块Ⅰ用于从所述缺陷缓存列表中筛选出位于该计算区域内的在先已加入缺陷；缺陷筛选模块Ⅱ从筛选出的在先已加入缺陷中进一步筛选出与最新缺陷Fn缺陷分类相同的缺陷，并将进一步筛选出的缺陷与最新缺陷Fn按倒序建立同类缺陷列表FList[Fn，Fn-1，...，F1，F0]；周期性判断模块用于根据最新缺陷Fn与FList中其余缺陷之间的纵向距离与最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin的关系，结合周期性最小缺陷数量M和允许跳空数量E判断是否存在周期性规律，若存在则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
本实施例中周期性判断模块，包括：
依次计算最新缺陷Fn与FList中缺陷Fi-1之间的纵向距离D(n-(i-1))，i依次为n、n-1、...、1；
若D(n-(i-1))>Smax，结束本次运算；若D(n-(i-1))<Smin，用FList中下一缺陷进行计算；若D在Smin～Smax范围内，建立新的临时周期性趋势T，包括长度为D(n-(i-1))、缺陷计数为M(n-(i-1))、跳空E(n-(i-1))；
调用预置函数Find，传入参数FList、MD(n-(i-1))、j、T，其中j＝i-1，MD(n-(i-1))＝Fj-1纵坐标；
判断经Find执行后的周期性趋势T，若执行后的周期性趋势T中M(n-(i-1))>＝M且E(n-(i-1))<＝E，则发现新的周期性规律，将执行后的周期性趋势T加入到周期性趋势缓存列表，结束判定流程；否则，用FList中下一缺陷进行计算。
本实施例为一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，该计算机程序被执行时实现本实施例中表面缺陷的周期性规律实时判定方法的步骤。
本实施例还提供一种数据处理设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，该计算机程序被执行时实现本实施例中表面缺陷的周期性规律实时判定方法的步骤。

Claims (11)

1.一种表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于：
S1、获取预设的横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin；
S2、获取表面缺陷检测系统检测出的最新缺陷Fn的缺陷结构化数据，缺陷结构化数据包括横向坐标CD、纵向坐标MD和缺陷分类Class；
S3、将最新缺陷Fn加入缺陷缓存列表；
S4、将Fn与周期性趋势缓存列表中的趋势匹配计算，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表，结束本次计算；若不能匹配任一趋势则继续执行S5；
S5、将最新缺陷Fn与缺陷缓存列表中在先已加入的缺陷基于缺陷结构化数据及所述横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin进行周期性数据匹配，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
2.根据权利要求1所述的表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于，步骤S4的匹配方法包括
S41、获取趋势T中的最新一个缺陷Ft，趋势T的周期性长度为D，
S42、若Fn与Ft的横向坐标差介于-ΔH与ΔH之间，且Fn与Ft的纵向坐标差介于D-ΔL和D+ΔL之间，则Fn匹配该趋势T，加入趋势T的缺陷列表，Fn为T的最新缺陷；若不满足则视为不匹配趋势T。
3.根据权利要求1所述的表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于，步骤S5包括：
S51、基于最新缺陷Fn的纵、横向坐标，在材料表面划定横向坐标CD±ΔH范围、长度为(M+E)*Smax+ΔL的计算区域；
S52、从所述缺陷缓存列表中筛选出位于该计算区域内的在先已加入缺陷；
S53、从筛选出的在先已加入缺陷中进一步筛选出与最新缺陷Fn缺陷分类相同的缺陷，并将进一步筛选出的缺陷与最新缺陷Fn按倒序建立同类缺陷列表FList[Fn，Fn-1，...，F1，F0]；
S54、根据最新缺陷Fn与FList中其余缺陷之间的纵向距离与最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin的关系，结合周期性最小缺陷数量M和允许跳空数量E判断是否存在周期性规律，若存在则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
4.根据权利要求3所述的表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于，步骤S54包括：
S541、依次计算最新缺陷Fn与FList中缺陷Fi-1之间的纵向距离D(n-(i-1))，i依次为n、n-1、...、1；
若D(n-(i-1))>Smax，结束本次运算；若D(n-(i-1))<Smin，用FList中下一缺陷进行计算；若D在Smin～Smax范围内，建立新的临时周期性趋势T，包括长度为D(n-(i-1))、缺陷计数为M(n-(i-1))、跳空E(n-(i-1))；
S542、调用预置函数Find，传入参数FList、MD(n-(i-1))、j、T，其中j＝i-1，MD(n-(i-1))＝Fj-1纵坐标；
S543、判断经Find执行后的周期性趋势T，若执行后的周期性趋势T中M(n-(i-1))>＝M且E(n-(i-1))<＝E，则发现新的周期性规律，将执行后的周期性趋势T加入到周期性趋势缓存列表，结束判定流程；否则返回步骤S441，用FList中下一缺陷进行计算。
5.根据权利要求4所述的表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于，所述函数Find，包括：
输入参数为待判定的缺陷列表FList、缺陷纵坐标MD(n-(i-1))、缺陷对应索引Index、周期性趋势T，步骤如下：
a、设置j＝index；
b、若M(n-(i-1))>＝M，结束函数；
c、若E>0且E(n-(i-1))>＝E，结束函数；
d、设置缺陷F＝FList[index-1]的纵坐标，设Value＝MD-F；
e、若D(n-(i-2))>D(n-(i-1))+ΔL，建立假缺陷数据’F，纵坐标为MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，E(n-(i-2))＝E(n-(i-1))+1，更新MD(n-(i-2))＝MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
f、若D(n-(i-2))在D(n-(i-1))±ΔL范围内，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，更新MD＝F，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
g、若D(n-(i-2))<D(n-(i-1))+ΔL，更新j＝index-1，若j<0，结束函数，否则继续重复步骤b-g。
6.一种表面缺陷的周期性规律实时判定装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于获取预设的横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin；
缺陷获取模块，用于获取表面缺陷检测系统检测出的最新缺陷Fn的缺陷结构化数据，缺陷结构化数据包括横向坐标CD、纵向坐标MD和缺陷分类Class；
缺陷录入模块，用于将最新缺陷Fn加入缺陷缓存列表；
趋势匹配模块，将Fn与周期性趋势缓存列表中的趋势匹配计算，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表，结束本次计算；若不能匹配任一趋势则继续执行趋势计算；
趋势计算模块，用于将最新缺陷Fn与缺陷缓存列表中在先已加入的缺陷基于缺陷结构化数据及所述横向误差范围ΔH、纵向误差范围ΔL、周期性最小缺陷数量M、允许跳空数量E、最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin进行周期性数据匹配，若匹配满足任一趋势则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
7.根据权利要求6所述的表面缺陷的周期性规律实时判定装置，其特征在于，所述趋势计算模块，包括：
区域划分模块，用于基于最新缺陷Fn的纵、横向坐标，在材料表面划定横向坐标CD±ΔH范围、长度为(M+E)*Smax+ΔL的计算区域；
缺陷筛选模块Ⅰ，用于从所述缺陷缓存列表中筛选出位于该计算区域内的在先已加入缺陷；
缺陷筛选模块Ⅱ，从筛选出的在先已加入缺陷中进一步筛选出与最新缺陷Fn缺陷分类相同的缺陷，并将进一步筛选出的缺陷与最新缺陷Fn按倒序建立同类缺陷列表FList[Fn，Fn-1，...，F1，F0]；
周期性判断模块，用于根据最新缺陷Fn与FList中其余缺陷之间的纵向距离与最大辊筒的周长Smax和最小辊筒的周长为Smin的关系，结合周期性最小缺陷数量M和允许跳空数量E判断是否存在周期性规律，若存在则将相应趋势加入相应周期性趋势缓存列表。
8.根据权利要求7所述的表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于，所述周期性判断模块，包括：
依次计算最新缺陷Fn与FList中缺陷Fi-1之间的纵向距离D(n-(i-1))，i依次为n、n-1、...、1；
若D(n-(i-1))>Smax，结束本次运算；若D(n-(i-1))<Smin，用FList中下一缺陷进行计算；若D在Smin～Smax范围内，建立新的临时周期性趋势T，包括长度为D(n-(i-1))、缺陷计数为M(n-(i-1))、跳空E(n-(i-1))；
调用预置函数Find，传入参数FList、MD(n-(i-1))、j、T，其中j＝i-1，MD(n-(i-1))＝Fj-1纵坐标；
判断经Find执行后的周期性趋势T，若执行后的周期性趋势T中M(n-(i-1))>＝M且E(n-(i-1))<＝E，则发现新的周期性规律，将执行后的周期性趋势T加入到周期性趋势缓存列表，结束判定流程；否则，用FList中下一缺陷进行计算。
9.根据权利要求8所述的表面缺陷的周期性规律实时判定方法，其特征在于，所述函数Find，包括：
输入参数为待判定的缺陷列表FList、缺陷纵坐标MD(n-(i-1))、缺陷对应索引Index、周期性趋势T，步骤如下：
a、设置j＝index；
b、若M(n-(i-1))>＝M，结束函数；
c、若E>0且E(n-(i-1))>＝E，结束函数；
d、设置缺陷F＝FList[index-1]的纵坐标，设Value＝MD-F；
e、若D(n-(i-2))>D(n-(i-1))+ΔL，建立假缺陷数据’F，纵坐标为MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，E(n-(i-2))＝E(n-(i-1))+1，更新MD(n-(i-2))＝MD(n-(i-1))+D(n-(i-1))，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
f、若D(n-(i-2))在D(n-(i-1))±ΔL范围内，更新趋势数据T，M(n-(i-2))＝M(n-(i-1))+1，更新MD＝F，Index＝Index-1，递归调用本函数Find；
g、若D(n-(i-2))<D(n-(i-1))+ΔL，更新j＝index-1，若j<0，结束函数，否则继续重复步骤b-g。
10.一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～5任意一项所述表面缺陷的周期性规律实时判定方法的步骤。
11.一种数据处理设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～4任意一项所述表面缺陷的周期性规律实时判定方法的步骤。
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