CN115272290A - 一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像；从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘；针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点；根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。本发明实施例的技术方案，可以自动检测出丝印边缘上是否存在缺陷。

Description

一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着丝印技术的快速发展，样式多样并且精美的丝印产品越来越受到人们的喜爱。需要注意的是，由于丝印过程中应用的油墨为黏稠状，这就可能导致在丝印边缘上存在一些缺陷，这些缺陷会对丝印效果产生影响。
针对此，为了保证丝印效果，目前主要是通过人工目测来检测丝印边缘上是否存在缺陷，但是这种缺陷检测方案存在检测速度较慢和准确率较低的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，以自动检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
根据本发明的一方面，提供了一种缺陷检测方法，可以包括：
针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像；
从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；
针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点；
根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
根据本发明的另一方面，提供了一种缺陷检测装置，可以包括：
图像获取模块，用于针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像；
边缘提取模块，用于从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；
缺陷点确定模块，用于针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点；
缺陷检测模块，用于根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，可以包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的缺陷检测方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的缺陷检测方法。
本发明实施例的技术方案，通过针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像；并从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；再针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点；根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。本发明实施例的技术方案，根据丝印边缘上的丝印点确定缺陷点，再根据缺陷点检测丝印边缘的缺陷，可以实现自动检测出丝印边缘上是否存在缺陷，达到快速准确的检测丝印缺陷的效果。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或是重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种缺陷检测方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种缺陷检测方法的流程图；
图3是根据本发明实施例二提供的一种缺陷检测方法中毛刺缺陷的示意图；
图4是根据本发明实施例二提供的一种缺陷检测方法中缺口缺陷的示意图；
图5是根据本发明实施例三提供的一种缺陷检测方法的流程图；
图6是实现本发明实施例三提供的一种缺陷检测方法中的丝印点确定过程的示意图；
图7是实现本发明实施例三提供的一种缺陷检测方法中的可选示例的流程图；
图8是根据本发明实施例三提供的一种缺陷检测方法中的另一可选示例的流程图；
图9是根据本发明实施例四提供的一种缺陷检测装置的结构框图；
图10是实现本发明实施例的缺陷检测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。“目标”、“原始”等的情况类似，在此不再赘述。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是本发明实施例一中所提供的一种缺陷检测方法的流程图。本实施例可适用于对丝印缺陷进行检测的情况。该方法可以由本发明实施例提供的缺陷检测装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在电子设备上，该电子设备可以是各种用户终端或服务器。
参见图1，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：
S110、针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像。
其中，丝印边缘可以理解为丝印产品的边缘轮廓。丝印产品可以理解为需要对自身上的丝印边缘进行缺陷检测的产品。参考产品可以理解为与丝印产品品类相同，且经过人工或是自动检测确定丝印边缘没有缺陷的产品，实际应用中，可选的，这里的品类相同的参考产品与丝印产品可以是将相同的丝印样式印刷至完全相同的两个被印刷产品上后得到的产品，该完全相同的两个被印刷产品可以是形状和大小等外观完全相同的产品。
可以理解的是，由于丝印产品的表面可能会具有反光的特性，因此对丝印产品和参考产品进行图像采集后生成的丝印图像和参考图像可能会存在反光点。考虑到反光点在图像中是一个突变点，会引起丝印边缘曲线的斜率增大，从而造成对丝印边缘缺陷的误判，因此在获取到丝印图像和参考图像后，可以对其进行去除反光点的相关处理。在本发明实施例中，上述相关处理可以是过滤、去噪和形态学运算等预处理，还可以根据预先训练好的神经网络模型实现，等等，在此未做具体限定。
实际应用中，可选的，还可以是直接将与丝印产品在没有缺陷的情况下的边缘轮廓形态和大小完全相同的轮廓图像作为参考图像。轮廓图像可以是丝印设计人员在设计丝印产品时的设计图像。
S120、从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点。
其中，参考边缘可以理解为参考图像中的参考产品的边缘轮廓。从丝印图像中提取出丝印边缘和从参考图像中提取出参考边缘的提取步骤可以是相同或是不同的，在此未做具体限定。
需要注意的是，提取出的丝印边缘可以认为由从丝印图像中提取出的各个丝印点连线而成的，类似的，提取出的参考边缘可以认为由从参考图像中提取出的各个参考点连线而成的。另外，参考边缘上的各个参考点与丝印边缘上的各个丝印点一一对应。其中，丝印点可以理解为能够构成丝印边缘的点，参考点可以理解为能够构成参考边缘的点。
S130、针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点。
其中，参考斜率可以理解为参考边缘在参考点处的斜率。丝印斜率可以理解为丝印边缘在丝印点处的斜率。缺陷点可以理解为能够表征丝印边缘在该点处具有缺陷的点。需要注意的是，考虑到丝印边缘曲线通常较为平滑，如果其上面有毛刺缺陷或是缺口缺陷时就会造成丝印边缘曲线斜率发生突变，缺陷位置与周围其他位置相比曲线的斜率差值比较大，因此可以利用上述丝印边缘曲线的特性检测丝印边缘上是否存在缺陷。
在本发明实施例中，针对每个丝印点，可以确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，从而根据该斜率差值确定该丝印点是否为缺陷点。示例性的，将斜率差值与预先设定的斜率差值范围进行比对，若斜率差值不在斜率差值范围之内，则将该丝印点确定为缺陷点；再示例性的，将斜率差值的绝对值与预先设定好的斜率差值阈值进行比对，若斜率差值的绝对值大于斜率差值阈值，则将该丝印点确定为缺陷点。
示例性的，可以在丝印图像和参考图像上分别建立平面直角坐标系(或是直接应用丝印图像和参考图像自身的图像坐标系)，为每个丝印点和参考点设置一个序号，各个丝印点与其对应的参考点序号相同，获取每个丝印点和参考点分别在其对应的平面直角坐标系上的坐标点，丝印点或参考点分别在其对应的平面直角坐标系上的坐标可以为(X(t)，Y(t))，t＝1,2…N为丝印点或参考点的序号。可以通过如下两个公式计算丝印斜率和参考斜率：
Figure BDA0003814041930000071
Figure BDA0003814041930000072
其中，f’0(X(t)，Y(t))是参考点对应的参考斜率。f0(X(t)，Y(t))是丝印点对应的丝印斜率。
计算丝印斜率与参考斜率之间的斜率差值的绝对值d＝|f0(X(t)，Y(t))-f’0(X(t)，Y(t))|，将d与预先设定好的斜率差值阈值δt进行比对，如果d大于δt，则将该丝印点确定为缺陷点。
S140、根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
其中，在丝印点为缺陷点的情况下，说明在缺陷点处的丝印边缘可能存在有缺陷。因此，在本发明实施例中，可以根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷，例如在为缺陷点的丝印点在全部丝印点中的占比超过预设占比阈值、或是为缺陷点的丝印点构成的候选缺陷区域满足预设缺陷条件的情况下，确定丝印边缘上存在缺陷。
本发明实施例的技术方案，通过针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像；从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；再针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点；根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。本发明实施例的技术方案，通过将参考点的参考斜率作为基准，与丝印点的丝印斜率进行对比，从而可以判断该丝印点是否为缺陷点，由此可以自动检测出丝印边缘上是否存在缺陷，达到了快速准确的检测丝印缺陷的效果。
实施例二
图2是本发明实施例二中提供的另一种缺陷检测方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷，包括：根据每个丝印点是否为缺陷点，从各个丝印点中提取出至少一个缺陷点，并根据至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域；针对每个伪缺陷区域，根据伪缺陷区域的区域面积和/或区域尺寸，确定伪缺陷区域是否为真实缺陷区域；根据每个伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。
参见图2，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：
S210、针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像。
S220、从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点。
S230、针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点。
S240、根据每个丝印点是否为缺陷点，从各个丝印点中提取出至少一个缺陷点，并根据至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域。
其中，如果丝印点为缺陷点，则说明在缺陷点处的丝印边缘可能存在缺陷，可以将各个丝印点中的至少一个缺陷点提取出来，并根据至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域，例如根据全部缺陷点构建得到一个伪缺陷区域；将至少一个缺陷点中的相互临近的缺陷点相互连通来构建得到一个伪缺陷区域，从而得到至少一个伪缺陷区域；等等，在此未做具体限定。
需要注意的是，由于部分缺陷点构建出来的伪缺陷区域较小，其可能只是轮廓的轻微变动等情况导致的不平整区域，不能作为真实缺陷区域存在，因此根据至少一个缺陷点构建得到的每个伪缺陷区域是并不能保证一定为真实缺陷区域的，仅仅只是可能为真实缺陷区域的缺陷区域。
S250、针对每个伪缺陷区域，根据伪缺陷区域的区域面积和/或区域尺寸，确定伪缺陷区域是否为真实缺陷区域。
其中，针对每个伪缺陷区域，为了确定其是否为真实缺陷区域，可以计算该伪缺陷区域的区域面积和/或区域尺寸，然后根据该区域面积和/或区域尺寸来确定该伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，在实际应用中，可选的，该区域尺寸可以通过该伪缺陷区域的最小外接矩形的宽度和/或高度进行表示。示例性的，可以预先设定面积阈值和/或尺寸阈值，计算该伪缺陷区域的区域面积和/或区域尺寸，将区域面积与面积阈值比较和/或将区域尺寸与尺寸阈值比较，如果区域面积大于面积阈值和/或区域尺寸大于尺寸阈值，则确定伪缺陷区域是真实缺陷区域。其中，真实缺陷区域可以理解为其内确实存在缺陷的伪缺陷区域。
S260、根据每个伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
其中，可以根据每个伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，检测出丝印边缘上是否存在缺陷，例如在各个伪缺陷区域中存在至少一个真实缺陷区域、各个伪缺陷区域均为真实缺陷区域、或是属于真实缺陷区域的伪缺陷区域在全部缺陷区域中的占比超过预设比例阈值的情况下，则说明丝印边缘存在有缺陷，可以将真实缺陷区域作为缺陷被检测出来。
本发明实施例的技术方案，通过根据每个丝印点是否为缺陷点，从各个丝印点中提取出至少一个缺陷点，并根据至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域；针对每个伪缺陷区域，根据伪缺陷区域的区域面积和/或区域尺寸，确定伪缺陷区域是否为真实缺陷区域；根据每个伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。通过确定对伪缺陷区域是否为真实缺陷区域的判断，进一步提高了缺陷检测的准确性。
一种可选的技术方案，缺陷检测方法，还包括：分别获取每个丝印点的序号，其中，丝印点的序号用于表征丝印点在丝印边缘上所处的位置；根据至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域，包括：从至少一个缺陷点中确定出至少一个缺陷组，其中，每个缺陷组内的各缺陷点的序号相连；针对每个缺陷组，基于缺陷组内的各缺陷点构建得到伪缺陷区域。
其中，可以在提取出丝印边缘后分别获取每个丝印点的序号，该丝印点的序号用于表征丝印点在丝印边缘上所处的位置。实际应用中，可选的，若丝印点的序号是顺序排列，则可以只获取丝印边缘上的任意一个丝印点的序号，并根据该丝印点的序号以及丝印点序号的排列方向，可以沿着丝印边缘顺时针或逆时针的方向得知其它丝印点的序号。例如，获取丝印边缘上的任意一个丝印点的序号为3，若其序号是按照顺时针方向排列，可以得知其顺时针方向的下一个丝印点的序号为4，再下一个丝印点的序号为5，以此类推，从而得到每个丝印点的序号；还可以得知其逆时针方向的下一个丝印点的序号为2，以此类推，从而得到每个丝印点的序号。在本发明实施例中，还可以获取每个参考点的序号，参考点的序号和与其对应的丝印点的序号是相同的，即参考点在参考边缘上所处的位置与对应的丝印点在丝印边缘上所处的位置相同。
可以将至少一个缺陷点中序号相连的各缺陷点构成一个缺陷组，从而得到至少一个缺陷组。针对每个缺陷组，可以将其内的各个缺陷点按照各自的序号线性连接，从而将连接后得到的区域作为伪缺陷区域。换言之，缺陷组可理解为包含至少两个序号相连的缺陷点的组别，在此基础上，可以基于每个缺陷组分别可以构建出一个伪缺陷区域。
在本发明实施例中，将每个缺陷组内的各缺陷点按照各自的序号相连构建得到伪缺陷区域，从而可以将原本独立的各缺陷点按照其所处的位置构建为更具有整体性的伪缺陷区域，便于后续对丝印边缘上是否存在缺陷进行判断。
另一种可选的技术方案，缺陷检测方法，还包括：在检测出丝印边缘上存在缺陷的情况下，确定丝印边缘上的缺陷位于真实缺陷区域内；根据真实缺陷区域内的各区域点的灰度值，得到真实缺陷区域的灰度均值，并基于灰度均值确定真实缺陷区域对应的缺陷类型。
其中，区域点可以理解为真实缺陷区域内的像素点。灰度均值可以理解为各区域点的灰度值的平均水平值。缺陷类型可以理解为丝印边缘上的缺陷所属的类型，例如可以是毛刺缺陷或缺口缺陷等。
在根据每个伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，检测出丝印边缘上存在缺陷的情况下，这说明该缺陷是位于真实缺陷区域内的。因此，针对每个真实缺陷区域，可以根据该真实缺陷区域内的各区域点的灰度值，得到该真实缺陷区域的灰度均值，并基于灰度均值确定该真实缺陷区域对应的缺陷类型。
在本发明实施例中，还可以在需要减少计算资源消耗的情况下，针对每个真实缺陷区域，预设区域点选取规则，根据区域点选取规则选取真实缺陷区域内能够表征真实缺陷区域灰度值的部分区域点，然后根据部分区域点的灰度值得到真实缺陷区域的灰度均值，从而基于灰度均值确定该真实缺陷区域对应的缺陷类型。其中，区域点选取规则可以理解为能够选取可以表征真实缺陷区域整体灰度值的部分区域点的规则，例如区域点选取规则可以是在真实缺陷区域内每隔预设数量的像素点选取一个区域点。
在本发明实施例中，在丝印边缘上的缺陷位于真实缺陷区域内的情况下，基于灰度均值确定真实缺陷区域对应的缺陷类型，可以较为简单快速的确定出丝印边缘上的位于该真实缺陷区域内的缺陷的缺陷类型。
在上述方案的基础上，另一种可选的技术方案，基于灰度均值确定真实缺陷区域对应的缺陷类型，包括：获取预先设置的灰度阈值；在灰度均值大于或是等于灰度阈值的情况下，真实缺陷区域对应的缺陷类型为缺口缺陷，否则为毛刺缺陷。
其中，可以理解的是，参见图3，丝印缺陷中的为凸出状态的毛刺缺陷颜色通常偏暗；参见图4，凹陷状态的缺口缺陷颜色偏亮。根据丝印缺陷的上述特性，可以根据丝印产品的品类预先设置丝印产品对应的灰度阈值，获取预先设置的灰度阈值，在灰度均值大于或是等于灰度阈值的情况下，真实缺陷区域对应的缺陷类型为缺口缺陷，否则为毛刺缺陷。在本发明实施例中，灰度阈值还可以是参考图像的灰度均值。
在本发明实施例中，根据灰度均值和灰度阈值的比较结果确定缺陷类型，可以更为精确的判断丝印边缘的缺陷所属的类型。
实施例三
图5是本发明实施例三中提供的一种缺陷检测方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，从丝印图像中提取出丝印边缘，包括：从丝印图像中提取出绘制线条，其中，绘制线条包括在生成丝印图像后，沿着待从丝印图像中提取出的丝印边缘绘制的线条；针对绘制线条上的每个绘制点，以绘制点为起点，沿着法线方向遍历丝印图像上的像素点，并从各像素点中确定丝印点，其中，法线方向是朝向丝印边缘并且垂直于绘制线条的方向；将全部丝印点连接起来构成的边缘，作为提取出的丝印边缘。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。
参见图5，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：
S310、针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像。
S320、从丝印图像中提取出绘制线条，其中，绘制线条包括在生成丝印图像后，沿着待从丝印图像中提取出的丝印边缘绘制的线条。
其中，绘制线条可以理解为在丝印图像上绘制的，距离需要进行缺陷检测的待从丝印图像中提取出的丝印边缘较近的线条。绘制线条的数量可以是一个或是多个；绘制线条的位置可以是在丝印边缘的内侧，也可以是在丝印边缘的外侧；绘制线条的形态可以是直线，也可以是曲线；绘制线条可以是人工根据丝印边缘进行绘制的，还可以是自动的根据丝印产品在丝印图像中的位置进行绘制。在本发明实施例中，对绘制线条的数量、位置、形态和绘制方法不做具体的限定。
S330、针对绘制线条上的每个绘制点，以绘制点为起点，沿着法线方向遍历丝印图像上的像素点，并从各像素点中确定丝印点，其中，法线方向是朝向丝印边缘并且垂直于绘制线条的方向。
其中，绘制点可以理解为绘制线条上每隔预设距离设置的点，绘制点可以是绘制线条在丝印图像上占据的像素点。
示例性的，参见图6，针对绘制线条上的每个绘制点，以绘制点为起点，沿着绘制线条在绘制点处的法线方向遍历法线上的，预设距离范围内的丝印图像上的像素点，并从各像素点中确定丝印点，其中，法线方向是朝向丝印边缘并且垂直于绘制线条的方向。
S340、将全部丝印点连接起来构成的边缘，作为提取出的丝印边缘。
其中，由于提取出的丝印点即为丝印图像中丝印产品的边缘上的点，因此可以将全部丝印点连接起来构成的边缘，作为提取出的丝印边缘。
S350、从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点。
需要说明的是，在本发明实施例中，从参考图像中提取出参考边缘的过程与从丝印图像中提取出丝印边缘的过程可以相同或不同。并且可以对丝印图像中的丝印产品和参考图像中的参考产品的位置进行校正，使得参考图像中提取出的绘制线条以及绘制线条上的绘制点相较于参考图像中的参考产品的位置、形态和数量，与丝印图像中提取出的绘制线条以及绘制线条上的绘制点相较于丝印图像中的丝印产品的位置、形态和数量是完全相同的。
S360、针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点。
S370、根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
本发明实施例的技术方案，通过从丝印图像中提取出绘制线条，针对绘制线条上的每个绘制点，以绘制点为起点，沿着法线方向遍历丝印图像上的像素点，并从各像素点中确定丝印点，然后可将全部丝印点连接起来构成的边缘，作为提取出的丝印边缘，从而可以提高提取出的丝印边缘的准确性。
一种可选的技术方案，从各像素点中确定丝印点，包括：针对各像素点中的每个当前点，计算当前点的灰度值与相邻点的灰度值之间的灰度差值的绝对值，其中，相邻点是各像素点中的在当前点之后遍历到的并且与当前点相邻的像素点；将最大的绝对值对应的当前点作为丝印点。
其中，当前点可以理解为当前沿着法线方向上计算是否是丝印点的像素点。在实际应用中，可选的，当前点还可以是当前沿着法线方向上预设距离范围内的计算是否是丝印点的像素点。
需要理解的是，考虑到丝印特点，丝印图像上位于丝印样式(如丝印文图)上的像素点与未位于丝印样式上的像素点的灰度值的差值较为显著，因此基于这一特性，可以针对各像素点中的每个当前点，计算当前点的灰度值与相邻点的灰度值之间的灰度差值的绝对值，将每个当前点对应的绝对值相互比较，并将最大的绝对值对应的当前点作为丝印点。
示例性的，可以将法线方向作为横轴X，将在绘制点出与法线垂直的绘制线条作为纵轴Y，沿着法线方向遍历的丝印图像上的像素点的横坐标为x，纵坐标为g(x)，当前点的灰度值为f(x，g(x))，分别计算各个当前点的灰度值与相邻点的灰度值之间的灰度差值的绝对值，并从中找对最大的绝对值max(|f(x+1，g(x+1))-f(x，g(x))|)，将该最大的绝对值对应的当前点f(xa，g(xa))作为丝印点。其中，可以将预设距离范围作为x的定义域。
将最大的当前点的灰度值与相邻点的灰度值之间的灰度差值的绝对值对应的当前点作为丝印点，可以精准确定出丝印点。
为了更好的理解上述本发明实施例的技术方案，在此提供一种可选示例。示例性的，参见图7，对丝印产品和参考产品进行图像采集，并对采集的丝印图像和参考图像分别进行去除反光点的预处理；从预处理后的丝印图像中提取出丝印边缘，并计算丝印边缘在每个丝印点处的丝印斜率，以及从预处理后的参考图像中提取出参考边缘，并计算参考边缘在每个参考点处的参考斜率；计算每个丝印点处的丝印斜率和与其对应的参考点的参考斜率的斜率差值，根据斜率差值和斜率差值阈值进行比对的结果来确定该丝印点是否为缺陷点，从而从这些丝印点中确定缺陷点；根据缺陷点构建伪缺陷区域，判断伪缺陷区域中是否存在真实缺陷区域，若伪缺陷区域中没有真实缺陷区域，则说明丝印产品合格；若伪缺陷区域中存在真实缺陷区域，则分别判断各真实缺陷区域的灰度均值是否大于灰度阈值，大于灰度阈值则说明真实缺陷区域内的缺陷为缺口缺陷，小于或是等于灰度阈值则说明真实缺陷区域内的缺陷为毛刺缺陷。
为了更好的理解上述本发明实施例的技术方案，在此提供另一种可选示例。示例性的，参见图8，对丝印产品和参考产品进行图像采集，并对采集的丝印图像和参考图像分别进行去除反光点的预处理，从预处理后的丝印图像中提取出丝印边缘，以及从预处理后的参考图像中提取出参考边缘并进行分析，判断丝印边缘是否存在缺陷；如果有缺陷，则对缺陷所在的真实缺陷区域进行分类，分类完成后结束缺陷检测过程；如果没有缺陷，则判断是否对需要进行缺陷检测的丝印产品拍照完成，如果拍照完成则结束缺陷检测过程，如果没有完成则重新对丝印产品进行图像采集。
实施例四
图9为本发明实施例四所提供的缺陷检测装置的结构框图，该装置用于执行上述任意实施例所提供的缺陷检测方法。该装置与上述各实施例的缺陷检测方法属于同一个发明构思，在缺陷检测装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述缺陷检测方法的实施例。参见图9，该装置具体可包括：图像获取模块410、边缘提取模块420、缺陷点确定模块430和缺陷检测模块440。
其中，图像获取模块410，用于针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像；
边缘提取模块420，用于从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；
缺陷点确定模块430，用于针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点；
缺陷检测模块440，用于根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
可选的，缺陷检测模块440，可以包括：
伪缺陷区域得到单元，用于根据每个丝印点是否为缺陷点，从各个丝印点中提取出至少一个缺陷点，并根据至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域；
真实缺陷区域确定单元，用于针对每个伪缺陷区域，根据伪缺陷区域的区域面积和/或区域尺寸，确定伪缺陷区域是否为真实缺陷区域；
缺陷检测单元，用于根据每个伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。
在上述方案的基础上，可选的，缺陷检测装置，还可以包括：
序号获取模块，用于分别获取每个丝印点的序号，其中，丝印点的序号用于表征丝印点在丝印边缘上所处的位置；
伪缺陷区域得到单元，可以包括：
缺陷组确定子单元，用于从至少一个缺陷点中确定出至少一个缺陷组，其中，每个缺陷组内的各缺陷点的序号相连；
伪缺陷区域构建子单元，用于针对每个缺陷组，基于缺陷组内的各缺陷点构建得到伪缺陷区域。
在上述方案的基础上，可选的，缺陷检测装置，还可以包括：
缺陷位置确定模块，用于在检测出丝印边缘上存在缺陷的情况下，确定丝印边缘上的缺陷位于真实缺陷区域内；
缺陷类型确定模块，用于根据真实缺陷区域内的各区域点的灰度值，得到真实缺陷区域的灰度均值，并基于灰度均值确定真实缺陷区域对应的缺陷类型。
在上述方案的基础上，可选的，缺陷类型确定模块，可以包括：
灰度阈值获取单元，用于获取预先设置的灰度阈值；
缺陷类型确定单元，用于在灰度均值大于或是等于灰度阈值的情况下，真实缺陷区域对应的缺陷类型为缺口缺陷，否则为毛刺缺陷。
可选的，边缘提取模块420，可以包括：
绘制线条提取单元，用于从丝印图像中提取出绘制线条，其中，绘制线条包括在生成丝印图像后，沿着待从丝印图像中提取出的丝印边缘绘制的线条；
丝印点确定单元，用于针对绘制线条上的每个绘制点，以绘制点为起点，沿着法线方向遍历丝印图像上的像素点，并从各像素点中确定丝印点，其中，法线方向是朝向丝印边缘并且垂直于绘制线条的方向；
丝印边缘提取单元，用于将全部丝印点连接起来构成的边缘，作为提取出的丝印边缘。
在上述方案的基础上，可选的，丝印点确定单元，可以包括：
灰度差值计算子单元，用于针对各像素点中的每个当前点，计算当前点的灰度值与相邻点的灰度值之间的灰度差值的绝对值，其中，相邻点是各像素点中的在当前点之后遍历到的并且与当前点相邻的像素点；
丝印点作为子单元，用于将最大的绝对值对应的当前点作为丝印点。
本发明实施例四提供的缺陷检测装置，通过图像获取模块针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对参考产品进行图像采集后生成的参考图像；并通过边缘提取模块从丝印图像中提取出丝印边缘，并从参考图像中提取出参考边缘，其中，参考边缘上存在与丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；再通过缺陷点确定模块针对每个丝印点，确定丝印点对应的参考点的参考斜率，与丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据斜率差值确定丝印点是否为缺陷点；通过缺陷检测模块根据每个丝印点是否为缺陷点，检测出丝印边缘上是否存在缺陷。本发明实施例的装置，根据丝印边缘上的丝印点确定缺陷点，再根据缺陷点检测丝印边缘的缺陷，可以实现自动检测出丝印边缘上是否存在缺陷，达到快速准确的检测丝印缺陷的效果。
本发明实施例所提供的缺陷检测装置可执行本发明任意实施例所提供的缺陷检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是，上述缺陷检测装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
实施例五
图10示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图10所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM12以及RAM13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如缺陷检测方法。
在一些实施例中，缺陷检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的缺陷检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行缺陷检测方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、以及至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、以及该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或是其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行并且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：
针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与所述丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对所述丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对所述参考产品进行图像采集后生成的参考图像；
从所述丝印图像中提取出丝印边缘，并从所述参考图像中提取出参考边缘，其中，所述参考边缘上存在与所述丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；
针对每个所述丝印点，确定所述丝印点对应的参考点的参考斜率，与所述丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据所述斜率差值确定所述丝印点是否为缺陷点；
根据每个所述丝印点是否为缺陷点，检测出所述丝印边缘上是否存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述丝印点是否为缺陷点，检测出所述丝印边缘上是否存在缺陷，包括：
根据每个所述丝印点是否为缺陷点，从所述各个丝印点中提取出至少一个缺陷点，并根据所述至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域；
针对每个所述伪缺陷区域，根据所述伪缺陷区域的区域面积和/或区域尺寸，确定所述伪缺陷区域是否为真实缺陷区域；
根据每个所述伪缺陷区域是否为真实缺陷区域，检测出所述丝印边缘上是否存在缺陷。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
分别获取每个所述丝印点的序号，其中，所述丝印点的序号用于表征所述丝印点在所述丝印边缘上所处的位置；
所述根据所述至少一个缺陷点构建得到至少一个伪缺陷区域，包括：
从所述至少一个缺陷点中确定出至少一个缺陷组，其中，每个所述缺陷组内的各缺陷点的序号相连；
针对每个所述缺陷组，基于所述缺陷组内的各缺陷点构建得到伪缺陷区域。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
在检测出所述丝印边缘上存在缺陷的情况下，确定所述丝印边缘上的缺陷位于所述真实缺陷区域内；
根据所述真实缺陷区域内的各区域点的灰度值，得到所述真实缺陷区域的灰度均值，并基于所述灰度均值确定所述真实缺陷区域对应的缺陷类型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述灰度均值确定所述真实缺陷区域对应的缺陷类型，包括：
获取预先设置的灰度阈值；
在所述灰度均值大于或是等于所述灰度阈值的情况下，所述真实缺陷区域对应的缺陷类型为缺口缺陷，否则为毛刺缺陷。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述丝印图像中提取出丝印边缘，包括：
从所述丝印图像中提取出绘制线条，其中，所述绘制线条包括在生成所述丝印图像后，沿着待从所述丝印图像中提取出的丝印边缘绘制的线条；
针对所述绘制线条上的每个绘制点，以所述绘制点为起点，沿着法线方向遍历所述丝印图像上的像素点，并从各所述像素点中确定所述丝印点，其中，所述法线方向是朝向所述丝印边缘并且垂直于所述绘制线条的方向；
将全部所述丝印点连接起来构成的边缘，作为提取出的所述丝印边缘。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述从各所述像素点中确定所述丝印点，包括：
针对各所述像素点中的每个当前点，计算所述当前点的灰度值与相邻点的灰度值之间的灰度差值的绝对值，其中，所述相邻点是各所述像素点中在所述当前点之后遍历到的并且与所述当前点相邻的像素点；
将最大的所述绝对值对应的所述当前点作为所述丝印点。
8.一种缺陷检测装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于针对存在丝印边缘检测需求的丝印产品、以及与所述丝印产品品类相同且经检测确定丝印边缘无缺陷的参考产品，获取对所述丝印产品进行图像采集后生成的丝印图像、以及对所述参考产品进行图像采集后生成的参考图像；
边缘提取模块，用于从所述丝印图像中提取出丝印边缘，并从所述参考图像中提取出参考边缘，其中，所述参考边缘上存在与所述丝印边缘上的各个丝印点分别对应的参考点；
缺陷点确定模块，用于针对每个所述丝印点，确定所述丝印点对应的参考点的参考斜率，与所述丝印点的丝印斜率之间的斜率差值，并根据所述斜率差值确定所述丝印点是否为缺陷点；
缺陷检测模块，用于根据每个所述丝印点是否为缺陷点，检测出所述丝印边缘上是否存在缺陷。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的缺陷检测方法。
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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的缺陷检测方法。
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