(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210588037.5 (22)申请日 2022.05.26 (71)申请人 昆山缔微 致精密电子有限公司 地址 215300 江苏省苏州市昆山市玉山 镇 红杨路1188号3号厂房一层 (72)发明人 赵李荣　朱光荣　付海燕　陈伟　 (74)专利代理 机构 苏州常清 专利代理事务所 (普通合伙) 32552 专利代理师 刘天平 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种注塑件加工成型的缺陷检测方法及系 统 (57)摘要 本发明公开了一种注塑件加工成型的缺陷 检测方法及系统， 涉及图像处理领域。 所述方法 包括： 通过对目标注塑制件进行多种角度的图像 采集， 且对单一角度进行不同光照强度的采集， 确保样本图像的全面覆盖度， 同时， 搭建表面缺 陷检测模型， 用于对样本图像进行预处理， 且根 据数字图像处理技术， 对预处理过后的图像进行 目标缺陷要素的检测， 从而确定目标缺陷要素位 置分布， 用以进行缺陷校正， 同时， 对后续工艺进 行调整。 达到了通过计算机视觉， 实现注塑制件 的自动化缺陷检测的图像采集和分析处理， 提高 注塑制件的缺陷检测效率的技 术效果。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114926441 A 2022.08.19 CN 114926441 A 1.一种注塑件加工成型的缺陷检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于图像采集装置， 对目标注塑制件的表面进行多角度图像采集， 获得多角度图像集 合； 对所述多角度图像集合中的各角度图像， 进行多光强采集， 获得各角度 ‑多光强图像集 合； 构建表面缺陷检测模型， 其中， 所述表面缺陷检测模型包括数据输入层、 多功能数据处 理层以及数据输出层； 将所述各角度 ‑多光强图像集合作为输入数据， 输入至所述数据输入层， 且对所述输入 数据进行 预处理， 获得预处理过后的样本数据集 合； 将所述样本数据集合上传至所述多功能数据处理层， 基于数字 图像处理技术， 对所述 样本数据集 合进行目标缺陷要素的检测， 获得目标缺陷要素位置分布； 根据所述数据输出层， 对所述目标缺陷要素位置分布进行输出， 并进行后续工艺调整。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述对所述输入数据进行 预处理， 包括： 获得所述各角度 ‑多光强图像集 合中的各图像分辨 率数值； 通过对所述各图像分辨率数值进行最优值筛选， 获得目标光照强度对应的目标角度图 像集合； 基于图像分割技术， 对所述目标角度图像集合进行图像分割， 获得各要素分割图像集 合， 即为所述样本数据集 合。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述目标角度图像集合进行图像分 割， 包括： 对所述目标角度图像集 合进行遍历， 确定边 缘搜索起 点集合； 通过对所述边缘搜索起点集合中的各边缘搜索起点进行下一节点的像素检测， 获得下 一节点检测结果影响集 合； 通过对所述下一节点检测结果影响集合进行期望值筛选， 获得所述边缘搜索起点集合 中的目标边 缘搜索起 点； 对所述目标角度图像集 合进行轮廓跟踪， 确定 搜索终点； 基于所述目标边缘搜索起点和所述搜索终点， 对所述目标角度图像集合进行图像分 割。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述对所述样本数据集合进行目标缺陷要素 的检测， 包括： 对所述各要素分割图像集 合进行逐行扫描， 获得 各分割要素像素集 合； 通过对所述各分割要素像素集 合进行遍历， 获得分布式离 散像素； 将所述分布式离散像素作为第一中心点， 对预设邻域内的剩余像素进行二次遍历， 判 断剩余像素 灰度值是否小于预设像素阈值； 若所述剩余像素灰度值小于所述预设像素阈值， 将小于所述预设像素阈值的剩余像素 和所述分布式离 散像素进行合并； 将合并后的新像素作为第二中心点， 以此进行重复的像素邻域扩张， 直至收敛状态。 5.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获得所述收敛状态对应的各要素图像分布；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114926441 A 2基于支持向量机分类算法， 对所述各要素图像分布进行决策边界的分类学习， 获得所 述目标注塑制件的平整区域分布、 缺陷区域分布； 通过对所述平整区域分布和所述缺陷区域分布进行边缘划分， 确定所述目标缺陷要素 位置分布。 6.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对所述各要素图像分布进行划分， 获得第一训练样本和第一测试样本； 根据所述第 一训练样本和第 一测试样本， 获得第 一训练样本表面识别标签和第 一测试 样本表面识别标签； 将所述第一训练样本和所述第 一训练样本表面识别标签作为训练数据， 获得表面识别 支持向量机 。 7.如权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将所述第 一测试样本输入所述表面识别支持向量机， 获得第 一输出结果， 其中， 所述第 一输出结果包括所述第一测试样本中各要素图像的表面识别结果； 对比所述第 一输出结果和所述第 一测试样本表面识别标签， 获得所述表面识别支持向 量机的评估准确率。 8.一种注塑件加工成型的缺陷检测系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 第一采集单元， 所述第一采集单元用于基于 图像采集装置， 对目标注塑制件的表面进 行多角度图像采集， 获得多角度图像集 合； 第二采集单元， 所述第二采集单元用于对所述多角度图像集合中的各角度图像， 进行 多光强采集， 获得 各角度‑多光强图像集 合； 第一构建单元， 所述第一构建单元用于构建表面缺陷检测模型， 其中， 所述表面缺陷检 测模型包括数据输入层、 多功能数据处 理层以及数据输出层； 第一输入单元， 所述第一输入单元用于将所述各角度 ‑多光强图像集合作为输入数据， 输入至所述数据输入层， 且 对所述输入数据进行 预处理， 获得预处理过后的样本数据集 合； 第一检测单元， 所述第 一检测单元用于将所述样本数据集合上传至所述多功能数据处 理层， 基于数字图像处理技术， 对所述样本数据集合进 行目标缺陷要 素的检测， 获得目标缺 陷要素位置分布； 第一输出单元， 所述第一输出单元用于根据所述数据输出层， 对所述目标缺陷要素位 置分布进行输出， 并进行后续工艺调整。 9.一种注塑件加工成型的缺陷检测系统， 其特征在于， 包括： 处理器， 所述处理器与存 储器耦合， 所述存储器用于存储程序， 当所述程序被所述处理器执行时， 使系统以执行权利 要求1至7任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有计算机程序， 所述 计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114926441 A 3