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申请/专利权人：山东声通信息科技有限公司;上海声通信息科技股份有限公司

摘要：本申请提供了一种工业视频图像中的目标物典型缺陷检测方法和系统；方法包括：获取待检测目标物图像，根据预定图像分割算法对待检测目标物图像进行预分割，得到多个图像子区域，提取每个超像素图像子区域对应的超像素区域的颜色特征和纹理特征，得到超像素区域的特征表示；根据遗传算法对特征表示进行转换，得到超像素区域的染色体表示，对染色体表示进行更新处理，得到满足适应度评价条件的子代种群的个体；对子代种群的个体进行染色体解码，得到目标解分割结果；合并所有图像子区域的目标解分割结果，得到待检测目标物图像的待检测最终分割图像；获取原始目标物缺陷图像的原始最终分割图像；通过两者匹配，判断待检测目标物图像是否存在缺陷。

主权项：1.一种工业视频图像中的目标物典型缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测目标物图像，根据预定图像分割算法对所述待检测目标物图像进行预分割，得到多个图像子区域，其中，每一图像子区域对应一组超像素区域；针对所述多个图像子区域的每个图像子区域，提取所述图像子区域对应超像素区域的颜色特征和纹理特征，得到所述超像素区域的特征表示；根据遗传算法对所述超像素区域的特征表示进行转换，得到所述超像素区域的染色体表示，对所述超像素区域的染色体表示进行更新处理，得到满足适应度评价条件的子代种群的个体；对所述满足适应度评价条件的子代种群的个体进行染色体解码，得到目标解分割结果；针对所述待检测目标物图像对应的所有图像子区域，合并所有图像子区域对应的目标解分割结果，得到所述待检测目标物图像对应的待检测最终分割图像；获取原始目标物缺陷图像，对所述原始目标物缺陷图像进行上述步骤获取所述原始目标物缺陷图像对应的原始最终分割图像；通过所述待检测目标物图像对应的待检测最终分割图像与所述原始目标物缺陷图像对应的原始最终分割图像进行匹配，判断所述待检测目标物图像是否存在缺陷；其中，对待检测最终分割图像与原始最终分割图像进行匹配，判断两者之间的形状大小，若待检测最终分割图像与原始最终分割图像的大小相同，则说明待检测目标物图像存在对应的缺陷问题；若所述待检测最终分割图像与原始最终分割图像的大小不相同，则说明待检测目标物图像不存在缺陷问题；所述根据遗传算法对所述超像素区域的特征表示进行转换，得到所述超像素区域的染色体表示的步骤，包括：将所述多个图像子区域初始化为种群，从所述多个图像子区域中任选预定数量个图像子区域作为所述种群的个体；使用基于标签的编码形式，将所述个体对应超像素区域的特征向量转换为染色体表示，随机确定所述染色体表示上的基因位数值；将所述超像素区域的属性分类或属性聚类结果转换为所述标签；所述对所述超像素区域的染色体表示进行更新处理，得到满足适应度评价条件的子代种群的个体的步骤，包括：计算所述图像子区域对应染色体表示的适应度；根据预定选择算法，使用所述染色体表示的适应度值，选择所述个体作为父代染色体；对所述父代染色体进行交叉操作，得到子代染色体，对所述子代染色体进行变异操作，得到新的子代种群；对所述新的子代种群的个体进行调用和适应度评价；判断所述子代种群的个体是否满足所述适应度评价的基本预设条件；若所述个体满足所述基本预设条件，则确定所述个体为满足所述适应度评价条件的子代种群的个体；若所述个体不满足所述基本预设条件，则重新计算所述染色体表示适应度，重新寻找新的子代种群；所述对所述父代染色体进行交叉操作，得到子代染色体，对所述子代染色体进行变异操作，得到新的子代种群的步骤，包括：设置所述交叉操作和所述变异操作所产生的个体数量阈值；当对所述父代染色体进行交叉操作，生成的子代染色体数量达到所述个体数量阈值时，则不再对所述子代染色体进行变异操作；设置所述变异操作的变异概率；控制所述子代染色体进行变异操作时，子代染色体的基因变异概率小于或等于所述变异概率；所述判断所述子代种群的个体是否满足所述适应度评价的基本预设条件的步骤，包括：设置染色体的交配概率；按照所述交配概率，根据均匀交叉算法、从所述种群中选择所述父代染色体进行交配，得到所述子代染色体；判断所述子代种群中的子代染色体数量是否达到所述个体数量阈值；若所述子代染色体数量未达到所述个体数量阈值，则按照所述变异概率，根据基本位变异算法对所述子代染色体进行变异操作，得到变异后的子代染色体；将变异后的子代染色体替换原有子代染色体编入至新子代种群中；判断当前所述子代染色体数量是否达到所述个体数量阈值，若是，则停止所述变异操作；所述对所述满足适应度评价条件的子代种群的个体进行染色体解码，得到目标解分割结果的步骤，包括：设计适应度目标函数，使用所述适应度目标函数将所述子代种群的个体解码为聚类结果，其中所述聚类结果包括像素标签；将属于同一聚类结果类别的超像素区域分配至同一聚类簇，计算每个聚类簇的类中心；将具有相同像素标签的超像素区域，标记为待选的超像素区域；使用所述聚类簇的类中心，计算所述待选的超像素区域分别在颜色空间的隶属度矩阵X和纹理空间的隶属度矩阵P，对所述颜色空间的隶属度矩阵X和纹理空间的隶属度矩阵P进行二次验证；将符合二次验证条件的超像素区域确定为目标超像素区域，将同一标签的目标超像素区域进行合并，得到所述目标解分割结果。

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