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申请/专利权人：博科视(苏州)技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于视觉模板匹配结合深度学习的医用注塑件外观缺陷检测方法,包括：在环光和集光两种光源下分别对待测医用注塑件拍照成像，获取待测医用注塑件的环光图像和集光图像；使用深度学习模型对待测医用注塑件的环光图像进行缺胶、麻点以及合模线的缺陷特征检测，保存该环光图像的环光判决结果；使用模板匹配方法对待测医用注塑件的集光图像进行披锋、毛边的缺陷特征检测，输出该集光图像的集光判决结果；将环光判决结果和集光判决结果整合，全部合格时，输出该待测医用注塑件的检测结果为合格品，否则为不良品。本发明可在保证生产节拍的前提下，快速将不合格品检出，通过将两类检测结果综合评判输出，减少了对单个样品的处理时间。
主权项：1.一种基于视觉的医用注塑件的外观缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：在环光和集光两种光源下分别对待测医用注塑件拍照成像，获取待测医用注塑件的环光图像和集光图像；步骤S2：使用深度学习模型对待测医用注塑件的环光图像进行缺胶、麻点以及合模线的缺陷特征检测，保存该环光图像的环光判决结果；步骤S3：使用模板匹配方法对待测医用注塑件的集光图像进行披锋、毛边的缺陷特征检测，输出该集光图像的集光判决结果；其中所述步骤S3包括：步骤S31：选取合格医用注塑件样品在集光光源下拍照成像，获取一张合格医用注塑件的模板图像，标注模板图像中的特征点；步骤S32：按顺序标注出待测医用注塑件的集光图像上与模板图像中的特征点一致的特征点；步骤S33：对模板图像进行两次仿射变换，将得到的仿射变换图像与集光图像进行作差，得到两幅差分图像，然后对两幅差分图像取与；步骤S34：对取与后的图像的各个区域进行连通域分析，过滤掉面积较小的区域；步骤S35：通过面积过滤后的图像区域分别进行前景面积、轮廓相似度、梯度的计算；步骤S36：综合判断计算后的值是否大于阈值，如果是，则将此部分作为缺陷特征输出，否则进行下一区域的判断；步骤S4：将环光判决结果和集光判决结果整合，全部合格时，输出该待测医用注塑件的检测结果为合格品，否则为不良品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 博科视(苏州)技术有限公司 一种基于视觉的医用注塑件的外观缺陷检测方法
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