一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法与流程

本发明涉及计算机视觉与表面检测，尤其涉及一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法。

背景技术：

1、以多自由度笔记本外壳为代表的3c消费电子产品外观结构件，其表面质量直接影响产品的最终外观档次、装配精度和用户体验。该类工件通常同时包含平面区、弧边区和转角区，表面在生产加工过程中容易出现划痕、凹坑、压伤、灰尘附着、水渍残留及局部反光异常等表观问题。现有检测方式主要包括人工目检和机器视觉检测。人工目检受检验人员经验和疲劳状态影响较大，检测稳定性较差；机器视觉检测虽然效率较高，但多数仍基于固定视角下的单幅图像进行识别。

2、对于多自由度笔记本外壳，单角度图像检测存在明显不足：一方面，弧边区和转角区在不同观察方向下的反射状态差异较大，同一真实缺陷在某一采集角度下可能清晰可见，而在另一采集角度下可能因反光、阴影或轮廓压缩而难以显现，容易产生漏检。另一方面，划痕、凹坑等真实缺陷与灰尘、水渍、油污及偶然反光在单幅图像中常表现为相近的灰度变化或纹理特征，现有方法仅依赖单张图像的局部外观信息，难以有效区分真实缺陷与伪缺陷，容易产生误检。

3、因此，本发明提出了一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法。在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可能包含不属于本领域普通技术人员公知常识的现有技术信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有技术的不足之处，提供一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，解决上述背景技术中所提到的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种多自由度笔记本外壳（以下简称为工件）表面缺陷检测方法，包括如下步骤：

4、s1、建立产品坐标系、相机坐标系和图像坐标系，对工业相机及多自由度姿态调节机构进行标定，得到表面区域类型、采集角度序列和位姿参数，并按采集角度序列采集多角度图像序列；

5、s2、对多角度图像序列进行预处理，提取各采集角度的候选区域，基于位姿参数和表面区域类型建立跨视角映射关系，对候选区域进行关联，得到缺陷轨迹和可见性向量；

6、s3、基于缺陷轨迹提取灰度均值、背景灰度均值、对比度、梯度幅值、形态特征及差分特征，构建角度响应特征向量，并基于局部表面法向、图像质量评价值和历史可靠度生成视角权重；

7、s4、将角度响应特征向量和视角权重输入分类模型，得到类别概率分布和初始分类结果；

8、s5、基于可见性向量、相邻视角特征变化连续性和类别概率分布执行多视角一致性检验，生成最终判别结果，并将最终判别结果回映至产品坐标系，输出缺陷结果集合。

9、s1具体包括：基于夹具三基准定位关系建立产品坐标系、相机坐标系和图像坐标系；对工业相机执行内参标定和畸变标定，得到相机内参矩阵和畸变参数集合；对多自由度姿态调节机构执行位姿标定，得到各采集角度对应的位姿参数；根据工件cad模板或基准图像拟合结果，按照局部曲率和相邻局部法向夹角将工件表面划分为平面区、弧边区和转角区，形成表面区域类型表；按照采集角度序列驱动多自由度姿态调节机构依次运动，在位姿反馈满足角度误差和角速度稳定条件时触发工业相机采集，得到多角度图像序列和位姿参数序列。

10、s2具体包括：对多角度图像序列中的每幅图像依次执行畸变校正、感兴趣区域裁剪、亮度归一化和高光抑制处理，得到预处理图像；将预处理图像输入单视角候选检测模型，生成缺陷概率图，并依据候选检测阈值形成二值掩膜；对二值掩膜执行连通域分析及面积、长宽比和平均对比度筛选，得到候选区域及其边界框、质心坐标、区域类型、候选区域像素集合和局部图像块；基于位姿参数和表面区域类型建立相邻采集角度之间的跨视角映射关系，计算候选区域之间的交并比、外观描述向量距离和局部图像块归一化互相关，完成跨视角关联，得到缺陷轨迹和可见性向量。

11、s3具体包括：针对每条缺陷轨迹，在各采集角度分别计算候选区域的灰度均值、背景灰度均值、对比度、梯度幅值和形态特征，其中形态特征至少包括面积、长宽比、圆度和主方向角；按采集角度顺序构建灰度均值序列、对比度序列、梯度幅值序列和形态特征序列，并进一步构建对比度差分序列和梯度差分序列，形成角度响应特征向量；对不可见采集角度对应的各项特征执行统一置零，并由可见性向量表征该采集角度的有效性；基于候选区域对应局部表面法向与相机光轴之间的夹角、图像质量评价值和历史可靠度，计算各采集角度的评分并归一化，得到视角权重。

12、s4具体包括：将各采集角度对应的灰度均值、背景灰度均值、对比度、梯度幅值、面积、长宽比、圆度、主方向角和可见性标记构成单视角特征向量；将各采集角度的单视角特征向量按采集角度顺序堆叠形成序列输入，并将对比度差分序列、梯度差分序列和视角权重作为辅助输入送入分类模型；由分类模型输出真实划痕、真实凹坑、灰尘、水渍和其他伪缺陷对应的类别概率分布，并依据最大类别概率生成初始分类结果。

13、s5具体包括：基于可见性向量计算缺陷轨迹的有效观测比例，基于相邻采集角度的单视角特征向量计算特征变化连续性，结合类别概率分布生成一致性评分；依据最小有效观测阈值、一致性评分阈值以及初始分类结果是否属于真实划痕或真实凹坑，生成最终判别结果；将最终判别结果回映至产品坐标系，输出包含缺陷编号、参考采集角度编号、产品坐标系下中心坐标、区域边界框、缺陷类别、真实缺陷标记、类别概率分布、一致性评分和可见性向量的缺陷结果集合。

14、本发明的有益效果在于：

15、本发明通过建立采集角度序列下的多角度图像序列，并结合位姿参数和表面区域类型进行检测，使同一多自由度笔记本外壳表面区域能够在不同采集角度下被连续观测，从而降低单角度检测存在的视角盲区，提升对划痕、凹坑等真实缺陷的检出能力。通过对候选区域进行跨视角关联，形成缺陷轨迹，解决了不同采集角度图像之间同一物理对象难以对应的问题，使多角度图像不再停留于简单拼接、投票或结果叠加，而是形成面向同一缺陷对象的连续分析基础。

16、本发明通过构建角度响应特征向量，将灰度均值、背景灰度均值、对比度、梯度幅值、形态特征及差分特征进行统一表达，能够表征同一缺陷轨迹在不同采集角度下的响应变化规律，从而提高真实划痕、真实凹坑与灰尘、水渍、偶然反光之间的区分能力。通过引入视角权重，对不同采集角度下的局部表面法向、图像质量评价值和历史可靠度进行综合利用，使对当前缺陷轨迹判别贡献更高的采集角度获得更大权重，从而提高弧边区和转角区等复杂区域的检测稳定性。

17、本发明通过多视角一致性检验，将可见性向量、相邻视角特征变化连续性和类别概率分布共同作为最终判别依据，能够降低灰尘、水渍和偶然反光造成的误判率，提高最终判别结果的准确性和可重复性。将最终判别结果回映至产品坐标系，并输出缺陷结果集合，便于后续返修、清洁、复检和质量分级调用，因此具有较好的工程落地性和生产应用价值。

1.一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，还包括：按照采集角度序列驱动多自由度姿态调节机构依次运动，在位姿反馈满足角度误差和角速度稳定条件时触发工业相机采集，得到多角度图像序列和位姿参数序列。

4.根据权利要求1所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，s2具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，还包括：计算候选区域之间的交并比、外观描述向量距离和局部图像块归一化互相关，完成跨视角关联，得到缺陷轨迹和可见性向量。

6.根据权利要求1所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，s3具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，还包括：基于候选区域对应局部表面法向与相机光轴之间的夹角、图像质量评价值和历史可靠度，计算各采集角度的评分并归一化，得到视角权重。

8.根据权利要求1所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，s4具体包括：

9.根据权利要求1所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，s5具体包括：

10.根据权利要求9所述的一种多自由度笔记本外壳表面缺陷检测方法，其特征在于，缺陷结果集合包含缺陷编号、参考采集角度编号、产品坐标系下中心坐标、区域边界框、缺陷类别、真实缺陷标记、类别概率分布、一致性评分和可见性向量。