铝箔表面缺陷检测方法、装置、设备及计算机存储介质与流程

技术特征：
1.一种铝箔表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：基于目标颜色空间获取待检测铝箔表面图像；所述目标颜色空间包括多个分量，所述多个分量至少包括亮度；根据所述多个分量确定所述待检测铝箔表面图像中的感兴趣区域；根据所述感兴趣区域确定表面缺陷图像以及表面缺陷的位置；将所述表面缺陷图像输入铝箔表面缺陷分类模型中进行分类得到所述表面缺陷的分类结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标颜色空间获取待检测铝箔表面图像之后，所述根据所述感兴趣区域确定表面缺陷图像以及表面缺陷的位置之前，所述方法还包括：提取所述目标颜色空间包括的多个分量；分别确定每个分量对应的所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的分界线；根据所述多个分量各自对应的所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的分界线确定所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的目标分界线；所述根据所述多个分量确定所述待检测铝箔表面图像中感兴趣区域，包括：根据所述目标分界线确定所述待检测铝箔表面图像中感兴趣区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待检测铝箔表面图像包括m
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n个像素点，m和n均为正整数；所述分别确定每个分量对应的所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的分界线，包括：提取所述目标颜色空间包括的任意一个分量；计算所述分量在水平方向上的水平投影曲线和在垂直方向上的垂直投影曲线；所述水平投影曲线用于表示所述待检测铝箔表面图像的所述分量在第m行的所有像素点的总和，所述垂直投影曲线用于表示所述待检测铝箔表面图像的所述分量在第n列的所有像素点的总和；其中，m的取值为从1至m的所有正整数，所述n的取值为从1至n的所有正整数；确定所述水平投影曲线和所述垂直投影曲线的分割点；根据所述分割点确定所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的分界线。4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个分量各自对应的所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的分界线确定所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的目标分界线，包括：提取所述每个分量对应的所述待检测铝箔表面图像中铝箔与背景的分界线的分量值；根据所述分量值和至少一个预设约束条件确定所述目标分界线。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个分量确定所述待检测铝箔表面图像中的感兴趣区域之后，所述根据所述感兴趣区域确定表面缺陷图像以及表面缺陷的位置之前，所述方法还包括：对所述感兴趣区域进行高通滤波得到高通滤波图像，并对所述感兴趣区域进行低通滤波得到低通滤波图像；根据所述高通滤波图像和低通滤波图像确定差分图像；所述根据所述感兴趣区域确定表面缺陷图像以及表面缺陷的位置，包括：根据所述差
分图像确定表面缺陷图像以及表面缺陷的位置。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高通滤波的截止频率小于所述低通滤波的截止频率。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述表面缺陷的位置包括矩形的起始点、长和宽；所述矩形包括所述表面缺陷的所有连通区域。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述铝箔表面缺陷分类模型由x张已知表面缺陷的分类结果的铝箔表面缺陷图像训练得到；所述x张铝箔表面缺陷图像由y张铝箔表面缺陷图像变换得到，所述x和y均为正整数，且x大于y。9.一种铝箔表面缺陷检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于基于目标颜色空间获取待检测铝箔表面图像；所述目标颜色空间包括多个分量，所述多个分量至少包括亮度；确定模块，用于根据所述多个分量确定所述待检测铝箔表面图像中的感兴趣区域；所述确定模块还用于：根据所述感兴趣区域确定表面缺陷图像以及表面缺陷的位置；分类模块，用于将所述表面缺陷图像输入铝箔表面缺陷分类模型中进行分类得到所述表面缺陷的分类结果。10.一种铝箔表面缺陷检测设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～8任一项所述方法的步骤。11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～8任一项的方法步骤。

技术总结
本申请公开了一种铝箔表面缺陷检测方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，该方法包括：基于目标颜色空间获取待检测铝箔表面图像；所述目标颜色空间包括多个分量，所述多个分量至少包括亮度；根据所述多个分量确定所述待检测铝箔表面图像中的感兴趣区域；根据所述感兴趣区域确定表面缺陷图像以及表面缺陷的位置；将所述表面缺陷图像输入铝箔表面缺陷分类模型中进行分类得到所述表面缺陷的分类结果，从而增强铝箔表面缺陷检测的抗干扰能力，确保了铝箔表面缺陷检测的准确率。确保了铝箔表面缺陷检测的准确率。确保了铝箔表面缺陷检测的准确率。


技术研发人员：郭敏
受保护的技术使用者：武汉禾富信科技有限公司
技术研发日：2021.10.09
技术公布日：2022/2/28