(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 202210971191.0 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 启东晶尧光电科技有限公司 地址 226200 江苏省南 通市启东市北新 镇 轶昌村 (72)发明人 纪林香　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/40(2006.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种玻璃缺陷检测方法 (57)摘要 本发明涉及缺陷检测技术领域， 具体涉及一 种玻璃缺陷检测方法， 该方法采集玻璃图像得到 对应的灰度图像， 对灰度图像进行边缘检测得到 轮廓线， 将轮廓线划分为多个子轮廓线， 对子轮 廓线进行线状缺陷的标记； 对玻璃图像进行超像 素分割得到多个超像素块， 将纹理特征和灰度特 征组成每个超像素块的特征描述向量； 获取每个 超像素块的邻域搜索范围， 基于特征描述向量分 别计算每个超像素块与其邻域搜索范围内多个 超像素块之间的距离， 根据距离对超像素块进行 块状缺陷的标记， 结合线状缺陷和块状缺陷对玻 璃图像进行缺陷识别。 采取先线状缺陷检测再块 状缺陷检测的分形缺陷检测方法， 实现了对玻璃 图像的缺陷的快速检测判断， 提高了缺陷检测结 果的准确性。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115049657 A 2022.09.13 CN 115049657 A 1.一种玻璃缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集玻璃图像得到对应的灰度图像； 利用canny算子对灰度图像进行边缘检测得到轮廓线， 采用DBSCAN算法将所述轮廓线 划分为多个子轮廓线， 根据子轮廓线的长度、 子轮廓线上每个采样点的梯度线与子轮廓线 之间相交的像素点数量， 得到子轮廓线的线状缺陷相似度， 将线状缺陷相似度大于设定阈 值的子轮廓线标记为线状缺陷； 对玻璃图像进行超像素分割得到多个超像素块， 采用灰度共生矩阵提取每个超像素块 的纹理特征， 基于灰度图像得到每个超像素块的灰度直方图， 提取灰度直方图中的灰度特 征， 将纹理特征和灰度特 征组成每 个超像素块的特 征描述向量； 以每个超像素块为中心超像素块获取每个超像素块的邻域搜索范围， 基于所述特征描 述向量分别计算中心超像素块与其邻域搜索范围内N个超像素块之间的距离， 得到中心超 像素块对应的N个所述距离， N为正整数； 将N个所述距离按照从小到大排序后计算前K个所 述距离的平均值， K为正整 数， 且N大于K， 当平均值大于平均值阈值时， 确认中心超像素块为 块状缺陷， 所述平均值阈值和K值是对应中心超像素块的自适应参数； 当玻璃图像 中存在线状缺陷或块状缺陷时， 确认对应玻璃存在缺陷； 反之， 当玻璃图像 中不存在线状缺陷和块状缺陷时， 确认对应玻璃正常。 2.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法， 其特征在于， 所述根据子轮廓线的长 度、 子轮廓线上每个采样点的梯度线与子轮廓线之间相交的像素点数量， 得到子轮廓线的 线状缺陷相似度的方法， 包括: 基于子轮廓线 的长度 ， 在子轮廓线上每隔 处得到一个采样点， 获取每个采样点处 的梯度， 以采样点为中心， 梯度为斜率得到每个采样点的梯度线， 将梯度线与子轮廓线相交 的像素点数目作为对应采样点的宽度； 获取子轮廓线上每个采样点的宽度， 得到平均宽度， 将平均宽度与子轮廓线的长度之 间的比值作为子轮廓线的线状缺陷相似度。 3.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法， 其特征在于， 所述纹理特征是指灰度共 生矩阵的能量、 熵值、 对比度和逆差矩。 4.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法， 其特征在于， 所述灰度 特征是指灰度直 方图的统计特 征方差、 均值、 峭度、 歪度、 熵和能量。 5.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法， 其特征在于， 所述以每个超像素块为中 心超像素块获取每 个超像素块的邻域搜索范围的方法， 包括： 以当前超像素块作为中心超像素块构建第 一势圈 ， 第一势圈 是指与中心超像素块 有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域， 然后构建第二势圈 ， 第二势圈 是 指与第一势圈 有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域， 依 次类推， 直到得到 第五势圈 ， 则当前超像素块的邻域搜索范围 。 6.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基于所述特征描述向 量分别计算中心超像素块与其邻域搜索范围内N个超像素块之间的距离的方法， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049657 A 2其中， 为距离； 为中心超像素块对应特征描述 向量中的第 个元素， 表示邻 域搜索区域范围内第1个超像素块对应特 征描述向量中的第 个元素。 7.如权利要求5所述的一种玻璃缺陷检测方法， 其特征在于， 所述平均值阈值和K值的 获取方法为： 计算中心超像素块与第一势圈 中所包含的超像素块之间的最小距离和最大距离以 构成第一势圈的距离区间 ， 进而得到每个势圈的距离区间； 根据距离区间计 算势圈 中任意两个势圈的落差度 ， 其中， 和 代表任意两个势圈的距离 区间； 如果存在两个势圈的落差度小于落差度阈值 时， 得到这两个势圈对应的缺陷距离区间 ， 且将势圈序号较小的势圈作为缺陷干扰势圈， 统计缺陷干扰势圈中与中 心超像素块的距离落入缺陷距离区间的个数作为 缺陷干扰超像素块的个数； 对任意两个势圈进行相同的操作共得到 个缺陷干扰超像素块和多个缺陷距离区间， 根据缺陷干扰超像素块的数量得到 ； 对缺陷距离区间求取并集， 当平均值阈值大 于所述并集中的最大值时， 则不对平均值阈值进行修改； 当平均值阈值小于或等于所述并 集中的最大值时， 则将所述并集中的上限作为平均值阈值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049657 A 3