(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 202211432330.9 (22)申请日 2022.11.16 (71)申请人 南京云创大 数据科技股份有限公司 地址 210000 江苏省南京市秦淮区永智路6 号南京白下高新技术产业园区四号楼 A栋9层 (72)发明人 刘鹏　张真　包念原　高秀斌　 杜毅甫　梁彦龙　 (74)专利代理 机构 南京九致知识产权代理事务 所(普通合伙) 32307 专利代理师 严巧巧 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/521(2017.01) G06T 7/60(2017.01)G06T 7/66(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测 方法及装置 (57)摘要 本发明属于表 面检测技术领域， 公开了基于 结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测方法及装 置。 包括： 基于结构光获取灰度图像； 以灰度图像 中每一像素点作为中心像素点构建半径相等的 像素邻域， 并计算每一像素邻域内相对于中心像 素点呈中心对称的所有像素点对的矢量差， 然后 对所有矢量差求和以获取相应中心像素点的梯 度矢量； 基于灰度图像中所有像素点的梯度矢量 构建初始梯度图， 并其依次进行阈值化处理及图 像形态学处理获取最终梯度图； 判断最终梯度图 中梯度沿逆时针 法向旋转的区域为缺陷区域， 并 判断梯度向外扩散的区域为凸起类缺陷， 向内聚 集的区域为凹陷类缺陷。 本发明可有效区分类镜 面表面的形变缺陷及背景噪音， 提高了缺陷检测 效果。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115496755 A 2022.12.20 CN 115496755 A 1.基于结构光及 梯度分析的类镜面 缺陷检测方法， 其特 征在于， 包括： 基于结构光获取与类镜面工件表面相应的原始图像， 并对所述原始图像进行格雷码解 码以获取相应的灰度图像； 以所述灰度图像中每一像素点作为中心像素点构建半径相等的像素邻域， 并计算每一 所述像素邻域内相对于其中心像素点呈中心对称的所有像素点对的矢量差， 然后对所有 所 述矢量差求矢量和以获取相 应中心像素点的梯度矢量； 其中， 所述像素邻域的半径与类镜 面工件的表面漫反射 率及缺陷识别精度呈正相关 关系； 基于所述灰度图像中所有像素点的梯度矢量构建初始梯度图， 并对所述初始梯度图依 次进行阈值 化处理及图像形态处 理以得到最终梯度图； 判断所述最终梯度图中梯度沿逆时针法 向旋转的区域为缺陷区域， 并继续判断梯度向 外扩散的缺陷区域对应的形变缺陷为凸起类缺陷， 像内聚集的缺陷区域对应的形变缺陷为 凹陷类缺陷。 2.根据权利要求1所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基于结构光 获取与类镜面工件表面相应的原始图像， 并对所述原始图像进行格雷码解 码以获取相应的灰度图像， 包括： 以结构光作为 光源对类镜面工件表面进行辅助照射， 并基于相机获取 所述原始图像； 对所述原 始图像进行二 值化处理以得到中间图像； 对所述中间图像进行格雷码解码以得到所述灰度图像； 其中， 所述灰度图像中每一像 素点的数值信息即为反射的结构光中相应光线的格雷码值。 3.根据权利要求1所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述对所述初始梯度图依次进行阈值化处理及图像形态处理以得到最终梯度图之前， 包 括： 基于初始梯度图中待确认缺陷区域内的缺陷深度确定所述阈值 化处理的阈值。 4.根据权利要求1所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测方法， 其特征在于， 包括： 基于所述最终梯度图中各位置与类镜面工件表面的对应关系获取各所述凸起类缺陷 及所述凹陷类缺陷的位置； 基于相机标定及尺寸测量获得 各所述凸起类缺陷及所述凹陷类缺陷的尺寸。 5.根据权利要求4所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测方法， 其特征在于， 包括： 同时判断整个 类镜面工件表面上缺陷总数的规格等级， 及任一 缺陷的尺寸 等级； 选取所述规格等级及所述尺寸 等级中的较低等级确定该类镜面工件的分流结果。 6.基于结构光及 梯度分析的类镜面 缺陷检测装置， 其特 征在于， 包括： 灰度图像获取模块， 用于基于结构光获取与类镜面工件表面相应的原始图像， 并对所 述原始图像进行格雷码解码以获取相应的灰度图像； 邻域梯度计算模块， 用于以所述灰度图像中每一像素点作为中心像素点构建半径相等 的像素邻域， 并计算每一所述像素邻域内相对于其中心像素点呈中心对称的所有像素点对 的矢量差， 然后对所有 所述矢量差求矢量和以获取相应中心像素点的梯度矢量； 其中， 所述 像素邻域的半径与类镜面工件的表面漫反射 率及缺陷识别精度呈正相关 关系；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115496755 A 2梯度图构建模块， 用于基于所述灰度图像中所有像素点的梯度矢量构建初始梯度图， 并对所述初始梯度图依次进行阈值 化处理及图像形态处 理以得到最终梯度图； 缺陷判断模块， 用于判断所述最终梯度图中梯度沿逆时针法向旋转的区域为缺陷区 域， 并判断梯度向外扩散的缺陷区域对应的形变缺陷为凸起类缺陷， 像内聚集的缺陷区域 对应的形变缺陷为凹陷类缺陷。 7.根据权利要求6所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测装置， 其特征在于， 包括： 第一图像获取模块， 用于以结构光作为光源对类镜面工件表面进行辅助照射， 并基于 相机获取 所述原始图像； 第二图像获取模块， 用于对所述原 始图像进行二 值化处理以得到中间图像； 第三图像获取模块， 用于对所述中间图像进行格雷码解码以得到所述灰度图像； 其中， 所述灰度图像中每一像素点的数值信息即为反射的结构光中相应光线的格雷码值。 8.根据权利要求6所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测装置， 其特征在于， 包括： 阈值确定模块， 用于基于初始梯度图中待确认缺陷区域内的缺陷深度确定所述阈值化 处理的阈值。 9.根据权利要求6所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测装置， 其特征在于， 包括： 缺陷位置确 认模块， 用于基于所述最终梯度图中各位置与类镜面工件表面的对应关系 获取各所述凸起类缺陷及所述凹陷类缺陷的位置； 缺陷尺寸确 认模块， 用于基于相机标定及尺寸测量获得各所述凸起类缺陷及所述凹陷 类缺陷的尺寸。 10.根据权利要求9所述的基于结构光及梯度分析的类镜面缺陷检测装置， 其特征在 于， 包括： 等级判断模块， 用于同时判断整个类镜面工件表面上缺陷总数的规格等级， 及任一缺 陷的尺寸 等级； 分流处理模块， 用于选取所述规格等级及所述尺寸等级中的较低 等级确定该类镜面工 件的分流结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115496755 A 3