1.1缺陷的定義

當(dāng)前對于缺陷有兩種認(rèn)知的方式，種是有監(jiān)督的方法，也就是體現(xiàn)在利用標(biāo)記了標(biāo)簽(包括類別、矩形框

或逐像素等)的缺陷圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練.此時"缺陷意味著標(biāo)記過的區(qū)域或者圖像。第二種是無監(jiān)督的

方法，就是將正常無缺陷的樣本進行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)正常區(qū)域的特征，網(wǎng)絡(luò)檢測異常的區(qū)域。

缺陷檢測的任務(wù)大致分為三個階段分別是缺陷分類、缺陷***、缺陷分割，如下圖所示，缺陷分類需要分類出

缺陷的類別(色、空洞、經(jīng)線) ; 缺陷***不僅需要獲取缺陷的類別還需要標(biāo)注出缺陷的位置; 缺陷分割將

缺陷逐像素從背景中分割出來。

因為手機鏡頭的端面區(qū)域和凸臺區(qū)域存在一定的高度差，現(xiàn)有技術(shù)中需要拍攝兩張圖像并進行兩次算法檢測，導(dǎo)致檢測速度慢、cpu負(fù)載高。而本發(fā)明的端面和凸臺檢測方法有效地解決了這一問題，具體來說，根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，本發(fā)明的端面和凸臺檢測方法需要對端面和凸臺按照如下公式的模板匹配獲得r(x，y)值時得到兩組值(x1，瑕疵檢測設(shè)備，y1，phi1；x2，瑕疵檢測系統(tǒng)，y2，phi2)分別代表***的x坐標(biāo)、y坐標(biāo)和角度：

之后對凸臺圖片進行仿射變換后與端面圖片對齊，

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，在所述步驟s24中：

將同一位置處的缺陷篩選出來后，利用設(shè)定大小的矩形核膨脹得到比實際缺陷略大的roi區(qū)域，江蘇瑕疵檢測，提煉出所述roi區(qū)域大小的原圖；

根據(jù)公式：c＝∑δδ(i，j)2pδ(i，j)計算出所述roi區(qū)域圖像的對比度，篩選出同一位置處對比度缺陷作為表現(xiàn)清晰的缺陷；

其中δ(i，非標(biāo)產(chǎn)品瑕疵檢測，j)＝|i-j|表示相鄰像素間灰度差，pδ(i，j)表示相鄰像素間的灰度差值為δ的像素分布概率。

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