摘要
本发明提供一种缺陷严重程度判级方法、系统、设备及存储介质,涉及工业缺陷检测技术领域,所述方法流程为:获取类圆形缺陷的缺陷目标框;基于缺陷目标框的坐标信息获取缺陷圆半径和背景圆半径,并且基于缺陷圆半径和背景圆半径获取缺陷掩膜图和背景掩膜图;基于缺陷掩膜图和背景掩膜图获取圆内灰度均值和圆外灰度均值,并且基于圆内灰度均值和圆外灰度均值获取灰度差值;基于灰度差值和缺陷圆半径进行缺陷严重程度判定,以得到缺陷严重程度的判级结果。本发明结合虚拟构建缺陷掩膜图以及背景掩膜图的灰度值信息和尺寸信息对类圆形缺陷进行严重程度判定,判定速度较快、准确度较高,能够满足类圆形缺陷严重程度判级的需求。
技术关键词
工业产品图像
掩膜
坐标
缺陷类别
工业缺陷检测
深度神经网络模型
图像特征提取
可读存储介质
处理器
计算机设备
面板
存储器
圆心
像素
速度
尺寸