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申请/专利权人：西迪士质量检测技术服务(东莞)有限公司

摘要：本发明公开了一种缺陷检测方法及皮革缺陷智能检测系统，涉及皮革缺陷检测技术领域，为了解决皮革缺陷检测的准确性。本发明进行划痕检测、裂纹检测、压痕检测和污染检测，可以发现皮革表面涂层潜在的缺陷和问题，提高了皮革产品的可靠性和使用寿命，过检测压痕的深度、形状和分布，可以判断皮革的厚度、硬度、弹性以及抗磨损性能，这有助于确保皮革产品的质量和一致性，将采集的皮革图像进行偏斜度、清晰度和失真度检测，有助于消除模糊或不清晰的图像，并提升图像质量，提高图像在后续处理和分析中的可用性，进行小波分解可以保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息，具有良好的重构能力。

主权项：1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：当皮革进行缺陷检测时，将皮革放置在缺陷检测器上，缺陷检测装置对皮革进行图像采集；S2：将采集的皮革图像进行图像处理，并将图像处理完成的图像标注为目标皮革图像；S3：将目标皮革图像与标准皮革图像进行对比检测，其中，对比检测的内容包括划痕检测、裂纹检测、压痕检测和污染检测，并将检测结果标注为目标检测数据；S4：将目标检测数据进行皮革合格率判定，根据判定结果确定皮革是否为合格成品皮革，包括：基于目标检测数据判断是否存在非合格检测数据；若是，需要对皮革进行合格率检测；否则，确定皮革为合格成品皮革；当需要对皮革进行合格率检测时，从目标检测数据中获取皮革的第一异常污染图像、第一异常划痕图像、第一异常裂纹图像和第一异常压痕图像；基于第一异常污染图像、第一异常划痕图像、第一异常裂纹图像和第一异常压痕图像的数量，并根据如下公式计算皮革的第一合格率K1； 其中，n1表示第一异常污染图像的数量，α表示污染权重，取值为0，1，n2表示第一异常划痕图像的数量，β表示划痕权重，取值为0，1，n3表示第一异常裂纹图像的数量，γ表示裂纹权重，取值为0，1，n4表示第一异常压痕图像的数量，δ表示压痕权重，取值为0，1，n0表示皮革的全部图像数量；判断所述第一合格率是否大于第一预设合格率；若是，需要对皮革进行进一步检测；否则，确定皮革为不合格皮革；当需要对皮革进行进一步检测时，从目标检测数据总获取划痕检测、裂纹检测、压痕检测和污染检测对应的标注数据，根据标注数据确定划痕程度，裂纹程度，压痕程度和污染程度；基于污染程度，划痕程度，裂纹程度和压痕程度，并根据如下公式计算皮革的第二合格率K2； 其中，A表示皮革的污染程度，B表示皮革的划痕程度，C表示皮革的裂纹程度，D表示皮革的压痕程度，G表示综合参考程度；判断所述第二合格率是否大于第二预设合格率；若是，确定皮革为合格皮革；否则，确定皮革为不合格皮革。

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