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申请/专利权人：中科芯集成电路有限公司

摘要：本发明公开一种基于深度学习的N95口罩面脏污破损褶皱缺陷检测方法，属于人工智能领域。检测口罩有无，输出口罩主体面料部分区域图片；基于深度学习带方向的斜框目标检测模型检测文字区域；基于深度学习语义分割模型检测文字区域、M型条纹区域、侧边区域、鼻梁条区域；基于深度学习语义分割模型检测脏污破损区域；基于深度学习目标检测模型的小污点区域检测；基于深度学习目标检测模型检测鼻梁条附近的褶皱破损区域；基于深度学习语义分割模型检测鼻梁条附近的缺角缺陷。本发明在相同数量的样本中，检测准确率最高，误检测率最低，漏检率也最低；同时能适应不同形态形状、尺寸大小、颜色深浅的脏污破损缺陷，很好地替代了人工。

主权项：1.一种基于深度学习的N95口罩面脏污破损褶皱缺陷检测方法，其特征在于，包括：步骤一、检测口罩主体面片区域，采集口罩的正反面图像，输出相关的特征值；步骤二、开启口罩检测设备，采集大量图片，含有口罩和不含有口罩的图片，检测图片内有无口罩，若无则直接返回NG，若有则检测出文字logo区域带方向的最小外接矩形区域；步骤三、基于深度学习语义分割模型，检测出口罩主体面片上各个部件，包含文字logo区域、M型条纹区域、侧边区域、鼻梁条区域；步骤四、基于深度学习语义分割模型检测口罩主体面片上的各种脏污破损缺陷的位置区域，并与步骤三中输出的区域作差，差值为最终的缺陷区域，如果缺陷区域的面积大于预设值，则返回NG，并输出缺陷类别和位置区域，否则返回OK，执行后续步骤；步骤五、基于深度学习目标检测模型检测小的块状污染区域，如果面积大于预设值，则返回NG，无需执行后续步骤，否则返回OK执行下一步；步骤六、基于带方向的目标检测模型，检测鼻梁条附近是否含有褶皱破损，若检测到则返回NG，无需执行后续步骤，否则返回OK执行下一步；步骤七、基于语义分割模型，检测鼻梁条附近区域是否含有缺角缺陷，若检测到目标，则返回NG，无需执行后续步骤，否则返回OK；其中，所述步骤一包括：放料，使口罩竖直向下，耳带自然下垂，调节视觉系统成像，使得口罩主体面片上各种缺陷特征明显；分别触发正、反面相机拍照，分别采集口罩的正反面图像并输出；所述口罩的正反面图像为彩色原图，先将原图分解为红色、绿色、蓝色三个通道的图像；绿色通道图减去红色通道图得到的差值图中，蓝色部分最为显著，其它部分较弱；根据差值图进行简单的动态二值化，得到较亮部分的区域，再筛选面积最大的连通域，即得到口罩主体面片区域；再将区域做形状转换，提取口罩主体面片区域沿行方向和列方向的最小外接矩形面积，根据这个面积判断图像范围内有无口罩；输出口罩主体面片区域轮廓的中心点，并输出该轮廓区域平行于坐标轴的最小外接矩形区域图像，裁剪这个区域的图像并输出，作为后续所有深度学习目标检测和语义分割的输入图像；算出口罩主体面片区域上半部分和下半部分到中心点最远的点，这两个点为口罩主体面片区域的两个极点，以这两个极点为圆心，预设半径作圆，两个圆形区域分别与口罩主体面片区域的交集为两个扇形区域，作为后续鼻梁条附近褶皱缺陷、鼻梁条附近破损缺陷的输入图像。

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