基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法与流程

1.本发明属于利用计算机视觉技术识别外壳缺陷的技术领域，具体涉及基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法。


背景技术：

2.塑料由于重量轻、密度小、耐磨性好、绝缘性好、化学性质稳定等众多优点常常被用作传感器外壳。而传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出。传感器一般由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源四部分组成，敏感元件直接感受被测量，并输出与被测量有确定关系的物理量信号，而转换元件、变换电路和辅助电源四部分一般位于传感器外壳内部。一旦传感器外壳存在缺陷不仅影响传感器的美观性，还会影响传感器的性能和安全性。目前对于传感器外壳的检测主要采用人工检测的方法，但是人工检测效率和精度较低，同时传感器又属于对生产精度和合格率要求更高的产品，因此需要提出一种高精度高效率的基于人工智能的对传感器外壳缺陷检测方法。


技术实现要素：

3.本发明提供的基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法，能对传感器外壳中存在的缺陷进行较为准确快速的分类，提高了传感器外壳缺陷检测速度。
4.本发明的基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法采用如下技术方案：该方法包括：获取待检测传感器外壳图像并提取其中缺陷区域，根据缺陷区域得到感兴趣区域；计算出感兴趣区域的长宽比，当感兴趣区域的长宽比大于预设阈值时判定该张待检测传感器外壳图像中存在划痕缺陷；当感兴趣区域的长宽比小于预设阈值时，根据感兴趣区域内各像素点的灰度值将感兴趣区域分为中心区域和缺陷边缘区域；根据缺陷边缘区域内每个像素点的灰度值计算出缺陷边缘区域的灰度复杂度；提取缺陷边缘区域内每个像素点的八位码，计算每个像素点与周围全部邻域像素点码之间的最终汉明距离，根据缺陷边缘区域内全部像素点对应的最终汉明距离确定缺陷边缘区域的纹理复杂度；获取传感器外壳图像中缺陷区域的多条边缘线，根据边缘线的条数和每条边缘线上边缘像素点在传感器外壳图像中的横坐标和纵坐标计算出缺陷边缘区域的边缘复杂度；利用缺陷边缘区域的灰度复杂度、纹理复杂度以及边缘复杂度计算出该张待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度；根据待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度，对缺陷区域的缺陷类型
进行判断。
5.进一步地，所述获取传感器外壳图像并提取其中缺陷区域，根据缺陷区域得到感兴趣区域，包括：利用canny算子提取传感器外壳图像中边缘像素点；对提取出的传感器外壳图像中边缘像素点求取包围全部边缘像素点的最小外接矩形，将最小外接矩形包围的区域作为缺陷区域；将缺陷区域按预设比例扩大后作为感兴趣区域。
6.进一步地，所述根据感兴趣区域内各像素点的灰度值将感兴趣区域分为中心区域和缺陷边缘区域，包括：对感兴趣区域内各像素点的灰度值进行阈值分割得到最优灰度值阈值；将感兴趣区域内各像素点的灰度值小于最优灰度值阈值的像素点提取出来，作为中心区域；对感兴趣区域求中心区域的补集得到缺陷边缘区域。
7.进一步地，所述根据缺陷边缘区域内每个像素点的灰度值计算出缺陷边缘区域的灰度复杂度，包括：以缺陷边缘区域内任一像素点为中心像素点，求该像素点周围八邻域内每个像素点与中心像素点灰度值的差值，由获得的全部差值作为多个元素值构建该像素点的空间灰度向量，同理得到缺陷边缘区域内每个像素点对应的空间灰度向量；当缺陷边缘区域内任一像素点的空间灰度向量中存在一个元素值大于预设元素值阈值时，将该像素点标记为突变像素点，同理得到缺陷边缘区域内全部突变像素点；获取全部突变像素点对应的空间灰度向量中包含的所有大于预设元素值阈值的元素值，并将获取的全部元素值的均值作为缺陷边缘区域的灰度突变程度；根据缺陷边缘区域内全部像素点的灰度值均值、包含的灰度级数目、每个灰度级对应的灰度值、以及缺陷边缘区域的灰度突变程度计算出缺陷边缘区域的灰度复杂度。
8.进一步地，所述缺陷边缘区域的灰度复杂度的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷边缘区域内包含的灰度级数目；表示缺陷边缘区域内第i个灰度级对应的灰度值；表示缺陷边缘区域内全部像素点的灰度值均值；表示根据缺陷边缘区域的灰度突变程度计算出的空间灰度信息量；表示空间灰度调节参数，根据经验设置；表示缺陷边缘区域的灰度复杂度；所述空间灰度信息量的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷边缘区域内全部突变像素点占据缺陷边缘区域内总像素点的比值；表示缺陷边缘区域的灰度突变程度；表示空间灰度信息量。
9.进一步地，所述提取缺陷边缘区域内每个像素点的八位码，计算每个像素点与周围全部邻域像素点码之间的最终汉明距离，包括：利用算子提取缺陷边缘区域内每个像素点周围八邻域的八位码；计算任一像素点与周围每一邻域像素点码之间的汉明距离，并将该汉明距离作为该像素点与该邻域像素点码之间的单点汉明距离，由获得的全部单点汉明距离的均值作为该像素点对应的空间汉明距离；根据每个像素点与任一邻域像素点码之间的单点汉明距离和该像素点对应的空间汉明距离，计算出每个像素点与任一邻域像素点码之间的降噪后汉明距离；获取每个像素点与周围四邻域像素点码之间的降噪后汉明距离，将获取的四个降噪后汉明距离的均值作为该像素点对应的最终汉明距离。
10.进一步地，所述根据缺陷边缘区域内全部像素点对应的最终汉明距离确定缺陷边缘区域的纹理复杂度，包括：得到缺陷边缘区域内每个像素点对应的最终汉明距离；统计出缺陷边缘区域内每个像素点对应的最终汉明距离在多个预设距离区间内出现的频数，将频数最大的区间号的倒数作为缺陷边缘区域的纹理复杂度。
11.进一步地，所述根据边缘线的条数和每条边缘线上边缘像素点在传感器外壳图像中的横坐标和纵坐标计算出缺陷边缘区域的边缘复杂度，包括：根据每条边缘线上边缘像素点在传感器外壳图像中的横坐标和纵坐标，利用皮尔逊相关系数计算出每条边缘线上边缘像素点的相关性；利用边缘线的条数和每条边缘线上边缘像素点的相关性，计算出缺陷边缘区域的边缘复杂度；所述缺陷边缘区域的边缘复杂度的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷区域包含的边缘线的条数；表示缺陷区域包含的第i条边缘线上边缘像素点的相关性；表示缺陷边缘区域的边缘复杂度。
12.进一步地，所述缺陷边缘区域的总复杂度的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷边缘区域的灰度复杂度；表示缺陷边缘区域的纹理复杂度；表示缺陷边缘区域的边缘复杂度；表示缺陷边缘区域的总复杂度。
13.进一步地，所述对缺陷区域的缺陷类型进行判断的步骤如下：所述缺陷类型包括坏点缺陷、通孔缺陷以及凹坑缺陷，该三种缺陷类型分别对应
预设坏点缺陷对应的总复杂度区间、预设通孔缺陷对应的总复杂度区间以及预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间；将待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度分别与预设坏点缺陷对应的总复杂度区间、预设通孔缺陷对应的总复杂度区间以及预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间进行匹配，确定待检测传感器外壳图像中是否存在坏点缺陷、通孔缺陷以及凹坑缺陷。
14.本发明的有益效果是：本发明提出的基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法，与传统的神经网络方法需要大量训练集数据和计算量不同，本发明基于基于人工智能提出一种传感器外壳缺陷的快速检测方法，只需要小样本数据就能对传感器外壳中存在的缺陷进行较为准确快速的分类，而且整体的计算量比较低，并且能对缺陷进行较为准确快速的分类。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1为本发明的基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法的实施例总体步骤的流程示意图。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.本发明的基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法的实施例，如图1所示，该方法包括：s1、获取待检测传感器外壳图像并提取其中缺陷区域，根据缺陷区域得到感兴趣区域。
19.其中，所述获取传感器外壳图像并提取其中缺陷区域，根据缺陷区域得到感兴趣区域，包括：利用canny算子提取传感器外壳图像中边缘像素点；对提取出的传感器外壳图像中边缘像素点求取包围全部边缘像素点的最小外接矩形，将最小外接矩形包围的区域作为缺陷区域；将缺陷区域按预设比例扩大后作为感兴趣区域。
20.在塑料传感器外壳中，常常会出现坏点、通孔、凹坑和划痕等缺陷。坏点是黑色的突起粒状斑点，通孔是孔状结构，凹坑是中间凹下两边凸起，划痕是长条状的凹陷的条痕及沟痕。在上述分析的四种缺陷坏点、通孔、凹坑和划痕中，缺陷区域相对于较为平滑的正常传感器外壳表面具有较明显的灰度差别，即较大的灰度梯度值。
21.本发明首先获取待检测传感器外壳图像，对待检测传感器外壳图像（大小为）进行预处理，将其从彩色图像转化为灰度图像，采用均值滤波器对待检测传感器外壳图像进行噪声过滤，并采用伽玛变换对待检测传感器外壳灰度图像进行灰度调整，
避免图像过亮或过暗。
22.在获取传感器外壳灰度图像后，采用canny算子提取传感器外壳图像中边缘像素点，对提取出的传感器外壳图像中边缘像素点求取包围全部边缘像素点的最小外接矩形，将最小外接矩形包围的区域作为缺陷区域。固定缺陷区域的中心点，将最小外接矩形的长和宽扩大为原来的，将扩大后的最小外接矩形区域作为感兴趣区域roi。
23.s2、计算出感兴趣区域的长宽比，当感兴趣区域的长宽比大于预设阈值时判定该张待检测传感器外壳图像中存在划痕缺陷。
24.对待检测传感器外壳图像中感兴趣区域roi进行缺陷检测。根据上述分析，划痕缺陷为长条状，可基于缺陷的形状将其与坏点、通孔和凹坑区分开。而坏点、通孔和凹坑具有相似的特征，即中间是黑色的圆形区域，给这三类缺陷的区分带来了困难。此时我们考虑缺陷黑色的圆形区域的周围区域有形态结构的不同，可以作为这三类缺陷的特征将其进行区分。坏点是突起粒状斑点，其周围伴随着长条形的传感器外壳鼓起的区域，通孔是孔状结构，其周围有一些压褶痕迹，凹坑是中间凹下两边凸起的结构，相对于孔状的通孔来说，黑色的圆形区域占据比例很小而其周围是坡面结构。基于传感器外壳缺陷的不同形态结构，对传感器外壳缺陷进行区分。
25.本发明首先对感兴趣区域roi进行形状检测，将长条形结构的划痕缺陷与坏点、通孔和凹坑三种缺陷分开。根据感兴趣区域roi的长度和宽度，计算出感兴趣区域的长宽比，如果感兴趣区域roi的长宽比，我们则认为感兴趣区域roi为长条形，判定该张待检测传感器外壳图像中存在划痕缺陷。
26.s3、当感兴趣区域的长宽比小于预设阈值时，根据感兴趣区域内各像素点的灰度值将感兴趣区域分为中心区域和缺陷边缘区域。
27.其中，所述根据感兴趣区域内各像素点的灰度值将感兴趣区域分为中心区域和缺陷边缘区域，包括：对感兴趣区域内各像素点的灰度值进行阈值分割得到最优灰度值阈值；将感兴趣区域内各像素点的灰度值小于最优灰度值阈值的像素点提取出来，作为中心区域；对感兴趣区域求中心区域的补集得到缺陷边缘区域。
28.本发明中当感兴趣区域的长宽比小于预设阈值时，获取感兴趣区域内各像素点的灰度值，采用otsu大津法对感兴趣区域roi进行基于灰度值的阈值分割，得到最优灰度值阈值，将灰度值小于最优灰度值阈值的像素点提取出来，作为中心区域，同时还获取包围中心区域的中心区域线。对感兴趣区域求中心区域的补集得到缺陷边缘区域。
29.s4、根据缺陷边缘区域内每个像素点的灰度值计算出缺陷边缘区域的灰度复杂度。
30.其中，所述根据缺陷边缘区域内每个像素点的灰度值计算出缺陷边缘区域的灰度复杂度，包括：以缺陷边缘区域内任一像素点为中心像素点，求该像素点周围八邻域内每个像素点与中心像素点灰度值的差值，由获得的全部差值作为多个元素值构建该像素点的空间灰度向量，同理得到缺陷边缘区域内每个像素点对应的空间灰度向量；当缺陷边缘区域内任一像素点的空间灰度向量中存在一个元素值大于预设元素值阈值时，将该像素点标记为突变像素点，同理得到缺陷边缘区域内全部突变像素点；获取全部突变像素点对应的空
间灰度向量中包含的所有大于预设元素值阈值的元素值，并将获取的全部元素值的均值作为缺陷边缘区域的灰度突变程度；根据缺陷边缘区域内全部像素点的灰度值均值、包含的灰度级数目、每个灰度级对应的灰度值、以及缺陷边缘区域的灰度突变程度计算出缺陷边缘区域的灰度复杂度。
31.基于灰度的统计特征来说，当缺陷边缘区域包含的灰度级数目越多，且灰度级之间的散度越大时，灰度复杂度越高。考虑到灰度分布的空间特征，如果灰度分布在空间上分布越杂乱，灰度复杂度越高。例如通孔缺陷的周围边缘会出现压褶区，在压褶区中间的灰度发生变化的边界处，以及压褶区与正常塑料传感器外壳表面直接的交界处，这些边界的长度和边界两侧灰度发生强烈变化的程度，都表征灰度分布在空间上的杂乱程度，由此我们构建缺陷边缘区域内每个像素点对应的空间灰度向量。
32.空间灰度向量表征的是以缺陷边缘区域内任一像素点为中心像素点，求该像素点周围八邻域内每个像素点与中心像素点灰度值的差值。空间灰度向量的维度是，假设中心像素点坐标为，空间灰度向量的每个元素分别代表坐标为，，，，，，，的像素与中心像素点灰度值差值的绝对值。对于缺陷边缘区域内每个像素点求取对应的空间灰度向量。设置元素值阈值，当缺陷边缘区域内任一像素点的空间灰度向量中存在一个元素值大于预设元素值阈值时，则将该像素点标记为突变像素点。
33.所述缺陷边缘区域的灰度复杂度的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷边缘区域内包含的灰度级数目；表示缺陷边缘区域内第i个灰度级对应的灰度值；表示缺陷边缘区域内全部像素点的灰度值均值；表示根据缺陷边缘区域的灰度突变程度计算出的空间灰度信息量；表示空间灰度调节参数，根据经验设置；表示缺陷边缘区域的灰度复杂度；所述空间灰度信息量的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷边缘区域内全部突变像素点占据缺陷边缘区域内总像素点的比值；表示缺陷边缘区域的灰度突变程度；表示空间灰度信息量。代表所有突变像素点的空间灰度向量中包括的大于灰度差阈值的元素均值，反应了灰度在空间上变化的剧烈程度。当缺陷边缘区域包含的灰度级数目越多，灰度级分布越分散，突变像素点占
据缺陷边缘区域像素的比值越大，灰度在空间上变化程度越剧烈，灰度复杂度越大。
34.s5、提取缺陷边缘区域内每个像素点的八位码，计算每个像素点与周围全部邻域像素点码之间的最终汉明距离，根据缺陷边缘区域内全部像素点对应的最终汉明距离确定缺陷边缘区域的纹理复杂度。
35.其中，所述提取缺陷边缘区域内每个像素点的八位码，计算每个像素点与周围邻域像素点码之间的最终汉明距离，包括：利用算子提取缺陷边缘区域内每个像素点周围八邻域的八位码；计算任一像素点与周围每一邻域像素点码之间的汉明距离，并将该汉明距离作为该像素点与该邻域像素点码之间的单点汉明距离，由获得的全部单点汉明距离的均值作为该像素点对应的空间汉明距离；根据每个像素点与任一邻域像素点码之间的单点汉明距离和该像素点对应的空间汉明距离，计算出每个像素点与任一邻域像素点码之间的降噪后汉明距离；获取每个像素点与周围四邻域像素点码之间的降噪后汉明距离，将获取的四个降噪后汉明距离的均值作为该像素点对应的最终汉明距离。
36.其中，所述根据缺陷边缘区域内全部像素点对应的最终汉明距离确定缺陷边缘区域的纹理复杂度，包括：得到缺陷边缘区域内每个像素点对应的最终汉明距离；统计出缺陷边缘区域内每个像素点对应的最终汉明距离在多个预设距离区间内出现的频数，将频数最大的区间号的倒数作为缺陷边缘区域的纹理复杂度。
37.本发明中采用算子提取缺陷边缘区域中每个像素的纹理信息，利用算子提取缺陷边缘区域内每个像素点周围八邻域的八位码。计算任一像素点与周围每一邻域像素点码之间的汉明距离，考虑到缺陷边缘区域可能会出现噪声点，而码求取方式是将周围邻域像素点与中心像素点灰度值比较，当周围任一邻域像素点的灰度值大于等于中心像素点灰度值时得到该邻域的码标记为1，否则将该邻域的码标记为0。但是由于噪声点的出现会得到八位全为0的码，这会使得在计算任一像素点与周围每一邻域像素点码之间的单点汉明距离时引入误差，所以我们引入图像空间信息，得到缺陷边缘区域内每个像素点对应的空间汉明距离。计算任一像素点与周围八邻域像素点码之间的八个单点汉明距离，将获得的八个单点汉明距离的均值作为该像素点对应的空间汉明距离。
38.根据每个像素点与任一邻域像素点码之间的单点汉明距离和该像素点对应的
空间汉明距离，计算出每个像素点与任一邻域像素点码之间的降噪后汉明距离，降噪后汉明距离的计算公式如下式所示：其中，，表示当前像素点与周围第个邻域像素点码之间的单点汉明距离；表示空间汉明距离；和为调节参数，根据经验设置，；表示当前像素点与周围第个邻域像素点码之间的降噪后汉明距离。
39.在计算缺陷边缘区域中的像素点对应的最终汉明距离时，需要计算像素点与周围四邻域像素点对应的码之间的降噪后汉明距离，和分别取和，和，和，和。获取每个像素点与周围四邻域像素点码之间的四个降噪后汉明距离，并将四个降噪后汉明距离的均值作为像素点对应的最终汉明距离，同理得到缺陷边缘区域内每个像素点对应的最终汉明距离。
40.对缺陷边缘区域内每个像素点对应的最终汉明距离进行直方图统计，求取全部最终汉明距离在八个预设距离区间中出现的频数，八个预设距离区间分别为，，，，，，，。其中，预设距离区间的区间号为1，依次类推，八个预设距离区间的区间号分别为1、2、3、4、5、6、7、8，若全部最终汉明距离在第5个预设距离区间中出现的频数最大，则将频数最大的区间号5的倒数作为缺陷边缘区域的纹理复杂度。
41.在八个区间中选取频数最大的区间号作为缺陷边缘区域的整体像素码之间的最终汉明距离，表征了缺陷边缘区域的纹理复杂度，当缺陷边缘区域的整体像素码之间的最终汉明距离越大，说明缺陷边缘区域的像素的纹理特征在局部变化的越大，纹理复杂度越高，由此将缺陷边缘区域内每个像素点对应的最终汉明距离在多个预设距离区间内出现的频数，将频数最大的区间号的倒数作为缺陷边缘区域的纹理复杂度。
42.s6、获取传感器外壳图像中缺陷区域的多条边缘线，根据边缘线的条数和每条边缘线上边缘像素点在传感器外壳图像中的横坐标和纵坐标计算出缺陷边缘区域的边缘复杂度。
43.其中，根据边缘线的条数和每条边缘线上边缘像素点在传感器外壳图像中的横坐标和纵坐标计算出缺陷边缘区域的边缘复杂度，包括：根据每条边缘线上边缘像素点在传
感器外壳图像中的横坐标和纵坐标，利用皮尔逊相关系数计算出每条边缘线上边缘像素点的相关性；利用边缘线的条数和每条边缘线上边缘像素点的相关性，计算出缺陷边缘区域的边缘复杂度。
44.所述缺陷边缘区域的边缘复杂度的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷区域包含的边缘线的条数；表示缺陷区域包含的第i条边缘线上边缘像素点的相关性；表示缺陷边缘区域的边缘复杂度。
45.本发明中已经采用canny算子提取感兴趣区域roi的边缘像素点，在缺陷边缘区域中将边缘像素点标记出来。采用dbscan算法，设置邻域半径和数目阈值，将缺陷边缘区域中的边缘像素点分为独立的条边缘线，当缺陷边缘区域的边缘线条数越多，边缘线的形态结构越复杂（边缘线近似为直线的要比曲线的形态结构简单），边缘复杂度越高。采用皮尔逊积矩相关系数（取值范围是）计算边缘线上边缘像素点的相关性，如果边缘线越接近直线，皮尔逊积矩相关系数越接近，边缘复杂度越低，相反皮尔逊积矩相关系数越接近于0，边缘复杂度越高，由此计算出边缘复杂度。
46.s7、利用缺陷边缘区域的灰度复杂度、纹理复杂度以及边缘复杂度计算出该张待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度。
47.所述缺陷边缘区域的总复杂度的计算公式如下式所示：其中，表示缺陷边缘区域的灰度复杂度；表示缺陷边缘区域的纹理复杂度；表示缺陷边缘区域的边缘复杂度；表示缺陷边缘区域的总复杂度。
48.s8、根据待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度，对缺陷区域的缺陷类型进行判断。
49.其中，对缺陷区域的缺陷类型进行判断的步骤如下：所述缺陷类型包括坏点缺陷、通孔缺陷以及凹坑缺陷，该三种缺陷类型分别对应预设坏点缺陷对应的总复杂度区间、预设通孔缺陷对应的总复杂度区间以及预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间；将待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度分别与预设坏点缺陷对应的总复杂度区间、预设通孔缺陷对应的总复杂度区间以及预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间进行匹配，确定待检测传感器外壳图像中是否存在坏点缺陷、通孔缺陷以及凹坑缺陷。
50.本发明中预设坏点缺陷对应的总复杂度区间的计算过程如下：获取多张存在坏点缺陷的传感器外壳图像，按照待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度的计算方法，计算出每张存在坏点缺陷的传感器外壳图像中缺陷边缘区
域的总复杂度，由计算出的全部总复杂度值的最大值和最小值确定预设坏点缺陷对应的总复杂度区间；获取存在坏点缺陷的传感器外壳图像100张，并对这些图像求取缺陷边缘区域复杂度。将坏点缺陷图像作为第一类，求取该类的缺陷边缘区域复杂度区间，其中和代表第一类图像中最小和最大的缺陷边缘区域复杂度。
51.本发明中预设通孔缺陷对应的总复杂度区间的计算过程如下：获取多张存在通孔缺陷的传感器外壳图像，按照待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度的计算方法，计算出每张存在通孔缺陷的传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度，由计算出的全部总复杂度值的最大值和最小值确定预设通孔缺陷对应的总复杂度区间；获取存在通孔缺陷的传感器外壳图像100张，并对这些图像求取缺陷边缘区域复杂度。将通孔缺陷图像作为第一类，求取该类的缺陷边缘区域复杂度区间，其中，和代表第二类图像中最小和最大的缺陷边缘区域复杂度。
52.本发明中预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间的计算过程如下：获取多张存在凹坑缺陷的传感器外壳图像，按照待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度的计算方法，计算出每张存在凹坑缺陷的传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度，由计算出的全部总复杂度值的最大值和最小值确定预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间。
53.获取存在凹坑缺陷的传感器外壳图像100张，并对这些图像求取缺陷边缘区域复杂度。将凹坑缺陷图像作为第一类，求取该类的缺陷边缘区域复杂度区间，其中，和代表第三类图像中最小和最大的缺陷边缘区域复杂度。
54.正常情况下坏点缺陷、通孔缺陷以及凹坑缺陷对应的总复杂度区间相距较大不会有交集。若计算出的任意两个总复杂度区间有交集，则将交集区间的中点处对应的总复杂度作为这两个相邻两个总复杂度区间的分界端点。因此，最终确定的预设坏点缺陷对应的总复杂度区间、预设通孔缺陷对应的总复杂度区间以及预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间并不会有交集。
55.确定待检测传感器外壳图像中缺陷类型的过程如下：将该张待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度与预设坏点缺陷对应的总复杂度区间、预设通孔缺陷对应的总复杂度区间以及预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间进行匹配；当该张待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度位于预设坏点缺陷对应的总复杂度区间时，判定该张待检测传感器外壳图像中存在坏点缺陷；当该张待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度位于预设通孔缺陷对
应的总复杂度区间时，判定该张待检测传感器外壳图像中存在通孔缺陷；当该张待检测传感器外壳图像中缺陷边缘区域的总复杂度位于预设凹坑缺陷对应的总复杂度区间时，判定该张待检测传感器外壳图像中存在凹坑缺陷。
56.综上所述，本发明提供基于人工智能的传感器外壳缺陷检测方法，只需要小样本数据就能对传感器外壳中存在的缺陷进行较为准确快速的分类，提高了传感器外壳缺陷检测速度。