本發明涉及工業印刷缺陷檢測，具體涉及一種基于剛性與柔性圖像匹配的曲面印刷缺陷檢測方法。

背景技術：

1、曲面印刷技術是現代制造業中廣泛應用的一種印刷形式，特別是在汽車零部件、消費電子和包裝材料等領域，具有較大的市場需求。然而，由于曲面印刷的物料表面幾何形態較為復雜，傳統的印刷缺陷檢測方法面臨諸多挑戰，尤其是針對檢測過程中的變形和印刷誤差等問題。

2、目前，現有的印刷缺陷檢測方法通常基于平面圖像匹配或模板圖像對比，這類方法在檢測平面印刷缺陷時效果較好，但應用于曲面印刷時，由于曲面引起的幾何形變，這類方法難以適用，導致曲面印刷缺陷檢測的精度和可靠性顯著下降。具體來說，現有的印刷缺陷檢測方法在以下幾個方面存在較大局限性：

3、1)曲面變形問題：曲面印刷過程中，圖案會因物料表面彎曲產生非線性變形，僅通過剛性圖像匹配無法準確對齊圖像；

4、2)表面特性干擾：印刷材料表面的反光、紋理變化等容易引發檢測噪聲，影響曲面印刷缺陷檢測的準確性；

5、3)缺陷類型多樣性：曲面印刷可能出現顏色偏移、模糊、氣泡、劃痕等多種類型的缺陷，現有的印刷缺陷檢測方法難以全面覆蓋。

6、近年來，隨著計算機視覺和深度學習技術的不斷發展，基于圖像匹配的缺陷檢測方法逐漸引起關注。其中，剛性圖像匹配方法(如模平移、旋轉和縮放)適用于檢測圖像的全局變形，而柔性圖像匹配方法(如光流、非剛性配準)更適用于圖像局部變形的調整。然而，單獨使用剛性或柔性圖像匹配方法，無法兼顧全局與局部的圖像對齊需求，難以滿足曲面印刷缺陷檢測的高精度要求。

7、為此，亟需一種基于剛性與柔性圖像匹配的曲面印刷缺陷檢測方法，能夠針對曲面印刷圖像實現精確對齊與差異分析，有效提升曲面印刷缺陷檢測的效率和魯棒性，滿足工業生產對曲面印刷質量控制的高標準要求。

技術實現思路

1、(一)解決的技術問題

2、針對現有技術所存在的上述缺點，本發明提供了一種基于剛性與柔性圖像匹配的曲面印刷缺陷檢測方法，能夠有效克服現有技術所存在的因物料表面彎曲產生的非線性變形和印刷材料表面特性干擾造成曲面印刷缺陷檢測精度較低的缺陷。

3、(二)技術方案

4、為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

5、一種基于剛性與柔性圖像匹配的曲面印刷缺陷檢測方法，包括以下步驟：

6、s1、對曲面物料進行標定，確定曲面圖像與平面圖像之間的映射關系，并對待測圖像和模板圖像進行曲面矯正；

7、s2、對矯正后的待測圖像和模板圖像進行剛性圖像匹配，以對待測圖像進行最優剛性變換，實現一次粗對齊；

8、s3、將剛性變換后的待測圖像與模板圖像輸入預訓練的曲面印刷缺陷檢測模型，進行柔性圖像匹配并檢測曲面印刷缺陷。

9、優選地，s1中對曲面物料進行標定，確定曲面圖像與平面圖像之間的映射關系，并對待測圖像和模板圖像進行曲面矯正，包括：

10、s11、根據曲面物料的尺寸，打印一張適配的網格紙，并將網格紙貼覆于曲面物料表面，拍攝網格圖像；

11、s12、對網格圖像進行角點檢測，確定各網格在曲面上的角點坐標；

12、s13、在網格圖像中選定一個矩形區域，獲取矩形區域內各網格在曲面上的角點坐標；

13、s14、根據矩形區域內各網格在曲面、平面上的角點坐標之間的映射關系，確定曲面圖像與平面圖像之間的映射關系；

14、s15、根據曲面圖像與平面圖像之間的映射關系，對待測圖像和模板圖像進行曲面矯正，以將待測圖像和模板圖像矯正為平面圖像；

15、其中，矩形區域內各網格在平面上的角點坐標為已知。

16、優選地，所述曲面印刷缺陷檢測模型包括特征提取模型、對齊模型和缺陷檢測模型；

17、特征提取模型，由公開的預訓練模型組成，用于提取輸入圖像中的多層次特征，包括低級紋理特征和高級語義特征，為后續對齊提供高質量的特征表示；

18、對齊模型，由基于窗口的相關層組成，通過局部窗口內的特征匹配和相關性計算實現柔性圖像匹配，對輸入圖像進行精確對齊，消除幾何形變的干擾，為后續缺陷檢測提供穩定的輸入；

19、缺陷檢測模型，由多層卷積層組成，對對齊后的輸入圖像的特征進行拼接，并利用多層卷積層輸出曲面印刷缺陷檢測結果。

20、優選地，所述特征提取模型提取輸入圖像中的多層次特征，為后續對齊提供高質量的特征表示，包括：

21、s311、將模板圖像、待測圖像分別輸入特征提取模型的主干網絡，經過特征提取得到對應的特征圖f0、f1；

22、其中，特征圖f0、f1的大小為h、w分別為輸入圖像的高、寬，n為特征提取模型的下采樣倍數。

23、優選地，所述對齊模型通過局部窗口內的特征匹配和相關性計算實現柔性圖像匹配，對輸入圖像進行精確對齊，消除幾何形變的干擾，為后續缺陷檢測提供穩定的輸入，包括：

24、s321、將模板圖像的特征圖f0和待測圖像的特征圖f1輸入對齊模型，將特征圖劃分為多個大小為k×k的局部窗口wij，每個局部窗口對應一個中心點(i,j)，表示為：

25、

26、s322、在每個局部窗口內，通過計算特征的歸一化互相關，估計待測圖像與模板圖像之間的偏移量：

27、

28、其中，cij(u,v)為局部窗口內待測圖像與模板圖像之間的偏移量，||·||表示范數；

29、s323、通過尋找每個局部窗口內相關性最大的位置，確定每個局部窗口的最優對齊偏移量：

30、(u*,v*)＝argmaxcij(u,v)；

31、其中，(u*,v*)為局部窗口內相關性最大的位置；

32、s324、通過整合所有局部窗口的最優對齊偏移量，構建全局對齊映射函數φ(x,y)：

33、φ(x,y)＝(x+u*,y+v*)；

34、s325、利用全局對齊映射函數φ(x,y)對待測圖像的特征圖f1進行變換，得到與模板圖像的特征圖f0對齊的待測圖像的特征圖f1'：

35、f1'＝φ(f1)。

36、優選地，所述缺陷檢測模型對對齊后的輸入圖像的特征進行拼接，并利用多層卷積層輸出曲面印刷缺陷檢測結果，包括：

37、s331、對對齊后的待測圖像的特征圖f1'與模板圖像的特征圖f0在通道維度上進行拼接，形成聯合特征表示fc；

38、s332、將聯合特征表示fc輸入多層卷積層，得到最終的曲面印刷缺陷檢測結果。

39、(三)有益效果

40、與現有技術相比，本發明所提供的一種基于剛性與柔性圖像匹配的曲面印刷缺陷檢測方法，具有以下有益效果：

41、1)本發明結合了剛性與柔性圖像匹配方法，能夠同時處理曲面印刷中的全局幾何形變和局部細微形變，從而實現更精確的圖像對齊，顯著提高了曲面印刷缺陷檢測的準確性；

42、2)本發明能夠應對復雜的物料表面幾何形態及多種曲面印刷缺陷，在不同印刷材料表面特性下均能穩定工作，具有較強的魯棒性和適用性；

43、3)本發明通過自動化圖像對齊和高效的缺陷識別，減少了人工干預和人工誤差，提高了曲面印刷缺陷檢測的準確性和效率，能夠滿足大規模工業生產對曲面印刷質量控制的高標準要求。