缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在产品的生产过程中，各种机械、声、光、电的复杂环境和众多工序可能会给产品的外观造成损坏，使其成为带缺陷的产品，无论是为了性能、美观还是安全考虑，对产品的产品质量都有非常严格的要求，因此产品的表面缺陷检测是一个不可或缺的重要环节。目前检测方式一般为人工检测，其中人工检测通常指裸眼目检或借助一些相对简易的采像工位目检，该检测方式非常依赖于人工逐一检测，占用了大量的人力资源，消耗了大量的人力成本，检测效率不高，因此，如何提高缺陷检测效率成为了亟待解决的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术缺陷检测效率不高的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：

根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型；

获取所述待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像；

根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图，所述缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种；

根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果。

可选地，所述根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图的步骤，包括：

在所述待检测缺陷类型为第一预设类型时，确定所述待检测图像对应的梯度信息；

根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图；

根据所述梯度图的一阶导数和二阶导数确定所述待检测图像中所述各个像素点对应的高斯曲率；

根据所述高斯曲率确定所述待检测图像对应的高斯曲率图，并将所述高斯曲率图作为缺陷检测图。

可选地，所述确定所述待检测图像对应的梯度信息的步骤，包括：

获取检测所述待检测物体的光源数量；

在所述光源数量小于预设光源数量阈值时，根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的法向量；

根据所述法向量确定所述待检测图像各个像素点的方向梯度；

根据所述方向梯度确定所述待检测图像对应的梯度信息。

可选地，所述获取检测所述待检测物体的光源数量的步骤之后，还包括：

在所述光源数量大于或等于预设光源数量阈值时，获取光源方向矩阵；

获取所述待检测图像中各个像素点的亮度值；

根据所述亮度值和所述光源方向矩阵确定所述待检测图像对应的梯度信息。

可选地，所述根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图的步骤，包括：

在所述待检测缺陷类型为第二预设类型时，确定所述待检测图像对应的梯度信息，根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图；

确定所述梯度图的一阶导数和二阶导数；

对所述梯度图的二阶导数进行高斯平滑滤波处理，得到梯度图的目标二阶导数；

根据所述目标二阶导数和所述梯度图的一阶导数确定所述待检测图像对应的平均曲率图，并将所述平均曲率图作为缺陷检测图。

可选地，所述根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图的步骤，包括：

在所述待检测缺陷类型为第三预设类型时，所述缺陷检测图为反射率图；

根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的表面反射率；

根据所述表面反射率确定所述待检测图像对应的反射率图。

可选地，所述根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的表面反射率的步骤，包括：

根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值通过以下公式确定所述各个像素点的表面反射率：

ρ

其中，ρk用于表征待检测图像上第k个像素点的表面反射率，

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种缺陷检测装置，所述装置包括：

待检测缺陷类型确定模块，用于根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型；

获取模块，用于获取所述待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像；

缺陷检测图生成模块，用于根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图，所述缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种；

缺陷检测结果生成模块，用于根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种缺陷检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的缺陷检测程序，所述缺陷检测程序配置为实现如上文所述的缺陷检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有缺陷检测程序，所述缺陷检测程序被处理器执行时实现如上文所述的缺陷检测方法的步骤。

本发明根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型；获取所述待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像；根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图，所述缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种；根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果。由于本发明是根据待检测缺陷类型和待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像生成缺陷检测图，根据缺陷检测图确定待检测物体的缺陷检测结果。相对于现有的通过人工裸眼目检或借助一些相对简易的采像工位目检的方式，本发明上述方式能够提高缺陷检测效率。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的缺陷检测设备的结构示意图；

图2为本发明缺陷检测方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明缺陷检测方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明缺陷检测方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明缺陷检测装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的缺陷检测设备结构示意图。

如图1所示，该缺陷检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对缺陷检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及缺陷检测程序。

在图1所示的缺陷检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明缺陷检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在缺陷检测设备中，所述缺陷检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的缺陷检测程序，并执行本发明实施例提供的缺陷检测方法。

基于上述缺陷检测设备，本发明实施例提供了一种缺陷检测方法，参照图2，图2为本发明缺陷检测方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述缺陷检测方法包括以下步骤：

步骤S10：根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型。

需要说明的是，本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如手机、平板电脑、个人电脑等，或者是一种能够实现上述功能的电子设备或缺陷检测设备。以下以所述缺陷检测设备为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。

需要说明的是，所述缺陷检测指令可以是检测人员或用户对所述缺陷检测设备下发的对待检测物体进行缺陷检测的命令，可以包括需要检测的待检测物体和待检测物体对应的待检测缺陷类型。所述待检测缺陷类型可以是待检测物体需要检测的类别，例如，检测待检测物体表面材质是否有明显变化、检测待检测物体表面是否有凹陷或凸起、检测待检测物体表面是否有划痕、检测待检测物体表面是否有压伤等类型的检测。

步骤S20：获取所述待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像。

需要说明的是，在缺陷检测过程中，需要采集待检测物体在不同方向的光源下的多张待检测图像。即待检测图像的数量等于检测光源的数量，检测光源的数量可以根据实际需要设置三个或三个以上的光源。所述检测光源用于照射待检测物体，以采集到被检测光源照射到的待检测物体的待检测图像。

步骤S30：根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图，所述缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种。

需要说明的是，缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种，这几种缺陷检测图在不同类型的缺陷检测方面有着各自的优势。例如，反射率图适合用于检测材质是否有明显变化的物体表面缺陷；平均曲率图适合用于检测是否有凹陷凸起的表面缺陷；高斯曲率图适合用于检测孔洞状的表面缺陷；散度图适用于压伤类的表面缺陷检测；旋度图则适用于划痕类的表面缺陷检测。实际应用中可以通过分析缺陷类型的属性选择待检测缺陷类型。进而选取上述缺陷检测图中的一种或多种进行缺陷检测。

步骤S40：根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果。

需要说明的是，所述根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果可以是根据所述缺陷检测图提取出缺陷区域，根据预先设置的缺陷阈值对所述缺陷区域进行检测，得出缺陷检测结果。例如，若所述缺陷检测图为反射率图，可以根据所述反射率图提取出缺陷区域，预先设置的反射率缺陷阈值与缺陷区域中各个像素点的反射率值得出缺陷检测结果。

本实施例根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型；获取所述待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像；根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图，所述缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种；根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果。由于本实施例是根据待检测缺陷类型和待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像生成缺陷检测图，根据缺陷检测图确定待检测物体的缺陷检测结果。相对于现有的通过人工裸眼目检或借助一些相对简易的采像工位目检的方式，本实施例上述方式能够提高缺陷检测效率。

参考图3，图3为本发明缺陷检测方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S30包括：

步骤S301：在所述待检测缺陷类型为第一预设类型时，确定所述待检测图像对应的梯度信息。

需要说明的是，所述第一预设类型可以是孔洞类缺陷，而高斯曲率图适合用于检测孔洞状的表面缺陷，因此，所述缺陷检测图可以是待检测图像对应的高斯曲率图。所述梯度信息可以包括所述待检测图像中各个像素点在x方向和y方向上的梯度。

进一步的，为了提高缺陷检测效率，所述确定所述待检测图像对应的梯度信息的步骤，包括：获取检测所述待检测物体的光源数量；在所述光源数量小于预设光源数量阈值时，根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的法向量；根据所述法向量确定所述待检测图像各个像素点的方向梯度；根据所述方向梯度确定所述待检测图像对应的梯度信息。

需要说明的是，所述光源数量可以是对所述待检测物体进行缺陷检测时，通过不同方向的光源采集待检测图像时，采用的光源的个数。所述预设光源数量阈值可以是预先设置的光源数量阈值，可以是3。所述根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的法向量可以是通过以下公式确定所述各个像素点的法向量：

ρ

其中，ρ

需要说明的是，所述根据所述法向量确定所述待检测图像各个像素点的方向梯度可以是根据以下公式确定所述待检测图像各个像素点的方向梯度：

/>

其中，N

进一步的，为了更加准确的确定梯度信息，在所述光源数量大于或等于预设光源数量阈值时，获取光源方向矩阵；获取所述待检测图像中各个像素点的亮度值；根据所述亮度值和所述光源方向矩阵确定所述待检测图像对应的梯度信息。

需要说明的是，所述光源方向矩阵可以是各个光源的方向向量组成的矩阵，例如，如果有M个光源方向则可以构成一个光源方向矩阵L＝[L

需要说明的是，所述根据所述亮度值和所述光源方向矩阵确定所述待检测图像对应的梯度信息可以是通过以下公式确定所述待检测图像对应的梯度信息中的q和p：

其中，光源方向矩阵L＝[L

步骤S302：根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图。

需要说明的是，所述梯度图可以包括待检测图像中每一个像素点在x方向上的梯度和在y方向上的梯度。可以表示为f(r,c)＝(u(r,c),v(r,c))，其中，f(r,c)用于表征梯度图，u(r,c)用于表征待检测图像中点(r,c)的行梯度即在x方向上的梯度p，v(r,c)用于表征待检测图像中点(r,c)的列梯度即在y方向上的梯度q，r用于表征待检测图像中像素点的行坐标，c用于表征待检测图像中像素点的列坐标。所述根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图可以是根据所述梯度信息中各个像素点的在x方向上的梯度和在y方向上的梯度确定待检测图像对应的梯度图。

步骤S303：根据所述梯度图的一阶导数和二阶导数确定所述待检测图像中所述各个像素点对应的高斯曲率。

需要说明的是，所述梯度图的一阶导数和二阶导数可以是对所述梯度图进行一阶导数和二阶导数处理，得到所述梯度图的一阶导数和二阶导数。具体可以是通过以下公式对所述梯度图进行一阶导数处理：

具体可以是通过以下公式对所述梯度图进行二阶导数处理：

其中，f

需要说明的是，所述根据所述梯度图的一阶导数和二阶导数确定所述待检测图像中所述各个像素点对应的高斯曲率可以是通过以下公式确定所述待检测图像中所述各个像素点对应的高斯曲率K：

步骤S304：根据所述高斯曲率确定所述待检测图像对应的高斯曲率图，并将所述高斯曲率图作为缺陷检测图。

需要说明的是，所述根据所述高斯曲率确定所述待检测图像对应的高斯曲率图可以是根据待检测图像中各个像素点的高斯曲率确定所述待检测图像对应的高斯曲率图。为了能够进行可视化并且方便后续对高斯曲率图的分析和处理，可通过归一化将高斯曲率图中各个像素点的高斯曲率映射到灰度范围为0-255的字节数据。同理，均可以通过归一化将各个像素点的反射率、平均曲率、高斯曲率、散度和旋度映射到灰度范围为0-255的字节数据。

进一步的，为了提高缺陷检测效率，所述步骤S30，还可包括：在所述待检测缺陷类型为第二预设类型时，确定所述待检测图像对应的梯度信息，根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图；确定所述梯度图的一阶导数和二阶导数；对所述梯度图的二阶导数进行高斯平滑滤波处理，得到梯度图的目标二阶导数；根据所述目标二阶导数和所述梯度图的一阶导数确定所述待检测图像对应的平均曲率图，并将所述平均曲率图作为缺陷检测图。

需要说明的是，所述第二预设类型可以检测是否有凹陷凸起等表面缺陷类，而平均曲率图适合用于检测有凹陷凸起的表面缺陷，因此，所述缺陷检测图可以是待检测图像对应的平均曲率图。所述确定所述待检测图像对应的梯度信息，根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图；确定所述梯度图的一阶导数和二阶导数可参照上述步骤S301-步骤S303，本实施例在此不在赘述。所述对所述梯度图的二阶导数进行高斯平滑滤波处理，得到梯度图的目标二阶导数可以根据以下公式对所述梯度图的二阶导数进行高斯平滑滤波处理：

其中，G用于表征高斯滤波器，σ用于表征平滑程度，σ越大，图像的平滑程度越高。

需要说明的是，所述据所述目标二阶导数和所述梯度图的一阶导数确定所述待检测图像对应的平均曲率图可以是通过以下公式确定所述待检测图像中各个像素点对应的平均曲率，再根据各个像素点对应的平均曲率确定所述待检测图像对应的平均曲率图：

其中，H用于表征平均曲率，f

本实施例在所述待检测缺陷类型为第一预设类型时，确定所述待检测图像对应的梯度信息；根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图；根据所述梯度图的一阶导数和二阶导数确定所述待检测图像中所述各个像素点对应的高斯曲率；根据所述高斯曲率确定所述待检测图像对应的高斯曲率图，并将所述高斯曲率图作为缺陷检测图。本实施例在所述待检测缺陷类型为第一预设类型时，计算所述待检测物体的高斯曲率图，将所述高斯曲率图作为缺陷检测图。能够根据待检测缺陷类型确定最适合的缺陷检测图，提高缺陷检测效率。

参考图4，图4为本发明缺陷检测方法第三实施例的流程示意图。

基于上述各实施例，在本实施例中，所述步骤S30，还包括：

步骤S305：在所述待检测缺陷类型为第三预设类型时，所述缺陷检测图为反射率图。

需要说明的是，所述第三预设类型可以是材质类缺陷，而反射率图适合用于检测材质有明显变化的物体表面缺陷，因此，所述缺陷检测图可以是待检测图像对应的反射率图。

步骤S306：根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的表面反射率。

需要说明的是，根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值通过以下公式确定所述各个像素点的表面反射率：

ρ

其中，ρ

步骤S307：根据所述表面反射率确定所述待检测图像对应的反射率图。

需要说明的是，所述根据所述表面反射率确定所述待检测图像对应的反射率图可以是将所述表面反射率映射到灰度范围为0-255的字节数据，根据映射结果确定所述待检测图像对应的反射率图。

进一步的，散度图适用于压伤类的表面缺陷检测，旋度图则适用于划痕类的表面缺陷检测，因此，还可以通过确定待检测物体的散度图和旋度图生成缺陷检测结果。

应理解的是，对于一个空间表面场N(x,y,z)，可以由空间曲面的三个方向梯度P、Q和R表示：

其中，

其中，如果某一点周围的向量散开则散度为正，若聚拢则为负，其绝对值为散开或聚拢的强度。本实施例中的待检测物体表面向量场的第三维恒为-1，所以可以简化成一个XOY平面上的向量场。可通过以下公式计算待检测图像中各个像素点的散度值，进而确定待检测图像的散度图：

其中，N

需要说明的是，旋度用于描述向量场中某一点其周围向量的围绕该点的旋转方向和旋转强度，将向量场映射到另一个向量场可表示为：

其中，

其中，N

本实施例在所述待检测缺陷类型为第三预设类型时，所述缺陷检测图为反射率图；根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的表面反射率；根据所述表面反射率确定所述待检测图像对应的反射率图。本实施例在所述待检测缺陷类型为第三预设类型时，计算所述待检测物体的反射率图，将所述反射率图作为缺陷检测图。能够根据待检测缺陷类型确定最适合的缺陷检测图，提高缺陷检测效率。

参照图5，图5为本发明缺陷检测装置第一实施例的结构框图。

如图5所示，本发明实施例提出的缺陷检测装置包括：

待检测缺陷类型确定模块10，用于根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型；

获取模块20，用于获取所述待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像；

缺陷检测图生成模块30，用于根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图，所述缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种；

缺陷检测结果生成模块40，用于根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果。

本实施例根据缺陷检测指令确定待检测物体对应的待检测缺陷类型；获取所述待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像；根据所述待检测图像和所述待检测缺陷类型生成缺陷检测图，所述缺陷检测图包括反射率图、平均曲率图、高斯曲率图、散度图和旋度图中的至少一种；根据所述缺陷检测图确定所述待检测物体的缺陷检测结果。由于本实施例是根据待检测缺陷类型和待检测物体在不同方向的光源下采集到的多个待检测图像生成缺陷检测图，根据缺陷检测图确定待检测物体的缺陷检测结果。相对于现有的通过人工裸眼目检或借助一些相对简易的采像工位目检的方式，本实施例上述方式能够提高缺陷检测效率。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的缺陷检测方法，此处不再赘述。

基于本发明上述缺陷检测装置第一实施例，提出本发明缺陷检测装置的第二实施例。

在本实施例中，所述缺陷检测图生成模块30，还用于在所述待检测缺陷类型为第一预设类型时，确定所述待检测图像对应的梯度信息；

根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图；

根据所述梯度图的一阶导数和二阶导数确定所述待检测图像中所述各个像素点对应的高斯曲率；

根据所述高斯曲率确定所述待检测图像对应的高斯曲率图，并将所述高斯曲率图作为缺陷检测图。

进一步的，所述缺陷检测图生成模块30，还用于获取检测所述待检测物体的光源数量；

在所述光源数量小于预设光源数量阈值时，根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的法向量；

根据所述法向量确定所述待检测图像各个像素点的方向梯度；

根据所述方向梯度确定所述待检测图像对应的梯度信息。

进一步的，所述缺陷检测图生成模块30，还用于在所述光源数量大于或等于预设光源数量阈值时，获取光源方向矩阵；

获取所述待检测图像中各个像素点的亮度值；

根据所述亮度值和所述光源方向矩阵确定所述待检测图像对应的梯度信息。

进一步的，所述缺陷检测图生成模块30，还用于在所述待检测缺陷类型为第二预设类型时，确定所述待检测图像对应的梯度信息，根据所述梯度信息确定所述待检测图像对应的梯度图；

确定所述梯度图的一阶导数和二阶导数；

对所述梯度图的二阶导数进行高斯平滑滤波处理，得到梯度图的目标二阶导数；

根据所述目标二阶导数和所述梯度图的一阶导数确定所述待检测图像对应的平均曲率图，并将所述平均曲率图作为缺陷检测图。

进一步的，所述缺陷检测图生成模块30，还用于在所述待检测缺陷类型为第三预设类型时，所述缺陷检测图为反射率图；

根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值确定所述各个像素点的表面反射率；

根据所述表面反射率确定所述待检测图像对应的反射率图。

进一步的，所述缺陷检测图生成模块30，还用于根据所述待检测图像对应的光源方向和各个像素点的亮度值通过以下公式确定所述各个像素点的表面反射率：

ρ

其中，ρ

本发明缺陷检测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有缺陷检测程序，所述缺陷检测程序被处理器执行时实现如上文所述的缺陷检测方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。