数据处理方法、装置和系统制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置和系统。其中，该方法包括：获取待检测对象的第一颜色矩阵，其中，待检测对象包括多个子对象，第一颜色矩阵表示多个子对象的颜色及位置关系；对第一颜色矩阵进行校正处理，得到第二颜色矩阵，其中，校正处理包括基于位置关系建立连通区域，通过连通区域，校正第一颜色矩阵；至少基于第二颜色矩阵，对待检测对象进行检测，识别待检测对象中的正常区域或异常区域。本申请解决了现有技术采用颜色均值方案对待检测对象进行检测所存在的误检、漏检的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置和系统
本申请涉及组件检测领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置和系统。
技术介绍
在工业瑕疵检测系统中，需要对瑕疵位置进行检测，并确定瑕疵的严重程度，以方便厂家根据质量要求进行灵活处理，例如，产品定级或返修。在光伏行业中，多个电池片可按照一定顺序(例如，6*10、6*12、6*20、6*24)组织成为电池组件。然而，由于制造水准不同，不同电池片的通电效率可能不同，从而使得电池组件在整体通电过程中，通电效率出现不一致状况，进而在红外摄像头下显示出混档瑕疵。如图1所示的2*24的电池组件的图像示意图，在图1中每个方框代表一个电池片，并使用不同的符号代表电池片的不同混档的背景颜色，其中，标号为0的电池片的背景颜色的亮度(正常亮度)高于标号为1的电池片的背景颜色的亮度，标号为1的电池片的背景颜色的亮度高于标号为2的电池片的背景颜色的亮度，标号为2的电池片的背景颜色的亮度高于标号为3的电池片的背景颜色的亮度，标号为3的电池片的背景颜色的亮度高于标号为4的电池片的背景颜色的亮度。如在图1中，在第2行第13-14列位置处的电池片11的背景颜色为亮混档，在第2行第15-16列位置处的电池片22的背景颜色为暗混档,在第2行第20-24列位置处的电池片33的背景颜色为暗混档，而且亮度低于正常亮度的严重程度高于第2行第15-16列位置处的电池片22的混档。由于混档瑕疵属于组合瑕疵，判断瑕疵需要考虑周边像素的对比度。现有技术在在进行混档瑕疵的检测过程中，只有简单的颜色色差对比，具体的，首先提取每个电池片的颜色均值，并且提取整个电池组件的颜色均值，然后根据电池片背景颜色和组件背景颜色的差值大小来判别是否出现混档，其中，如果电池片的颜色均值显著低于电池组件的颜色均值，则为暗混档，如果电池片的颜色均值显著高于电池组件的颜色均值，则为亮混档。然而，该方法易受到电池片本身瑕疵的异常值的影响，例如，如图2所示的电池组件的图像示意图,其中，电池组件的左侧和右侧的电池片背景颜色相当，但由于右侧电池片出现黑色较大瑕疵，如果采用平均值的方式，则会导致电池组件的颜色整体偏暗，造成误检。另外，由于需要计算各个电池片的背景颜色，并且通过和总体背景颜色的偏差来进行判别，即使每个电池片与目测背景颜色相当，但还会出现偏差，而混档检测中在设定阈值时，可能会造成某些位置的漏报。例如，如图3所示的电池组件的图像示意图,第5行第7列位置处的电池片31的背景颜色深于左边电池片30的背景颜色，其与第5行第8-12列位置处的电池片32的背景颜色相当，并且均为暗混档。但由于电池片31的背景颜色较电池片32的背景颜色偏浅，如果设定阈值，进行卡控，则可能造成电池片31的漏检。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置和系统，以至少解决现有技术采用颜色均值方案对待检测对象进行检测所存在的误检、漏检的技术问题。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取待检测对象的第一颜色矩阵，其中，待检测对象包括多个子对象，第一颜色矩阵表示多个子对象的颜色及位置关系；对第一颜色矩阵进行校正处理，得到第二颜色矩阵，其中，校正处理包括基于位置关系建立连通区域，通过连通区域，校正第一颜色矩阵；至少基于第二颜色矩阵，对待检测对象进行检测，识别待检测对象中的正常区域或异常区域。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取待检测对象的第一颜色矩阵，其中，待检测对象包括多个子对象，第一颜色矩阵表示多个子对象的颜色及位置关系；处理模块，用于对第一颜色矩阵进行校正处理，得到第二颜色矩阵，其中，校正处理包括基于位置关系建立连通区域，通过连通区域，校正第一颜色矩阵；检测模块，用于至少基于第二颜色矩阵，对待检测对象进行检测，识别待检测对象中的正常区域或异常区域。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述的数据处理方法。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的数据处理方法。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据处理系统，包括：采集单元，用于获取待检测对象的第一颜色矩阵，其中，待检测对象包括多个子对象，第一颜色矩阵表示多个子对象的颜色及位置关系；处理单元，用于对第一颜色矩阵进行校正处理，得到第二颜色矩阵，并至少基于第二颜色矩阵，对待检测对象进行检测，识别待检测对象中的正常区域或异常区域，其中，校正处理包括基于位置关系建立连通区域，通过连通区域，校正第一颜色矩阵；显示单元，用于显示正常区域和/或异常区域。在本申请实施例中，采用对待检测对象的颜色矩阵进行校正的方式，在得到待检测对象的第一颜色矩阵之后，通过对第一颜色矩阵进行校正处理，得到第二颜色矩阵，最后再基于第二颜色矩阵对待检测对象进行检测，识别待检测对象中的正常区域或异常区域。在上述过程中，通过获取每个子对象的颜色及位置关系得到待检测对象的第一颜色矩阵，避免了其他瑕疵对背景颜色的干扰，降低了对待检测对象进行检测的误检率。另外，基于连通区域算法对第一颜色矩阵进行校正，可以实现对子对象的背景颜色的平滑，并可得到与子对象相关联的区域的背景颜色值，从而避免了待检测对象检测过程中的漏检问题。由此可见，本申请所提供的方案达到了对待检测对象进行准确检测的目的，从而实现了降低待检测对象检测的误检率和漏检率的技术效果，进而解决了现有技术采用颜色均值方案对待检测对象进行检测所存在的误检、漏检的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据现有技术的一种电池组件的图像示意图；图2是根据现有技术的一种电池组件的图像示意图；图3是根据现有技术的一种电池组件的图像示意图；图4是根据本申请实施例的一种可选的用于实现数据处理方法的计算设备的硬件结构框图；图5(a)是根据本申请实施例的一种数据处理方法流程图；图5(b)是根据本申请实施例的一种可选的的数据处理方法的应用框图；图6是根据本申请实施例的一种可选的电池组件图像的示意图；图7是根据本申请实施例的一种可选的数据处理方法流程框图；图8是根据本申请实施例的一种可选的电池片图像所对应的直方图示意图；图9是根据本申请实施例的一种可选的电池组件图像的示意图；图10是根据本申请实施例的一种数据处理装置的示意图；图11是根据本申请实施例的一种数据处理系统的示意图；以及图12是根据本申请实施例的一种计算设备的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取待检测对象的第一颜色矩阵，其中，所述待检测对象包括多个子对象，所述第一颜色矩阵表示所述多个子对象的颜色及位置关系；/n对所述第一颜色矩阵进行校正处理，得到第二颜色矩阵，其中，所述校正处理包括基于所述位置关系建立连通区域，通过所述连通区域，校正所述第一颜色矩阵；/n至少基于所述第二颜色矩阵，对所述待检测对象进行检测，识别所述待检测对象中的正常区域或异常区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取待检测对象的第一颜色矩阵，其中，所述待检测对象包括多个子对象，所述第一颜色矩阵表示所述多个子对象的颜色及位置关系；
对所述第一颜色矩阵进行校正处理，得到第二颜色矩阵，其中，所述校正处理包括基于所述位置关系建立连通区域，通过所述连通区域，校正所述第一颜色矩阵；
至少基于所述第二颜色矩阵，对所述待检测对象进行检测，识别所述待检测对象中的正常区域或异常区域。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述待检测对象的所述第一颜色矩阵包括：
将所述多个子对象中每个子对象的像素分布区间划分为多个像素子区间；
采用直方图统计方式分别计算落入所述多个像素子区间中每个像素子区间的像素点数目；
依据像素点数目最大的像素子区间来确定所述多个子对象的颜色；
采用所述多个子对象的颜色和所述位置关系，构建所述第一颜色矩阵。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述像素点数目最大的像素子区间包括：
获取步骤，获取落入当前像素子区间的第一像素点数目，落入与所述当前像素子区间相邻的前一个像素子区间的第二像素点数目以及落入与所述当前像素子区间相邻的后一个像素子区间的第三像素点数目；
第一计算步骤，计算所述第一像素点数目与第一比例系数的第一乘积结果，所述第二像素点数目与第二比例系数的第二乘积结果以及所述第三像素点数目与第三比例系数的第三乘积结果，并求取所述第一乘积结果、所述第二乘积结果与所述第三乘积结果的总和；
第二计算步骤，将所述总和设置为最大值自变量点集函数的输入参数，得到输出结果；
判断步骤，判断所述多个像素子区间是否均已计算完毕，如果否，则返回所述获取步骤，如果是，则依据所述输出结果与像素子区间的区间长度的乘积结果来确定所述像素点数目最大的像素子区间。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述待检测对象的所述第一颜色矩阵之后，还包括：
计算所述第一颜色矩阵的第一平均值和第一标准差；
计算所述多个子对象中每个子对象的第一背景颜色值与所述第一平均值的差异值；
依据所述差异值与所述第一标准差之间的比较关系满足预设条件，从所述待检测对象中过滤第一部分子对象，得到剩余的第二部分子对象；
计算所述第二部分子对象的第二平均值和第二标准差。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述差异值与所述第一标准差之间的比较关系满足所述预设条件包括：
所述差异值与所述第一标准差之间的比值大于或等于预设整数倍。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一颜色矩阵进行校正处理，得到所述第二颜色矩阵包括：
基于所述位置关系，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李虹杰，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY