一种箱体检测方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种箱体检测方法、装置、存储介质和电子设备，该箱体检测方法、装置、存储介质和电子设备包括：获取待检测箱体的箱体图像；根据箱体图像，确定待检测箱体的箱体状态；箱体状态包括开箱状态和闭箱状态；若确定箱体状态为开箱状态，则将待检测箱体的目标箱体编号和至少一个异常箱体编号进行匹配；至少一个异常箱体编号为从流水线上踢出的至少一个异常箱体的编号；若通过匹配结果确定目标箱体编号为目标异常箱体编号，则从至少一个异常箱体编号中删除目标异常箱体编号。借助于上述技术方案，本申请实施例可提高自动化程度。

【技术实现步骤摘要】
一种箱体检测方法、装置、存储介质和电子设备
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种箱体检测方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
在全自动生产的流水线(例如，雪糕或者糖果等食品生产的流水线)上，由于生产设备的偶发性故障或者其他原因等造成的异常事件在长时间连轴运转的产线上就会经常出现。例如，异常事件可以包括标准的箱体内装入的产品数目不符(如，能够容纳24个甜筒的标准的箱体内只装入23个甜筒)。对于上述异常事件来说，通常按照标准作业流程是利用踢出机构将异常箱体从流水线上踢出，然后会有值守人员介入打开异常箱体检查，并对异常箱体进行处理(例如，将踢出的箱体内产品的数量调整至标准数量)，然后封箱并重新放回产线内。然而，相较于机械自动执行而言，人工手段的介入存在不确定性，少部分值守人员可能会存在操作不规范的问题。例如，某值守人员可能未按规定流程对异常箱体进行开箱检测，其直接在越过踢出结构和检测机构之后的传送点上重新塞回异常箱体，从而导致产线质检功能失效及降低产品交付质量等问题。目前，现有的方法是通过人工监察的方式来解决上述问题。例如，通过管理人员长期监督值守人员的操作行为。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中存在如下问题：由于需要管理人员长期监督值守人员的操作行为，故现有的方法存在着自动化程度比较低的问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种箱体检测方法、装置、存储介质和电子设备，以解决现有技术中存在着的自动化程度比较低的问题。第一方面，本申请实施例公开了一种箱体检测方法，该箱体检测方法包括：获取待检测箱体的箱体图像；根据箱体图像，确定待检测箱体的箱体状态；箱体状态包括开箱状态和闭箱状态；若确定箱体状态为开箱状态，则将待检测箱体的目标箱体编号和至少一个异常箱体编号进行匹配；至少一个异常箱体编号为从流水线上踢出的至少一个异常箱体的编号；若通过匹配结果确定目标箱体编号为目标异常箱体编号，则从至少一个异常箱体编号中删除目标异常箱体编号。因此，借助于上述技术方案，本申请实施例能够实现自动化监察，无需人工的介入，从而不仅可提高自动化程度，还节省了人工成本。在一个可能的实施例中，根据箱体图像，确定待检测箱体的箱体状态，包括：将箱体图像输入到预先训练好的图像分类模型中，以使预先训练好的图像分类模型对箱体图像进行分类识别，获得用于表示箱体状态的图像分类结果；预先训练好的图像分类模型是利用样本集对初始图像分类模型进行训练后获得的，样本集包括样本图像和样本图像对应的样本图像分类结果。因此，本申请实施例可通过图像分类模型来快速且准确地确定箱体状态。在一个可能的实施例中，图像分类模型为ResNet神经网络模型。因此，由于检测背景较为单调且目标种类也比较单一，因此，为了提高检测效率，可采用ResNet神经网络模型作为图像分类模型。在一个可能的实施例中，根据箱体图像，确定待检测箱体的箱体状态，包括：从箱体图像的感兴趣区域的多个像素中筛选出符合第一预设条件的第一目标像素，并统计所有第一目标像素的第一像素总数；第一预设条件包括：第一目标像素的灰度值的预设倍数小于等于第一目标像素对应的模板像素的灰度值，模板像素为用于确定箱体状态的背景模板图像的感兴趣区域中的像素；若确定第一像素总数大于等于第一预设数量，则确定待检测箱体的箱体状态为开箱状态；第一预设数量是根据箱体图像的像素总数确定的。因此，本申请实施例还可通过视觉算法来检测开箱状态。在一个可能的实施例中，箱体检测方法还包括：若确定第一像素总数小于第一预设数量，则确定箱体状态为闭箱状态。在一个可能的实施例中，从箱体图像的感兴趣区域的多个像素中筛选出符合第一预设条件的第一目标像素，包括：从箱体图像的感兴趣区域的多个像素中筛选出符合第二预设条件的第二目标像素，并统计所有第二目标像素的第二像素总数；第二预设条件包括：第二目标像素的红色分量和蓝色分量的差值大于等于预设差值；若确定第二像素总数小于等于第二预设数量，则从多个像素中筛选出符合第一预设条件的第一目标像素；第二预设数量是根据箱体图像的像素总数确定的。在一个可能的实施例中，箱体检测方法还包括：若确定第二像素总数小于第二预设数量，则确定待检测箱体的箱体状态为闭箱状态。第二方面，本申请实施例公开了一种箱体检测装置，该箱体检测装置包括：获取模块，用于获取待检测箱体的箱体图像；确定模块，用于根据所述箱体图像，确定所述待检测箱体的箱体状态；所述箱体状态包括开箱状态和闭箱状态；匹配模块，用于若确定所述箱体状态为所述开箱状态，则将所述待检测箱体的目标箱体编号和至少一个异常箱体编号进行匹配；所述至少一个异常箱体编号为从流水线上踢出的至少一个异常箱体的编号；删除模块，用于若通过匹配结果确定所述目标箱体编号为目标异常箱体编号，则从所述至少一个异常箱体编号中删除所述目标异常箱体编号。第三方面，本申请实施例提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本申请实施例一种箱体检测系统的示意图；图2示出了本申请实施例提供的一种箱体检测方法的流程图；图3示出了本申请实施例提供的一种检测箱体状态的方法的流程图；图4示出了本申请实施例提供的一种箱体检测装置的结构框图；图5示出了本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。具体实施方式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描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。目前，由于生产企业中人员的流动性比较大，并且有大量的临时性岗位，而且产线多且繁复，管理人员的监督行为也无法达到全时段全产线的覆盖，并且也存在人工手段本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种箱体检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测箱体的箱体图像；/n根据所述箱体图像，确定所述待检测箱体的箱体状态；所述箱体状态包括开箱状态和闭箱状态；/n若确定所述箱体状态为所述开箱状态，则将所述待检测箱体的目标箱体编号和至少一个异常箱体编号进行匹配；所述至少一个异常箱体编号为从流水线上踢出的至少一个异常箱体的编号；/n若通过匹配结果确定所述目标箱体编号为目标异常箱体编号，则从所述至少一个异常箱体编号中删除所述目标异常箱体编号。/n

【技术特征摘要】
1.一种箱体检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测箱体的箱体图像；
根据所述箱体图像，确定所述待检测箱体的箱体状态；所述箱体状态包括开箱状态和闭箱状态；
若确定所述箱体状态为所述开箱状态，则将所述待检测箱体的目标箱体编号和至少一个异常箱体编号进行匹配；所述至少一个异常箱体编号为从流水线上踢出的至少一个异常箱体的编号；
若通过匹配结果确定所述目标箱体编号为目标异常箱体编号，则从所述至少一个异常箱体编号中删除所述目标异常箱体编号。


2.根据权利要求1所述的箱体检测方法，其特征在于，所述根据所述箱体图像，确定所述待检测箱体的箱体状态，包括：
将所述箱体图像输入到预先训练好的图像分类模型中，以使所述预先训练好的图像分类模型对所述箱体图像进行分类识别，获得用于表示所述箱体状态的图像分类结果；所述预先训练好的图像分类模型是利用样本集对初始图像分类模型进行训练后获得的，所述样本集包括样本图像和所述样本图像对应的样本图像分类结果。


3.根据权利要求2所述的箱体检测方法，其特征在于，所述图像分类模型为ResNet神经网络模型。


4.根据权利要求1所述的箱体检测方法，其特征在于，所述根据所述箱体图像，确定所述待检测箱体的箱体状态，包括：
从所述箱体图像的感兴趣区域的多个像素中筛选出符合第一预设条件的第一目标像素，并统计所有第一目标像素的第一像素总数；所述第一预设条件包括：所述第一目标像素的灰度值的预设倍数小于等于所述第一目标像素对应的模板像素的灰度值，所述模板像素为用于确定所述箱体状态的背景模板图像的感兴趣区域中的像素；
若确定所述第一像素总数大于等于第一预设数量，则确定所述待检测箱体的箱体状态为所述开箱状态；所述第一预设数量是根据所述箱体图像的像素总数确定的。


5.根据权利要求4所述的箱体检测方法，其特征在于，所述箱体检测方法还包括：
若确定所述第一像素总数小于所述第一预设数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张发恩，禹文扬，
申请(专利权)人：青岛创新奇智科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37