本申请涉及产品检测技术领域，具体涉及一种医用面罩的缺陷检测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：实时采集检测区域内的医用面罩数据，并根据预先训练完成的目标确定模型确定目标医用面罩；对所述目标医用面罩进行缺陷检测，若检测到缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注；提醒工作人员对标注后的目标医用面罩进行处理。本申请实现了医用面罩的自动缺陷检测，可有助于质检人员及时判断黑点、混色、缺损的缺陷，尽早剔除缺陷件，避免因缺陷件处理问题的不及时造成的时间、人力物力等资源浪费，提高生产效率和缺陷检测的准确率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
医用面罩的缺陷检测方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及产品检测
，特别地涉及一种医用面罩的缺陷检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]在医用面罩生产过程中，医用面罩具有形态多样性，且生产过程需保证产品质量，对医用面罩生产，其多种类型缺陷，常见的几种包括黑点、混色、缺损，及时检测和定位对提高生产效率和保证生产质量都具有重要意义。传统方法是通过多岗位人工检测不同缺陷。由于医用面罩是立体实物，其形态各异，检测人员需要360
°
旋转才可检测到医用面罩所有部分的可能出现的黑点、混色和缺损情况，且黑点形状不规则、位置不固定，混色区域形状各异，大小不定，缺损会因为工艺和材质的问题随机不固定出现，在医用面罩的所有部位均有可能出现上述缺陷，但由于视觉疲劳和人的主观性，若不及时跟上生产进度，会造成漏检或不能及时发现医用面罩的缺陷。且生产线上的缺陷件不能保证被人工发现和移除，而不能及时剔除缺陷件对合格品影响较大。
技术实现思路
[0003]针对上述问题，本申请提供一种医用面罩的缺陷检测方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中由于人工检测缺陷导致漏检和未发现缺陷的技术问题。
[0004]第一方面，本申请提供了一种医用面罩的缺陷检测方法，所述方法包括：
[0005]实时采集检测区域内的医用面罩数据，并根据预先训练完成的目标确定模型确定目标医用面罩；
[0006]对所述目标医用面罩进行缺陷检测，若检测到缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注；
[0007]提醒工作人员对标注后的目标医用面罩进行处理。
[0008]在一些实施例中，所述目标确定模型的训练过程，包括：
[0009]预先采集医用面罩数据，所述医用面罩数据包括医用面罩的视频、图像、深度、传感器测量数据，以及医用面罩的型号、类别、尺寸、工艺、颜色、重量、关键点三维坐标信息；
[0010]对所述预先采集的医用面罩数据进行预处理；
[0011]根据所述预先采集的医用面罩数据，通过YOLACT神经网络进行训练，得到目标确定模型。
[0012]在一些实施例中，在所述按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注之后，还包括：
[0013]根据预先建立的Tracktor++模型对检测区域内的所有医用面罩进行动态跟踪；
[0014]根据动态跟踪得到所有医用面罩的运动轨迹；
[0015]根据所述运动轨迹预测所有医用面罩的运动趋势；
[0016]若判断所述所有医用面罩中带有标注的目标医用面罩的运动趋势异常，则自动剔
除所述有标注的目标医用面罩。
[0017]在一些实施例中，对所述目标医用面罩进行缺陷检测，若检测到缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注，包括：
[0018]从实时采集的医用面罩数据中提取目标医用面罩的颜色特征、黑色区域，尺寸信息；
[0019]根据所述目标医用面罩的颜色特征、黑色区域，尺寸信息，对所述目标医用面罩进行混色检测、黑点检测、缺损检测；
[0020]若检测到混色、黑点、缺损中的至少一种缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注。
[0021]在一些实施例中，所述对所述目标医用面罩进行混色检测，包括：
[0022]对所述目标医用面罩的颜色特征进行图像二值化处理，得到处理后的颜色特征；
[0023]判断所述处理后的颜色特征显示颜色是否均匀一致，且二值化图像无带状形态；
[0024]若是，则所述目标医用面罩通过混色检测；
[0025]若否，则所述目标医用面罩未通过混色检测，存在混色缺陷。
[0026]在一些实施例中，所述对所述目标医用面罩进行黑点检测，包括：
[0027]通过形态学算法对所述目标医用面罩的黑色区域进行图像增强；
[0028]将增强后的目标医用面罩的黑色区域图像与参考黑色区域图像进行图像差分计算，得到计算结果图像；
[0029]判断所述计算结果图像上黑点部分的面积和尺寸是否小于预设阈值；
[0030]若是，则所述目标医用面罩通过黑点检测；
[0031]若否，则所述目标医用面罩未通过黑点检测，存在黑点缺陷。
[0032]在一些实施例中，所述对所述目标医用面罩进行缺损检测，包括：
[0033]判断所述目标医用面罩的尺寸信息中各个位置的尺寸与参考医用面罩对应的各个位置的尺寸之间的差值是否小于预设差值阈值；
[0034]若是，则所述目标医用面罩通过缺损检测；
[0035]若否，则所述目标医用面罩未通过缺损检测，存在缺损缺陷。
[0036]第二方面，一种医用面罩的缺陷检测装置，所述装置包括：
[0037]确定单元，用于实时采集检测区域内的医用面罩数据，并根据预先训练完成的目标确定模型确定目标医用面罩；
[0038]检测单元，用于对所述目标医用面罩进行缺陷检测，若检测到缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注；
[0039]提醒单元，提醒工作人员对标注后的目标医用面罩进行处理。
[0040]第三方面，一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如上述第一方面所述的医用面罩的缺陷检测方法。
[0041]第四方面，一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如上述第一方面所述的医用面罩的缺陷检测方法。
[0042]本申请提供的一种医用面罩的缺陷检测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：实时采集检测区域内的医用面罩数据，并根据预先训练完成的目标确定模型确定目标医用
面罩；对所述目标医用面罩进行缺陷检测，若检测到缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注；提醒工作人员对标注后的目标医用面罩进行处理。本申请实现了医用面罩的自动缺陷检测，可有助于质检人员及时判断黑点、混色、缺损的缺陷，尽早剔除缺陷件，避免因缺陷件处理问题的不及时造成的时间、人力物力等资源浪费，提高生产效率和缺陷检测的准确率。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0044]图1为本申请实施例提供的一种医用面罩的缺陷检测方法的流程示意图；
[0045]图2为本申请实施例提供的一种医用面罩的缺陷检测装置的结构示意图；
[0046]图3为本申请实施例提供的一种电子设备的连接框图。
具体实施方式
[0047]以下将结合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医用面罩的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集检测区域内的医用面罩数据，并根据预先训练完成的目标确定模型确定目标医用面罩；对所述目标医用面罩进行缺陷检测，若检测到缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注；提醒工作人员对标注后的目标医用面罩进行处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标确定模型的训练过程，包括：预先采集医用面罩数据，所述医用面罩数据包括医用面罩的视频、图像、深度、传感器测量数据，以及医用面罩的型号、类别、尺寸、工艺、颜色、重量、关键点三维坐标信息；对所述预先采集的医用面罩数据进行预处理；根据所述预先采集的医用面罩数据，通过YOLACT神经网络进行训练，得到目标确定模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注之后，还包括：根据预先建立的Tracktor++模型对检测区域内的所有医用面罩进行动态跟踪；根据动态跟踪得到所有医用面罩的运动轨迹；根据所述运动轨迹预测所有医用面罩的运动趋势；若判断所述所有医用面罩中带有标注的目标医用面罩的运动趋势异常，则自动剔除所述有标注的目标医用面罩。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标医用面罩进行缺陷检测，若检测到缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注，包括：从实时采集的医用面罩数据中提取目标医用面罩的颜色特征、黑色区域，尺寸信息；根据所述目标医用面罩的颜色特征、黑色区域，尺寸信息，分别对所述目标医用面罩进行混色检测、黑点检测、缺损检测；若检测到混色、黑点、缺损中的至少一种缺陷，则按照缺陷类别对所述目标医用面罩进行标注。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标医用面罩进行混色检测，包括：对所述目标医用面罩的颜色特征进行图像二值化处理，得到处理后的颜色...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓海燕，谭龙田，马雅奇，陈彦宇，
申请(专利权)人：珠海联云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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