处理方法和处理装置制造方法及图纸

技术编号:31577798 阅读:40 留言:0更新日期:2021-12-25 11:19
本申请实施例提供了一种处理方法,包括:获得待检测设备的处理图像,其中,所述处理图像为通过对所述待检测设备的初始图像进行第一处理得到的,所述第一处理至少包括根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理;对所述处理图像进行第二处理,生成目标图像,以通过目标缺陷检测方式对所述目标图像进行分析,实现对所述待检测设备的缺陷检测。本申请实施例的处理方法,操作方便,能够根据缺陷参数方便的对初始图像进行缩放,获得合适的处理图像,从而提高算法的识别速度,同时还能避免降低算法的精度,再进一步对处理图像进行第二处理,生成目标图像,以对处理图像进行校准,可以使得后续算法的识别效率明显提高。高。高。

【技术实现步骤摘要】
处理方法和处理装置


[0001]本申请涉及检测
,特别涉及一种处理方法和处理装置。

技术介绍

[0002]工业缺陷检测系统中,通过摄像头等采集设备获得待检测物体的图像,然后利用算法进行处理,以对该图像进行缺陷检测,判断是否存在缺陷。
[0003]目前而言,为进行缺陷检测,通常采用超清摄像头对物件进行拍摄,以获得分辨率大的图像,从而便于后续计算机进行检测和分析。但是,图像分辨率太大,利用算法对图像进行缺陷检测时速度较慢,算法的处理效率不足,往往需要配备强大算力的机器以及精简的算法才能达到自动生产线上的检测量要求。

技术实现思路

[0004]有鉴于现有技术中存在的上述问题,本申请提供了一种处理方法和处理装置,本申请实施例采用的技术方案如下:
[0005]一方面,本申请实施例提出了一种处理方法,包括:
[0006]获得待检测设备的处理图像,其中,所述处理图像为通过对所述待检测设备的初始图像进行第一处理得到的,所述第一处理至少包括根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理;
[0007]对所述处理图像进行第二处理,生成目标图像,以通过目标缺陷检测方式对所述目标图像进行分析,实现对所述待检测设备的缺陷检测。
[0008]在一些实施例中,所述方法还包括:获得所述初始图像,包括:
[0009]利用设备识别模型对所述待检测设备进行识别,以确定所述待检测设备的边框位置;
[0010]根据所述边框位置调整采集设备的拍摄参数,以获得与拍摄参数对应范围内的所述待检测设备的初始图像,其中,所述采集设备用于采集所述待检测设备的图像。
[0011]在一些实施例中,采集设备未存储所述待检测设备的初始图像,所述根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理,包括:
[0012]根据与预览的所述初始图像对应的缺陷参数确定目标分辨率;
[0013]根据所述目标分辨率调整所述采集设备的拍摄参数,以实现对预览的所述初始图像的缩放处理,其中,所述采集设备用于采集所述待检测设备的图像;
[0014]或者,所述采集设备存储所述初始图像,所述根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理,包括:
[0015]根据与存储的所述初始图像对应的缺陷参数确定缩放参数;
[0016]根据所述缩放参数调整存储的所述初始图像,以实现对所述初始图像的缩放处理。
[0017]在一些实施例中,所述对所述处理图像进行第二处理,生成目标图像,包括:
[0018]对所述处理图像进行元件识别,以确定出至少两个目标检测元件的位置;
[0019]通过第一约束模型对所述至少两个目标检测元件的位置进行端点匹配,以在所述处理图像上确定出所有目标检测元件的位置。
[0020]在一些实施例中,所述通过第一约束模型对所述至少两个目标检测元件的位置进行端点匹配,包括:
[0021]根据所述至少两个目标检测元件的位置,基于所述第一约束模型的端点,以及各所述端点对应的角度和边长进行匹配;
[0022]其中,若所述至少两个目标检测元件的位置符合所述端点、角度和边长的关系,所述处理图像符合所述第一约束模型。
[0023]在一些实施例中,在所述处理图像符合所述第一约束模型的情况下,所述通过第一约束模型对所述至少两个目标检测元件的位置进行端点匹配,以在所述处理图像上确定出所有目标检测元件的位置,包括:
[0024]若第一约束模型中存在无法与所述至少两个目标检测元件匹配的端点,则判断所述处理图像中存在未识别到的目标检测元件;
[0025]根据所述第一约束模型对所述未识别到的目标检测元件进行补齐操作,以在所述处理图像上确定出所有所述目标检测元件的位置。
[0026]在一些实施例中,所述对所述处理图像进行第二处理,生成所述目标图像,包括:
[0027]对所述处理图像进行元件识别,在所述处理图像上确定出至少三个目标检测元件的位置;
[0028]根据所述至少三个目标检测元件的位置,基于第二约束模型对对应的所述处理图像的角度进行旋转,以调整所述处理图像的角度。
[0029]在一些实施例中,所述对所述处理图像进行第二处理,生成所述目标图像,还包括:
[0030]比较调整后的至少两幅所述处理图像中所述至少三个目标检测元件的位置和所述第二约束模型,分别获得至少两幅所述处理图像与所述第二约束模型的各个偏差角度;
[0031]根据各个偏差角度计算出偏差角度均值,并根据各个偏差角度的大小,为对应的所述处理图像设定相应的权值;
[0032]根据所述偏差角度均值和所述权值对调整后的每幅所述处理图像再次进行旋转,以生成所述目标图像。
[0033]在一些实施例中,所述根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理,包括:
[0034]根据与所述初始图像对应的标注参数,利用缺陷预测模型生成所述缺陷参数;
[0035]根据所述缺陷参数确定缩放比率,以根据所述缩放比率对所述初始图像进行缩放处理,其中,所述缺陷参数至少包含下采样次数a,所述缩放比率基于2
a
得到。
[0036]另一方面,本申请实施例提出了一种处理装置,包括:
[0037]获得模块,用于获得待检测设备的处理图像,其中,所述处理图像为通过对所述待检测设备的初始图像进行第一处理得到的,所述第一处理至少包括根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理;
[0038]校准模块,对所述处理图像进行第二处理,生成目标图像,以通过目标缺陷检测方
式对所述目标图像进行分析,实现对所述待检测设备的缺陷检测。
[0039]本申请实施例的有益效果在于:本申请实施例的方案中,通过对待检测设备的初始图像进行第一处理,来获得待检测设备的处理图像。第一处理至少包括根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理,以减小所述初始图像的分辨率,从而加快算法对图像的处理速度,同时确保所述处理图像达到算法检测精度要求的清晰度。再对处理图像进行第二处理,生成目标图像,以校准图像,使所述目标图像能适配算法的要求,提高算法的识别效率,从而便于通过目标缺陷检测方式对所述目标图像进行分析,实现对所述待检测设备的缺陷检测。本申请实施例的处理方法,操作方便,能够根据缺陷参数方便的对初始图像进行缩放,获得合适的处理图像,从而提高算法的识别速度,同时还能避免降低算法的精度,再进一步对处理图像进行第二处理,生成目标图像,以对处理图像进行校准,可以使得后续算法的识别效率明显提高。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本公开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公开中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种处理方法,其中,包括:获得待检测设备的处理图像,其中,所述处理图像为通过对所述待检测设备的初始图像进行第一处理得到的,所述第一处理至少包括根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理;对所述处理图像进行第二处理,生成目标图像,以通过目标缺陷检测方式对所述目标图像进行分析,实现对所述待检测设备的缺陷检测。2.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括:获得所述初始图像,包括:利用设备识别模型对所述待检测设备进行识别,以确定所述待检测设备的边框位置;根据所述边框位置调整采集设备的拍摄参数,以获得与拍摄参数对应范围内的所述待检测设备的初始图像,其中,所述采集设备用于采集所述待检测设备的图像。3.根据权利要求1所述的方法,采集设备未存储所述待检测设备的初始图像,所述根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理,包括:根据与预览的所述初始图像对应的缺陷参数确定目标分辨率;根据所述目标分辨率调整所述采集设备的拍摄参数,以实现对预览的所述初始图像的缩放处理,其中,所述采集设备用于采集所述待检测设备的图像;或者,所述采集设备存储所述初始图像,所述根据与所述初始图像对应的缺陷参数对所述初始图像进行缩放处理,包括:根据与存储的所述初始图像对应的缺陷参数确定缩放参数;根据所述缩放参数调整存储的所述初始图像,以实现对所述初始图像的缩放处理。4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对所述处理图像进行第二处理,生成目标图像,包括:对所述处理图像进行元件识别,以确定出至少两个目标检测元件的位置;通过第一约束模型对所述至少两个目标检测元件的位置进行端点匹配,以在所述处理图像上确定出所有目标检测元件的位置。5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述通过第一约束模型对所述至少两个目标检测元件的位置进行端点匹配,包括:根据所述至少两个目标检测元件的位置,基于所述第一约束模型的端点,以及各所述端点对应的角度和边长进行匹配;其中,若所述至少两个目标检测元件的位置符合所述端点、角度和边长的关系,所述处理图像符合所述第一约束模型。6.根据权利要求5所述的方法,在所述处理图像符合所述第一约束模型的情况下,所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘威许枫朱麟杨达坤
申请(专利权)人:联想北京有限公司
类型:发明
国别省市:

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