一种临界噪点数据的处理方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种临界噪点数据的处理方法及装置、设备、存储介质，其中，该方法包括：获取待检测对象表面的临界噪点数据；对所述临界噪点数据进行平滑处理，得到平滑后的临界噪点数据；将不在第一数据范围内的平滑后的临界噪点数据确定为瑕疵数据，其中第一数据范围是指根据标准值和设计公差设定的数据范围；所述平滑后的临界噪点数据中去除掉所述瑕疵数据，得到过滤后的临界噪点数据；利用所述过滤后的临界噪点数据对所述待检测对象表面进行检测。这样，可以通过对临界噪点数据进行处理、筛选和排查，使更多临界噪点数据处于数据标准数据范围内，减少对临界噪点数据误判，解决临界噪点数据过杀问题。解决临界噪点数据过杀问题。解决临界噪点数据过杀问题。

【技术实现步骤摘要】
一种临界噪点数据的处理方法及装置、设备、存储介质


[0001]本申请实施例涉及但不限于电子技术，尤其涉及一种临界噪点数据的处理方法及装置、设备、存储介质。

技术介绍

[0002]现有的瑕疵检测方法中，通常使用3D测距传感器取得待检测部件的点云数据，并对得到的点云数据进行量化分析，完成待检测部件的瑕疵检测。
[0003]在点云数据进行量化分析时，通常会对噪点数据进行处理，处理噪点数据的过程为：对于点云数据中出现的明显噪点，需要去除明显噪点数据；而对于处于噪点临界范围的数据，即处于临界边缘的值，由于其展示了待检测部件本身的特性，所以进行部分去除，部分保留。
[0004]然而，在实际生产中，存在极少数因生产而导致的问题，比如生产工具老化，或者，因故障导致的生产工具短暂中断等。这些问题会使得部分真实数据被误判。例如，在使用临界噪点处理方法分析点云数据的过程中，真实的临界边缘的值被舍弃，造成数据缺失，进而导致保留的点云数据无法显示缺陷/瑕疵的原本物理特性，这样，会对后期的结果性分析产生不可逆的影响。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例为解决相关技术中存在的至少一个问题而提供一种临界噪点数据的处理方法及装置、设备、存储介质。
[0006]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种临界噪点数据的处理方法，所述方法包括：
[0008]获取待检测对象表面的临界噪点数据；
[0009]对所述临界噪点数据进行平滑处理，得到平滑后的临界噪点数据；
[0010]将不在第一数据范围内的平滑后的临界噪点数据确定为瑕疵数据，其中第一数据范围是指根据标准值和设计公差设定的数据范围；
[0011]从所述平滑后的临界噪点数据中去除掉所述瑕疵数据，得到过滤后的临界噪点数据；
[0012]利用所述过滤后的临界噪点数据对所述待检测对象表面进行检测。
[0013]第二方面，本申请实施例提供一种临界噪点数据的处理装置，所述装置包括：
[0014]获取模块，用于获取待检测对象表面的临界噪点数据；
[0015]处理模块，用于对所述临界噪点数据进行平滑处理，得到平滑后的临界噪点数据；
[0016]确定模块，用于将不在第一数据范围内的平滑后的临界噪点数据确定为瑕疵数据，其中第一数据范围是指根据标准值和设计公差设定的数据范围；
[0017]过滤模块，用于从所述平滑后的临界噪点数据中去除掉所述瑕疵数据，得到过滤后的临界噪点数据；
[0018]检测模块，用于利用所述过滤后的临界噪点数据对所述待检测对象表面进行检测。
[0019]第三方面，本申请实施例提供一种临界噪点数据的处理设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述测试取证方法中的步骤。
[0020]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述测试取证方法中的步骤。
[0021]本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0022]本申请实施例中，首先，对临界噪点数据进行平滑处理，然后，确定平滑后的临界噪点数据中的瑕疵数据。最后，从所述平滑后的临界噪点数据中去除掉所述瑕疵数据，得到过滤后的临界噪点数据。这样，可以通过对临界噪点数据进行处理、筛选和排查，使更多临界噪点数据处于数据标准数据范围内，减少对临界噪点数据误判，解决临界噪点数据过杀问题，并对临界噪点数据丢失和临界噪点数据量少的问题，进行了有效的改善。除此之外，也对数据处理问题提供了平滑后再处理的思想。
附图说明
[0023]图1为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理方法的流程示意图；
[0024]图2为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理方法的流程示意图；
[0025]图3为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理方法的流程示意图；
[0026]图4为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理方法的流程示意图；
[0027]图5A为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理方法的流程示意图；
[0028]图5B为本申请实施例提供的一种产品外观表面的平面点云数据示意图；
[0029]图5C为本申请实施例提供的临界噪点数据进行数据平滑处理的结果示意图；
[0030]图6为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理装置的组成结构示意图；
[0031]图7为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理设备的一种硬件实体示意图。
具体实施方式
[0032]为了更好理解本申请的实施例，下面介绍一些相关的名词。
[0033]3D测距传感器：被动测距传感中最常用的方法是双目立体视觉，该方法通过两个相隔一定距离的摄像机同时获取同一场景的两幅图像，通过立体匹配算法找到两幅图像中对应的像素点，随后根据三角原理计算出视差信息，而视差信息通过转换可用于表征场景中物体的深度信息。
[0034]点云：在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云，通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云点数量比较大并且比较密集，叫密集点云。
[0035]平滑：重新分配概率，即使没出现的事件也会赋予一个概率。
[0036]噪点：光线作为接收信号并输出的过程中所产生的图像中的粗糙部分，也指图像
中不该出现的外来像素。
[0037]加权平均法：加权平均法，利用过去若干个按照时间顺序排列起来的同一变量的观测值并以时间顺序数为权数，计算出观测值的加权算术平均数，以这一数字作为预测未来期间该变量预测值的一种趋势预测法。
[0038]下面结合附图和实施例对本申请的技术方案进一步详细阐述。
[0039]图1为本申请实施例提供的一种临界噪点数据的处理方法的流程示意图，如图1所示，应用于临界噪点数据的处理设备，例如计算机设备，所述方法包括：
[0040]步骤101：获取待检测对象表面的临界噪点数据；
[0041]这里，所述待检测对象表面可以为产品外观表面或零件平面表面。例如，可以为汽车外壳、手机屏幕和平板屏幕。
[0042]这里，所述临界噪点数据是指过滤掉噪点数据后，处在临界范围内的数据。所述噪点数据是指满足过滤条件的平面点云数据。这里，所述平面点云数据是指对待检测对象进行线性扫描后，得到的表面点数据集合。这里，所述临界范围和过滤条件均可以根据不同的应用场景进行设定。
[0043]在实施过程中，通过对待检测对象进行线性扫描，得到待检测对象的表面点数据集合，即待检测对象的平面点云数据。根据待检测对象设定过滤条件和临界范围，满足过滤条件的平面点云数据为噪点数据。过滤噪点数据，得到有效数据，根据设定的临界范围对有效数据进行筛选后，得到处在临本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种临界噪点数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测对象表面的临界噪点数据；对所述临界噪点数据进行平滑处理，得到平滑后的临界噪点数据；将不在第一数据范围内的平滑后的临界噪点数据确定为瑕疵数据，其中第一数据范围是指根据标准值和设计公差设定的数据范围；从所述平滑后的临界噪点数据中去除掉所述瑕疵数据，得到过滤后的临界噪点数据；利用所述过滤后的临界噪点数据对所述待检测对象表面进行检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测对象表面的临界噪点数据，包括：获取所述待检测对象表面的平面点云数据；将不在第二数据范围内的平面点云数据确定为噪点数据，其中，第二数据范围由标准值和设计公差确定；所述第二数据范围大于所述第一数据范围；从所述平面点云数据中过滤掉所述噪点数据，得到所述临界噪点数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述平面点云数据中过滤掉所述噪点数据，得到所述临界噪点数据，包括：从所述平面点云数据中过滤掉所述噪点数据，得到第一点云数据；将满足第三数据范围的第一点云数据，确定为临界噪点数据，其中，所述第三数据范围由标准值、设计公差和临界值公差确定。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测对象表面的平面点云数据，包括：获取在同一场景下所述待检测对象表面的至少两幅不同的图像；对所述至少两幅不同的图像进行立体匹配算法的匹配，得到所述至少两幅不同的图像中对应的像素点；根据所述像素点的像素值，确定平面点云数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素点的像素值，确定平面点云数据，包括：根据三角原理对所述像素点的像素值进行计算，得到所述像素值对应的视差信息；将所述视差信息按特定的对应关系换算为平面点云数据，其中，所述特定的对应关系用于表征视差信息与平面点云数据之间的对应关系。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅志豪，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：