一种纸垛外观检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域，提供了一种纸垛外观检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：当工控机收到检测指令时，获取待检测目标纸垛的图像；将所述图像输入预先训练的质量检测神经网络模型进行处理，得到所述目标纸垛的对应的初始纸垛外观信息；对所述初始纸垛外观信息进行数据处理，得到目标纸垛外观信息；当所述目标纸垛外观信息与预设质量信息不一致时，判定所述目标纸垛为不合格产品。上述方法，获取目标纸垛的图像后输入质量检测神经网络模型，经过分析处理得到检测结果，并与预设质量信息进行对比判定，实现了纸垛质量检测的自动化，提高了质量检测效率。提高了质量检测效率。提高了质量检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种纸垛外观检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种纸垛外观检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着工业4.0时代的到来，工厂智能化的需求更加迫切。在工业检测领域，质量检测是一项重要的内容。在纸垛质量检测领域，伴随着纸厂产能不断提高，产品质量要求日益严格，各纸厂对产品质量的自动化检测需求也愈加迫切。
[0003]在纸厂生产过程中，对纸垛进行质量检测是极为重要的一环，将直接影响后续入库和发货装箱等环节。现阶段的质量检测大部分依靠人工，效率低下，不能满足快速准确检测的需求，且因为没有统一的检测标准，存在检测结果不稳定的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种纸垛外观检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方案用于解决纸垛质量检测效率低，不准确及检测结果不稳定的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种纸垛外观检测方法，包括：
[0006]当接收到检测指令时，获取待检测目标纸垛多个面的多张图像；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纸垛外观检测方法，其特征在于，所述方法包括：当接收到检测指令时，获取待检测目标纸垛多个面的多张图像；将所述图像输入预先训练的质量检测神经网络模型进行处理，得到所述目标纸垛的对应的初始纸垛外观信息；对所述初始纸垛外观信息进行数据处理，得到目标纸垛外观检测结果；当所述目标纸垛外观检测结果与预设质量信息不一致时，判定所述目标纸垛为不合格产品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测目标纸垛多个面的多张图像，包括：获取待检测的目标纸垛的初始图像；基于透视变换矩阵对所述初始图像进行矫正，得到所述目标纸垛的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述图像输入预先训练的质量检测神经网络模型进行处理之前，还包括：获取增强样本训练集；所述样本训练集包括目标样本纸垛及其对应的标签信息；所述标签信息包括纸垛产品标签、环保纸标签、盖板、包装带的位置及类别信息；将所述增强样本训练集输入神经网络训练后得到质量检测神经网络模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取增强样本训练集，包括：获取样本训练集；对所述样本训练集进行图像数据增强处理，得到增强样本训练集；所述图像数据增强的方式包括加噪、运动模糊、雾化、局部像素调整、缩放、裁剪、拼接、灰度变化、水平翻转、垂直翻转、随机编组、色值跳变、旋转中的一种或多种组合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述质量检测神经网络模型使用DIOU
‑
NMS算法，代替传统NMS算法对所述目标纸垛多个面的多个图像进行去重处理。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：张春磊，陈俊，翁婷，程宏，张波，曾俊钢，徐昆昆，杨文，
申请(专利权)人：中轻长泰长沙智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：