一种视觉检测的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种视觉检测的方法及装置，应用在自动化检测技术领域，包括：上位机获取未经过贴标机处理的目标对象的第一图像，并基于第一图像对目标对象进行质量检测，获得目标对象的目标质检结果；获取已经过贴标机处理的目标对象的第二图像，并对第二图像进行识别处理，获得目标对象的标签识别结果；若目标对象的目标质检结果和标签识别结果满足预设异常条件，则指示剔除器剔除目标对象。通过上位机实现了对目标对象进行质检和标签识别检测，提高了质检和标签检测的效率，大大节省了产线上的人力检测成本。另外通过剔除器将质检结果和标签识别结果不满足预设异常条件的目标对象自动剔除，不需要人手动分拣，实现了产线的自动化。线的自动化。线的自动化。

【技术实现步骤摘要】
一种视觉检测的方法及装置


[0001]本专利技术涉及自动化检测
，具体涉及一种视觉检测的方法及装置。

技术介绍

[0002]随着经济的不断发展，人们对物质的要求越来越高，相应地，各行业对产品进行检测的需求也越来也多。
[0003]目前，在肉类生产检测
中，对于肉类质量以及肉类包装上标签的检测大部分是依靠人工，即需要质检员肉眼质检，并将质量不合格和标签出错的产品挑出，因此检测耗费时间较长，人力成本较高。
[0004]综上，如何让智能化设备对肉类质量以及肉类包装上标签进行检测，是当前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种视觉检测的方法及装置，用于对产线上目标对象进行自动化质检和标签检测。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种视觉检测的方法，应用于上位机，包括：
[0007]获取未经过贴标机处理的目标对象的第一图像，并基于所述第一图像对所述目标对象进行质量检测，获得所述目标对象的目标质检结果；
[0008]获取已经过贴标机处理的目标对象的第二图像，并对所述第二图像进行识别处理，获得所述目标对象的标签识别结果；
[0009]若所述目标对象的目标质检结果和所述标签识别结果满足预设异常条件，则指示剔除器剔除所述目标对象。
[0010]通过上位机实现了目标对象的自动质检，不需要质检员肉眼质检，减少了人力成本，同时提高了质检效率。其次上位机还可以自动检测标签，解决了人眼不能识别标签上二维码出现错误的问题，也提高了标签检测的效率。另外，通过剔除器将质检结果和标签识别结果不满足预设异常条件的目标对象自动剔除，不需要人手动分拣，实现了产线的自动化。
[0011]可选地，基于第一图像对目标对象进行质量检测，获得目标对象的目标质检结果，包括：
[0012]将第一图像输入质检模型进行识别处理，获得第一图像的异常识别结果，其中，质检模型是基于多个样本图像迭代训练获得的，多个样本图像包括质检合格的目标对象的图像以及质检不合格的目标对象的图像；
[0013]基于第一图像的异常识别结果，确定目标对象的目标质检结果。
[0014]可选地，所述对所述第二图像进行识别处理，获得所述目标对象的标签识别结果，包括：
[0015]若对所述第二图像进行识别处理后，没有获得所述目标对象的目标标签信息，则确定所述标签识别结果为未贴标签；
[0016]若对所述第二图像进行识别处理后，获得所述目标对象的目标标签信息，将所述目标对象的目标标签信息，与预设的基准标签信息比对，获得标签识别结果。
[0017]可选地，所述将所述目标对象的目标标签信息，与预设的基准标签信息比对，获得标签识别结果，包括：
[0018]若所述目标对象的目标标签信息，与所述基准标签信息不匹配，则确定所述标签识别结果为标签错误；
[0019]若所述目标对象的目标标签信息，与所述基准标签信息匹配，则确定所述标签识别结果为标签正确。
[0020]可选地，所述基准标签信息是所述上位机在启动时从服务器中获取的。
[0021]可选地，所述若所述目标对象的目标质检结果和所述标签识别结果满足预设异常条件，则指示剔除器剔除所述目标对象，包括：
[0022]若存在所述目标质检结果为质检不合格、所述标签识别结果为未贴标签、所述标签识别结果为标签错误中的至少一种情况，则指示剔除器剔除所述目标对象。
[0023]可选地，若存在所述目标质检结果为质检合格且所述标签识别结果为标签正确，则指示对所述目标对象进行装框处理。
[0024]可选地，所述获取已经过贴标机处理的目标对象的第二图像之前，还包括：
[0025]基于所述第一图像对所述目标对象进行品类检测，获得所述目标对象的目标品类；
[0026]若所述目标品类与上一次品类检测获得的历史品类不同，则通知所述贴标机从所述历史品类对应的历史标签类别，切换至所述目标品类对应的目标标签类别，以使所述贴标机基于所述目标标签类别对所述目标对象贴标签，获得所述已经过贴标机处理的目标对象。
[0027]可选地，基于第一图像对目标对象进行品类检测，获得目标对象的目标品类，包括：
[0028]将第一图像输入分类模型进行分类处理，获得目标对象的目标品类，其中，分类模型是基于多个样本图像迭代训练获得的，多个样本图像包括不同品类的目标对象的图像。
[0029]第二方面，本申请实施例提供了一种视觉检测的装置，应用于上位机，包括：
[0030]获取模块，用于获取未经过贴标机处理的目标对象的第一图像，并基于所述第一图像对所述目标对象进行质量检测，获得所述目标对象的目标质检结果；
[0031]所述获取模块，还用于获取已经过贴标机处理的目标对象的第二图像，并对所述第二图像进行识别处理，获得所述目标对象的标签识别结果；
[0032]处理模块，用于若所述目标对象的目标质检结果和所述标签识别结果满足预设异常条件，则指示剔除器剔除所述目标对象。
[0033]可选地，所述获取模块具体用于：
[0034]将第一图像输入质检模型进行识别处理，获得第一图像的异常识别结果，其中，质检模型是基于多个样本图像迭代训练获得的，多个样本图像包括质检合格的目标对象的图像以及质检不合格的目标对象的图像；
[0035]基于第一图像的异常识别结果，确定目标对象的目标质检结果。
[0036]可选地，所述获取模块具体用于：
[0037]若对所述第二图像进行识别处理后，没有获得所述目标对象的目标标签信息，则确定所述标签识别结果为未贴标签；
[0038]若对所述第二图像进行识别处理后，获得所述目标对象的目标标签信息，将所述目标对象的目标标签信息，与预设的基准标签信息比对，获得标签识别结果。
[0039]可选地，所述获取模块具体用于：
[0040]若所述目标对象的目标标签信息，与所述基准标签信息不匹配，则确定所述标签识别结果为标签错误；
[0041]若所述目标对象的目标标签信息，与所述基准标签信息匹配，则确定所述标签识别结果为标签正确。
[0042]可选地，所述基准标签信息是所述上位机在启动时从服务器中获取的。
[0043]可选地，所述处理模块具体用于：
[0044]若存在所述目标质检结果为质检不合格、所述标签识别结果为未贴标签、所述标签识别结果为标签错误中的至少一种情况，则指示剔除器剔除所述目标对象。
[0045]可选地，所述处理模块还用于：
[0046]若存在所述目标质检结果为质检合格且所述标签识别结果为标签正确，则指示对所述目标对象进行装框处理。
[0047]可选地，还包括品类检测模块；
[0048]所述品类检测模块具体用于：
[0049]获取已经过贴标机处理的目标对象的第二图像之前，基于所述第一图像对所述目标对象进行品类检测，获得所述目标对象的目标品类；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉检测的方法，应用于上位机，其特征在于，包括：获取未经过贴标机处理的目标对象的第一图像，并基于所述第一图像对所述目标对象进行质量检测，获得所述目标对象的目标质检结果；获取已经过贴标机处理的目标对象的第二图像，并对所述第二图像进行识别处理，获得所述目标对象的标签识别结果；若所述目标对象的目标质检结果和所述标签识别结果满足预设异常条件，则指示剔除器剔除所述目标对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像对所述目标对象进行质量检测，获得所述目标对象的目标质检结果，包括：将所述第一图像输入质检模型进行识别处理，获得所述第一图像的异常识别结果，其中，所述质检模型是基于多个样本图像迭代训练获得的，所述多个样本图像包括质检合格的目标对象的图像以及质检不合格的目标对象的图像；基于所述第一图像的异常识别结果，确定所述目标对象的目标质检结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行识别处理，获得所述目标对象的标签识别结果，包括：若对所述第二图像进行识别处理后，没有获得所述目标对象的目标标签信息，则确定所述标签识别结果为未贴标签；若对所述第二图像进行识别处理后，获得所述目标对象的目标标签信息，将所述目标对象的目标标签信息，与预设的基准标签信息比对，获得标签识别结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标对象的目标标签信息，与预设的基准标签信息比对，获得标签识别结果，包括：若所述目标对象的目标标签信息，与所述基准标签信息不匹配，则确定所述标签识别结果为标签错误；若所述目标对象的目标标签信息，与所述基准标签信息匹配，则确定所述标签识别结果为标签正确。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基准标签信息是所述上位机在启动时从服务器中获取的。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若所述目标对象的目标质检结果和所述标签识别结果满足预设异常条件，则指示剔除器剔除所述目标对象，包括：若存在所述目标质检结果为质检不合格、所述标签识别结果为未贴...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁垚云，王峰，
申请(专利权)人：上海壹佰米网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：