基于视觉分析的智能检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于视觉分析的智能检测方法、装置、设备及介质，方法包括：若接收到待检测图像，根据预置的裁剪模板从待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像；根据预置的格式化处理模型对区域检测图像进行格式化处理，以得到对应的格式化图像；根据预置的检测规则对格式化图像中是否存在瑕疵进行检测，得到对应的检测结果。本发明专利技术属于视觉分析技术领域，通过上述方法，可对层压框对应的待检测图像进行裁剪得到区域检测图像并进行格式化处理，对格式化处理的图像进行瑕疵检测从而得到待检测图像是否存在瑕疵的检测结果；可大幅提高对层压框是否存在胶水残留的瑕疵进行准确检测，同时提升了胶水残留的检测效率。提升了胶水残留的检测效率。提升了胶水残留的检测效率。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉分析的智能检测方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及视觉分析
，尤其涉及一种基于视觉分析的智能检测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]光伏板产品在层压过程中，EVA胶可能会从层压的玻璃板之间挤出，胶水残留在光伏板的层压框上，则需要对层压框上是否残留胶水进行判断；若层压框上残留有胶水，再次进行使用时易导致层压框放置不到位，从而压爆光伏板，影响了光伏板产品的生产质量。为避免胶水残留在层压框上，传统技术方法均是通过检测人员对层压框是否残留胶水进行人工检测，然而这一检测方法需要耗费大量人力，且人工检测过程可能存在漏检的，导致检测准确性较差。因此，现有技术中应用于光伏层压板的检测方法存在检测准确性不高的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种基于视觉分析的智能检测方法、装置、设备及介质，旨在解决现有技术中应用于光伏层压板的检测方法存在检测准确性不高的问题。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于视觉分析的智能检测方法，所述方法包括：
[0005]若接收到待检测图像，根据预置的裁剪模板从所述待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像；
[0006]根据预置的格式化处理模型对所述区域检测图像进行格式化处理，以得到对应的格式化图像；
[0007]根据预置的检测规则对所述格式化图像中是否存在瑕疵进行检测，得到对应的检测结果。
[0008]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于视觉分析的智能检测装置，其包括：r/>[0009]区域检测图像获取单元，用于若接收到待检测图像，根据预置的裁剪模板从所述待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像；
[0010]格式化处理单元，用于根据预置的格式化处理模型对所述区域检测图像进行格式化处理，以得到对应的格式化图像；
[0011]检测结果获取单元，用于根据预置的检测规则对所述格式化图像中是否存在瑕疵进行检测，得到对应的检测结果。
[0012]第三方面，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基于视觉分析的智能检测方法。
[0013]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于视觉分析的智能检测方法。
[0014]本专利技术实施例提供了一种基于视觉分析的智能检测方法、装置、设备及介质。若接收到待检测图像，根据预置的裁剪模板从待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像；根据预置的格式化处理模型对区域检测图像进行格式化处理，以得到对应的格式化图像；根据预置的检测规则对格式化图像中是否存在瑕疵进行检测，得到对应的检测结果。通过上述方法，可对层压框对应的待检测图像进行裁剪得到区域检测图像并进行格式化处理，对格式化处理的图像进行瑕疵检测从而得到待检测图像是否存在瑕疵的检测结果；可大幅提高对层压框是否存在胶水残留的瑕疵进行准确检测，同时提升了胶水残留的检测效率。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的流程示意图；
[0017]图2为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的应用场景示意图；
[0018]图3为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的子流程示意图；
[0019]图4为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的另一子流程示意图；
[0020]图5为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的又一子流程示意图；
[0021]图6为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的后一子流程示意图；
[0022]图7为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的另一流程示意图；
[0023]图8为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的再一子流程示意图；
[0024]图9为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测装置的示意性框图；
[0025]图10为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0028]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0029]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0030]请参阅图1及图2，图1为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的基于视觉分析的智能检测方法的应用场景示意图；该基于视觉分析的智能检测方法应用于检测终端(图2中未示出)中，该基于视觉分析的智能
检测方法通过安装于检测终端中的应用软件进行执行；检测终端可用于执行基于视觉分析的智能检测方法以接收图像采集设备所输入的待检测图像，并对待检测图像是否存在瑕疵进行检测的终端设备，检测终端可以设置于光伏板层压装置10上的控制器，光伏板层压装置上还设置有图像采集设备11，图像采集设备11可将采集到的层压框的待检测图像传输至检测终端，检测终端对待检测图像进行检测后，可根据检测结果发出相应控制指令至光伏板层压装置10的动作组件，以使动作组件执行与检测结果对应的操作动作。如图1所示，该方法包括步骤S110～S130。
[0031]S110、若接收到待检测图像，根据预置的裁剪模板从所述待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像。
[0032]若接收到待检测图像，根据预置的裁剪模板从所述待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像。检测终端可接收待检测图像，可根据预存的裁剪模板对待检测图像进行裁剪，从而从待检测图像中获取需要进行检测的区域检测图像。具体的，在对层压框上是否有胶水残留进行检测时，只需要重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉分析的智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：若接收到待检测图像，根据预置的裁剪模板从所述待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像；根据预置的格式化处理模型对所述区域检测图像进行格式化处理，以得到对应的格式化图像；根据预置的检测规则对所述格式化图像中是否存在瑕疵进行检测，得到对应的检测结果。2.根据权利要求1所述的基于视觉分析的智能检测方法，其特征在于，所述根据预置的裁剪模板从所述待检测图像中裁剪得到对应的区域检测图像，包括：根据所述待检测图像中的定位标识确定所述裁剪模板在所述待检测图像中的覆盖位置；根据所述裁剪模板的目标区域从所述待检测图像中裁剪得到与所述目标区域对应的区域检测图像。3.根据权利要求2所述的基于视觉分析的智能检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像中的定位标识确定所述裁剪模板在所述待检测图像中的覆盖位置之前，还包括：根据所述待检测图像中的定位标识调整所述裁剪模板的缩放比例。4.根据权利要求1所述的基于视觉分析的智能检测方法，其特征在于，所述根据预置的格式化处理模型对所述区域检测图像进行格式化处理，以得到对应的格式化图像，包括：对所述区域检测图像进行反色处理，得到反色图像；根据所述格式化处理模型中的连通域识别规则识别得到所述反色图像中的连通域；根据所述格式化处理模型中的二值化处理规则对各所述连通域在所述反色图像中的像素点进行二值化处理，得到与所述区域检测图像对应的格式化图像。5.根据权利要求1所述的基于视觉分析的智能检测方法，其特征在于，所述根据预置的检测规则对所述格式化图像中是否存在瑕疵进行检测，得到对应的检测结果，包括：判断所述格式化图像中有效像素区域的面积是否大于所述检测规则的面积阈值；判断所述格式化图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹冬生，
申请(专利权)人：上海谷湘电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：