缺陷检测方法、系统、装置、设备、存储介质和产品制造方法及图纸

本申请涉及一种缺陷检测方法、系统、装置、设备、存储介质和产品。响应于对目标物料的检测指令，控制摄像设备采集目标物料的二维图像和三维图像，根据目标物料的二维图像和三维图像，确定目标物料的缺陷检测结果。该方法中，因摄像设备为集二维图像采集功能和三维图像采集功能为一体的结构光摄像设备，不需要切换摄像设备就可以采集二维图像和三维图像，提高了对目标物料进行缺陷检测的便捷性；且以同一个摄像设备采集二维图像和三维图像，保证了二维图像和三维图像处于同一坐标系中，提高了对目标物料进行缺陷检测的效率；另外，通过二维图像和三维图像两个不同维度对目标物料进行缺陷检测，提高了缺陷检测的精度。提高了缺陷检测的精度。提高了缺陷检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法、系统、装置、设备、存储介质和产品


[0001]本申请涉及焊接检测
，特别是涉及一种缺陷检测方法、系统、装 置、设备、存储介质和产品。

技术介绍

[0002]在生产技术企业中，为了保障产品的质量，必须要对产品进行严格的质量 检测。例如，对产品表面缺陷进行检测。
[0003]以锂电池装配制造过程为例，在电池二次注液后，为保证注完液电池的密 封性，需要进行压胶钉后密封钉焊接的方式保证电池的密封性。然后，鉴于实 际应用中焊接工艺多少受到很多客观因素的影响，导致焊接后存在较多的焊后 缺陷。
[0004]对此，亟需一种可以便捷、高效且精确地进行密封钉焊后缺陷检测的方法。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种缺陷检测方法、系统、装置、设备、存储 介质和产品，能够便捷、高效且精确地进行密封钉焊后缺陷检测。
[0006]第一方面，本申请提供了一种缺陷检测方法，该方法包括：
[0007]响应于对目标物料的检测指令，控制摄像设备采集目标物料的二维图像和三维图像；摄 像设备为集二维图像采集功能和三维图像采集功能为一体的结构光摄像设备；
[0008]根据目标物料的二维图像和三维图像，确定目标物料的缺陷检测结果。
[0009]本申请实施例中，响应于对目标物料的检测指令，控制摄像设备采集目标物料的二维图 像和三维图像，根据目标物料的二维图像和三维图像，确定目标物料的缺陷检测结果。该方 法中，因摄像设备为集二维图像采集功能和三维图像采集功能为一体的结构光摄像设备，在 采集二维图像和三维图像的过程中，不需要切换摄像设备就可以采集完二维图像和三维图像， 保证了采集图像的便捷性，从而提高了对目标物料进行缺陷检测的便捷性；并且，以同一个 摄像设备采集二维图像和三维图像，保证了采集的二维图像和三维图像处于同一坐标系中， 使得在利用二维图像和三维图像进行检测缺陷时，无需太多复杂的数据统一操作对两个图像 进行预处理，从而提高了对目标物料进行缺陷检测的效率；另外，通过目标物料的二维图像 和三维图像两个不同维度对目标物料进行缺陷检测，这样多维度的信息依据保证了目标物料 缺陷检测的全面性，避免了因二维图像或三维图像进行单一图像检测而出现的误判问题，提 高了缺陷检测的精度。
[0010]在其中一个实施例中，目标物料包括多个检测产品，且各检测产品处于不同检测工位； 控制摄像设备采集目标物料的二维图像和三维图像，包括：
[0011]控制摄像设备采集当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图像；
[0012]在当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图像采集完成后，控制摄像设备移动至下 一个检测工位，采集下一个检测工位上检测产品的二维图像和三维图像，以采集所有检测产 品的二维图像和三维图像。
[0013]本申请实施例中，控制摄像设备采集当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图像， 在当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图像采集完成后，控制摄像设备移动至下一个 检测工位，采集下一个检测工位上检测产品的二维图像和三维图像，以采集所有检测产品的 二维图像和三维图像。该方法中，可以通过移动摄像设备实现对多个检测产品的图像的采集， 保证了目标物料进行缺陷检测的便捷性；而且，移动摄像设备后每个检测产品在被采集图像 时都处于摄像设备的视野内，也提高了对目标物料进行缺陷检测的准确性。
[0014]在其中一个实施例中，控制摄像设备采集当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图 像，包括：
[0015]控制摄像设备在二维补光设备开启的情况下，采集当前检测工位上检测产品的二维图像， 在二维图像采集完成后，向上位机发送移动指令，移动指令用于指示上位机将二维补光设备 移动到下一个检测工位；
[0016]控制摄像设备在三维补光设备开启的情况下，采集当前检测工位上检测产品的三维图像。
[0017]本申请实施例中，控制摄像设备在二维补光设备开启的情况下，采集当前检测工位上检 测产品的二维图像，在二维图像采集完成后，向上位机发送移动指令以指示上位机将二维补 光设备移动到下一个检测工位，然后控制摄像设备在三维补光设备开启的情况下，采集当前 检测工位上检测产品的三维图像。该方法中，在采集二维图像时利用二维补光设备补光，采 集三维图像时利用三维补光设备补光，使得采集二维图像和三维图像时候环境的光线状态处 于最佳状态，提高了采集的检测产品的二维图像和三维图像的清晰度和信息全面性，实现了 检测产品的高精度全边取像的效果，保证了后续缺陷检测的精确性。
[0018]在其中一个实施例中，目标物料的检测指令为上位机检测目标物料进入检测工位后，控 制压装装置对目标物料进行下压操作后发送的；压装装置的覆盖面积大于或等于目标物料的 上表面面积。采用压装装置将目标物料进行下压，对于目标物料尤其是包括多个检测产品的 物料，能够统一目标物料中所有检测产品的高度，保证所有检测产品处于同一水平面，避免 了因相机景深导致图像丢失像素的现象。
[0019]在其中一个实施例中，摄像设备为3D结构光相机。3D结构光相机拥有更高的相机精度， 其采用相移法结构光技术具有更大的投影维度，确保相机可采取到更多的物料信息，极大提 高取像速度及图像质量，且3D结构光相机利用3D结构光可兼容多种焊接工艺产品，保证了 不同物料缺陷检测的兼容性。
[0020]在其中一个实施例中，根据目标物料的二维图像和三维图像，确定目标物料的缺陷检测 结果，包括：
[0021]对二维图像和三维图像进行空间对齐处理；
[0022]通过预设的深度学习算法，对空间对齐处理后的二维图像和三维图像进行处理，得到目 标物料的缺陷检测结果。
[0023]本申请实施例中，对二维图像和三维图像进行空间对齐处理，然后通过预设的深度学习 算法，对空间对齐处理后的二维图像和三维图像进行处理，得到目标物料的缺陷检测结果。 该方法中，首先将二维图像和三维图像进行了空间对齐，提高了后续对空间对齐
处理后的二 维图像和三维图像进行缺陷检测的简便性，降低了计算复杂度。且因二维图像和三维图像是 同一摄像设备采集的，两者进行空间对齐处理时无需太多复杂算法，这样可以降低二维图像 和三维图像进行空间对齐处理的时间，提高了空间处理的效率，从而提高了整个缺陷检测过 程的效率。
[0024]在其中一个实施例中，缺陷检测结果包括第一缺陷的检测结果和第二缺陷的检测结果， 第一缺陷为不含高度信息的缺陷，第二缺陷为含高度信息的缺陷；
[0025]通过预设的深度学习算法，对空间对齐处理后的二维图像和三维图像进行处理，得到目 标物料的缺陷检测结果，包括：
[0026]获取二维图像中的第一检测区域和三维图像中的第二检测区域；
[0027]根据第一检测区域检测第一缺陷的检测结果；根据第二检测区域检测第二缺陷的检测结 果。
[0028]本申请实施例中，通过获取二维图像和三维图像中的检测区域，将图像中的重点检测区 域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：响应于对目标物料的检测指令，控制摄像设备采集所述目标物料的二维图像和三维图像；所述摄像设备为集二维图像采集功能和三维图像采集功能为一体的结构光摄像设备；根据所述目标物料的二维图像和三维图像，确定所述目标物料的缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物料包括多个检测产品，且各所述检测产品处于不同检测工位；所述控制摄像设备采集所述目标物料的二维图像和三维图像，包括：控制所述摄像设备采集当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图像；在所述当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图像采集完成后，控制所述摄像设备移动至下一个检测工位，采集所述下一个检测工位上检测产品的二维图像和三维图像，以采集所有检测产品的二维图像和三维图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述控制所述摄像设备采集当前检测工位上检测产品的二维图像和三维图像，包括：控制所述摄像设备在二维补光设备开启的情况下，采集所述当前检测工位上检测产品的二维图像，在所述二维图像采集完成后，向上位机发送移动指令，所述移动指令用于指示所述上位机将所述二维补光设备移动到所述下一个检测工位；控制所述摄像设备在三维补光设备开启的情况下，采集所述当前检测工位上检测产品的三维图像。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述目标物料的检测指令为上位机检测所述目标物料进入检测工位后，控制压装装置对所述目标物料进行下压操作后发送的；所述压装装置的覆盖面积大于或等于所述目标物料的上表面面积。5.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述摄像设备为3D结构光相机。6.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标物料的二维图像和三维图像，确定所述目标物料的缺陷检测结果，包括：对所述二维图像和三维图像进行空间对齐处理；通过预设的深度学习算法，对空间对齐处理后的二维图像和三维图像进行处理，得到所述目标物料的缺陷检测结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述缺陷检测结果包括第一缺陷的检测结果和第二缺陷的检测结果，所述第一缺陷为不含高度信息的缺陷，所述第二缺陷为含高度信息的缺陷；所述通过预设的深度学习算法，对空间对齐处理后的二维图像和三维图像进行处理，得到所述目标物料的缺陷检测结果，包括：获取所述二维图像中的第一检测区域和所述三维图像中的第二检测区域；根据所述第一检测区域检测所述第一缺陷的检测结果；根据所述第二检测区域检测所述第二缺陷的检测结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，获取所述三维图像中的第二检测区域，包括：对所述三维图像进行预处理，得到所述目标物料的点云数据；根据所述点云数据确定所述第二检测区域。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一检测区域检测所述第一缺陷的检测结果，包括：获取所述第一检测区域的平面特征；根据所述平面特征，确定所述第一缺陷的检测结果。10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二检测区域检测所述第二缺陷的检测结果，包括：在所述第二检测区域中获取目标物料的焊道高度与物料顶盖基准面之间的距离；根据所述距离确定所述第二缺陷检测结果。11.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：屠银行，高毅飞，刘义，
申请(专利权)人：宁德时代新能源科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：