【技术实现步骤摘要】
一种视觉检测的智能适配方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及视觉检测
，尤其涉及一种视觉检测的智能方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，一些结构部件生产过程中，越来越多的机械臂替代了手动贴附。由于结构部件的多样性和复杂性，在对结构部件是否存在缺陷的检测过程中，基于二维图像的神经网络训练的优化方法通常需要大量人力成本，对大量样本进行收集、标注和训练，而基于三维点云的优化配准精度方法对于高度差较大和高度差偏小的部件区域检测效果较差。因此，如何智能选择最优检测算法，成为内结构贴附质量检测的关键步骤。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种视觉检测的智能适配方法、装置及电子设备，可以从至少两种不同的视觉检测算法中确定适配的视觉检测算法，提升三维结构的检测效果。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种视觉检测的智能适配方法，包括：
[0006]获取针对同一个三维结构的二维模板图像和三维模板点云；
[0...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视觉检测的智能适配方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对同一个三维结构的二维模板图像和三维模板点云；确定待测部件区域在所述二维模板图像中对应的第一部件区域的亮度对比度，以及确定所述待测部件区域在所述三维模板点云中对应的第二部件区域的深度对比度；基于所述亮度对比度和所述深度对比度，从至少两种不同的视觉检测算法中确定与所述待测部件区域适配的视觉检测算法。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待测部件区域在所述二维模板图像中对应的第一部件区域的亮度对比度，包括：确定所述第一部件区域中的每个像素点的第一灰度差；确定所述第一灰度差在所述第一部件区域中对应的像素点的第一概率分布；将所述第一部件区域中的所有像素点中，每个像素点对应的第一灰度差与所述第一概率分布的乘积的累加和，确定为所述第一部件区域的亮度对比度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待测部件区域在所述三维模板点云中对应的第二部件区域的深度对比度，包括：确定所述第二部件区域中的每个像素点的第一深度差；确定所述第一深度差在所述第二部件区域中对应的像素点的第二概率分布；将所述第二部件区域的所有像素点中，每个像素点对应的第一深度差与所述第二概率分布的乘积的累加和，确定为所述第二部件区域的深度对比度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一部件区域中的每个像素点的第一灰度差，包括：确定所述第一部件区域在所述二维模板图像中对应的第一部件前景区域和第一部件背景区域；针对所述第一部件区域中的每个像素点，获取所述像素点在所述第一部件前景区域中对应的像素点的第一灰度值，以及获取所述像素点在所述第一部件背景区域中对应的像素点的第二灰度值；将所述第一灰度值与所述第二灰度值之差的平方确定为所述第一灰度差。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二部件区域中的每个像素点的第一深度差，包括：确定所述三维模板点云对应的第一深度图；针对所述第二部件区域中的每个像素点，获取所述像素点在所述第一深度图中的对应像素点的第一深度值；确定所述第一深度图中的对应像素点的相...
【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，张伟，赵兵，武春杰，颜帅，李杰轩，
申请(专利权)人：联宝合肥电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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