【技术实现步骤摘要】
一种弧形区域的目标特征检测方法及检测设备
[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及图像处理领域中，一种弧形区域的目标特征检测方法及检测设备。
技术介绍
[0002]随着新能源汽车的普及和推广，用户对于汽车的品质和要求不断提高，锂电池作为新能源汽车的重要部件，在安全和续航等多方面起着重要作用。随着机器视觉技术的高速发展，检测的智能化和无人化已经成为很多自动化生产线和工厂追求的目标。汽车用锂电池在生产的过程中，一些微小的缺陷就可能会影响整个锂电池的性能与质量，因此锂电池生产过程中的质量把控尤为关键。
[0003]锂电池密封钉焊接后，需要对密封钉圆环状区域的焊缝质量进行检测，传统的检测方法一般为人工目检或者手动触检的方式进行。该方法无法做到完全统一的标准，检测时间和成本也较高，在检测过程中，会因为视觉疲劳而导致误检测，同时人手触摸进行检测也容易将手上的污渍留在密封钉表面，可能增加其被腐蚀的风险。同时，随着工艺要求的提高，需要检测更小的缺陷，如0.1mm以下的凹坑、焊爆等。这些缺陷无法依靠人工目检或者手动触检的方式进...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种弧形区域的目标特征检测方法，其特征在于，包括，获取作为待检测区域的弧形区域；将弧形的待检测区域的图像转换为矩形区域的图像；以及，基于矩形区域的图像进行目标特征检测；所述基于矩形区域的图像进行目标特征检测，包括：获取待检测对象的二维图像和三维图像，所述二维图像包括待检测图像的包含有灰度信息的纹理信息，所述三维图像包括待检测图像的包含有高度信息的形貌信息；对二维图像进行特征编码得到特征图α1，对三维图像进行特征编码得到特征图α2；对特征图α1进行多尺度特征抽取处理后得到特征图η1，对特征图α2进行多尺度特征抽取处理后得到特征图η2；将特征图η1和特征图η2作为输入特征图进行特征融合运算获得最终特征图；以及，将最终特征图通过1
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1卷积运算和sigmoid激活函数得到最终结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于矩形区域的图像进行目标特征检测，还包括：对特征图η1和特征图η2进行位置增强编码，位置增强编码公式可表示为：其中，x、y分别为与X轴和Y轴平行的坐标信息，D指的是特征图的通道数量，p为特征图η1的通道索引信息,q为特征图η2的通道索引信息；根据该公式依次对特征图η1和特征图η2进行位置增强编码获得与输入特征图等大、通道数量相同的特征图γ；将特征图η1与特征图γ进行通道相加运算后获得特征图μ1，将特征图η2与特征图γ进行通道相加运算后获得特征图μ2；将特征图μ1和特征图μ2作为输入特征图进行特征融合运算获得最终特征图。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述特征编码包括：获取输入的图像，所述输入的图像为所述二维图像或三维图像；将输入的图像经过两次卷积运算和非线性激活运算后获得第一特征图；将第一特征图经过不同尺度的池化运算形成不同尺度的m个第二特征图，其中m为尺度的数量；将m个第二特征图分别进行卷积和上采样后，得到m个与第一特征图等大小的第三特征图；将所有的m个第三特征图与第一特征图进行通道拼接处理后，得到多尺度的融合特征图；将多尺度的融合特征图进行卷积运算后获得新的第一特征图；将新的第一特征图重复若干次上述经不同尺度的池化运算到得到新的第一特征图的过程完成特征编码。4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将输入特征图进行特征融合运算获得最终特征图，包括：将输入特征图进行通道拼接后，进行1
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1卷积运算，得到第一融合特征图；
将第一融合特征图进行通道划分，平均划分为4份，分别表示为I1、I2、I3、I4，其中，I1直接输出为特征图J1，J1和I2道拼接后进行3
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3卷积运算后输出为特征图J2，J2和I3通道拼接后进行3
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3卷积运算后输出为特征图J3，J3和I4通道拼接后进行3
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3卷积运算后输出为特征图J4，将J1、J2、J3、J4进行通道拼接后，再进行1
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技术研发人员：杨洋，
申请(专利权)人：深圳市华汉伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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