本公开提供了一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，通过获取部件待测点云以及获取目标部件模板点云，其中，所述目标部件模板点云为判断所述部件待测点云是否存在贴附缺陷的参考模板点云；分别将所述部件待测点云和所述目标部件模板点云重建为部件待测深度图和目标部件模板深度图；通过对所述部件待测深度图和所述目标部件模板深度图进行二值化处理以及Blob分析，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，不仅有效的提高了缺陷检测率，而且还节省了大量的人力物力。还节省了大量的人力物力。还节省了大量的人力物力。
【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]基于3D视觉的笔记本内结构的缺陷检测方法可理解为点云缺陷检测问题，具体为基于模板图像中的指定区域通过点云配准方法，在待测图像中寻找对应匹配区域，并进行缺陷检测。现有技术常使用针对3D视觉检测方法有：基于深度学习的缺陷检测方法和基于模板对比的缺陷检测方法。
[0003]其中，基于3D点云的神经网络训练方法虽然理论上针对缺陷检测有一定的效果，但是在实际实现过程中，收集大量缺陷样本十分困难，导致检测准确性降低。
[0004]而基于3D点云的模板对比缺陷检测方法，是提取标准模板和待测点云中的部件位置进行点云信息对比，从而判断部件是否存在贴附缺陷的问题。该方法存在漏检和误检的问题，尤其是针对贴附部件位置附近存在有高度突起的现象或者贴附部件存在少许偏移的现象时，其缺陷检测效果很差。
技术实现思路
[0005]本公开提供了一种缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
[0006]根据本公开的第一方面，提供了一种缺陷检测方法，所述方法包括：
[0007]获取部件待测点云以及获取目标部件模板点云，其中，所述目标部件模板点云为判断所述部件待测点云是否存在贴附缺陷的参考模板点云；
[0008]分别将所述部件待测点云和所述目标部件模板点云重建为部件待测深度图和目标部件模板深度图；
[0009]通过对所述部件待测深度图和所述目标部件模板深度图进行二值化处理以及Blob分析，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷。
[0010]在一可实施方式中，所述通过对所述部件待测深度图和所述目标部件模板深度图进行二值化处理以及Blob分析，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，包括：
[0011]基于部件模板点云所对应的深度均值，分别将所述部件待测深度图和目标部件模板深度图进行二值化处理，得到部件待测二值图和目标部件模板二值图；
[0012]分别获取所述部件待测二值图内的第一预设区域和所述目标部件模板二值图内的第二预设区域；
[0013]将所述第一预设区域和所述第二预设区域的区域信息进行比较，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，其中，所述区域信息包含以下至少之一：宽、高以及面积。
[0014]在一可实施方式中，所述将所述第一预设区域和所述第二预设区域的区域信息进行比较，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，包括：
[0015]当所述第一预设区域和所述第二预设区域的宽差值小于预设宽阈值、所述第一预设区域和所述第二预设区域的高差值小于预设高阈值以及所述第一预设区域和所述第二预设区域的面积差值小于预设面积阈值时，确定所述部件待测点云不存在贴附缺陷；否则，确定所述部件待测点云存在贴附缺陷。
[0016]在一可实施方式中，所述获取目标部件模板点云，包括：
[0017]获取包含有至少一个待测贴附部件的待测点云和获取样本贴附部件的模板点云，其中，所述模板点云内标记有各个样本贴附部件的标签；
[0018]基于点云配准算法和所述包含有至少一个待测贴附部件的待测点云，将所述模板点云进行校准，得到校正后的模板点云；
[0019]在所述校正后的模板点云上，确定至少一个样本部件模板点云，并依次将每个样本部件模板点云作为目标部件模板点云。
[0020]在一可实施方式中，所述获取样本贴附部件的模板点云，包括：
[0021]通过所述样本贴附部件的原始3D设计图或者通过3D相机拍摄所述样本贴附部件，确定所述样本贴附部件的源点云数据；
[0022]将所述样本贴附部件的源点云数据进行建模，得到所述样本贴附部件的模板点云。
[0023]在一可实施方式中，所述获取部件待测点云，包括：
[0024]将所述校正后的模板点云和所述包含有至少一个待测贴附部件的待测点云进行降维处理，得到降维模板点云和降维待测点云；
[0025]在所述降维模板点云内，确定与所述目标部件模板点云相对应的降维部件模板点云；
[0026]基于邻域最小值法，在所述降维待测点云内，确定与所述降维部件模板点云相对应的降维部件点云，并通过所述降维待测点云和所述包含有至少一个待测贴附部件的待测点云之间的映射关系，在所述包含有至少一个待测贴附部件的待测点云上，确定与所述降维部件点云相对应的待测点云区域作为部件待测点云。
[0027]在一可实施方式中，所述分别将所述部件待测点云和所述目标部件模板点云重建为部件待测深度图和目标部件模板深度图，包括：
[0028]分别获取所述部件待测点云和所述目标部件模板点云内各个体素的坐标，其中，所述坐标包括X值、Y值和Z值；
[0029]将所述部件待测点云内各个体素的X值和Y值作为所述部件待测深度图的坐标值，并将Z值作为所述部件待测深度图的像素值，以重建所述部件待测深度图；
[0030]将所述目标部件模板点云内各个体素的X值和Y值作为所述目标部件模板深度图的坐标值，并将Z值作为所述目标部件模板深度图的像素值，以重建所述目标部件模板深度图。
[0031]根据本公开的第二方面，提供了一种缺陷检测装置，所述装置包括：
[0032]点云获取模块，用于获取部件待测点云以及获取目标部件模板点云，其中，所述目标部件模板点云为判断所述部件待测点云是否存在贴附缺陷的参考模板点云；
[0033]深度图重建模块，用于分别将所述部件待测点云和所述目标部件模板点云重建为部件待测深度图和目标部件模板深度图；
[0034]缺陷分析模块，用于通过对所述部件待测深度图和所述目标部件模板深度图进行二值化处理以及Blob分析，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷。
[0035]在一可实施方式中，缺陷分析模块，具体用于：
[0036]基于部件模板点云所对应的深度均值，分别将所述部件待测深度图和目标部件模板深度图进行二值化处理，得到部件待测二值图和目标部件模板二值图；
[0037]分别获取所述部件待测二值图内的第一预设区域和所述目标部件模板二值图内的第二预设区域；
[0038]将所述第一预设区域和所述第二预设区域的区域信息进行比较，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，其中，所述区域信息包含以下至少之一：宽、高以及面积。
[0039]在一可实施方式中，缺陷分析模块，还具体用于：
[0040]当所述第一预设区域和所述第二预设区域的宽差值小于预设宽阈值、所述第一预设区域和所述第二预设区域的高差值小于预设高阈值以及所述第一预设区域和所述第二预设区域的面积差值小于预设面积阈值时，确定所述部件待测点云不存在贴附缺陷；否则，确定所述部件待测点云存在贴附缺陷。
[0041]在一可实施方式中，点云获取模块，具体用于：
[0042]获取包含有至少一个待测贴附部件的待测点云和获取样本贴附部件的模板点云，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：获取部件待测点云以及获取目标部件模板点云，其中，所述目标部件模板点云为判断所述部件待测点云是否存在贴附缺陷的参考模板点云；分别将所述部件待测点云和所述目标部件模板点云重建为部件待测深度图和目标部件模板深度图；通过对所述部件待测深度图和所述目标部件模板深度图进行二值化处理以及Blob分析，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述部件待测深度图和所述目标部件模板深度图进行二值化处理以及Blob分析，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，包括：基于部件模板点云所对应的深度均值，分别将所述部件待测深度图和目标部件模板深度图进行二值化处理，得到部件待测二值图和目标部件模板二值图；分别获取所述部件待测二值图内的第一预设区域和所述目标部件模板二值图内的第二预设区域；将所述第一预设区域和所述第二预设区域的区域信息进行比较，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，其中，所述区域信息包含以下至少之一：宽、高以及面积。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一预设区域和所述第二预设区域的区域信息进行比较，确定所述部件待测点云是否存在贴附缺陷，包括：当所述第一预设区域和所述第二预设区域的宽差值小于预设宽阈值、所述第一预设区域和所述第二预设区域的高差值小于预设高阈值以及所述第一预设区域和所述第二预设区域的面积差值小于预设面积阈值时，确定所述部件待测点云不存在贴附缺陷；否则，确定所述部件待测点云存在贴附缺陷。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述获取目标部件模板点云，包括：获取包含有至少一个待测贴附部件的待测点云和获取样本贴附部件的模板点云，其中，所述模板点云内标记有各个样本贴附部件的标签；基于点云配准算法和所述包含有至少一个待测贴附部件的待测点云，将所述模板点云进行校准，得到校正后的模板点云；在所述校正后的模板点云上，确定至少一个样本部件模板点云，并依次将每个样本部件模板点云作为目标部件模板点云。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取样本贴附部件的模板点云，包括：通过所述样本贴附部件的原始3D设计图或者通过3D相机拍摄所述样本贴附部件，确定所述样本贴附部件的源点云数据；将所述样本贴附部件的源点云数据进行建模，得到所述样本贴附...
【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，张伟，赵兵，武春杰，左唯，陈红艳，
申请(专利权)人：合肥联宝信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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