一种缺陷识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种缺陷识别方法、装置、电子设备和存储介质。具体包括：获取待测物品的目标点云图像；根据待测物品的棱边半径和目标点云图像，确定待测物品的棱边区域；根据棱边区域和预设顺序的序号，按预设尺寸将棱边区域划分为至少两个识别区；其中，相邻序号的识别区相互重叠；根据各识别区，对待测物品进行缺陷识别。本申请实施例的技术方案，通过识别目标点云图像中的棱边区域，将棱边区域拆分成不同的识别区，且相邻识别区互相重叠，这一定程度上大大降低了因识别区的划分而导致被不同识别区拆分的缺陷不容易被识别的概率，进一步的提高了缺陷识别的准确性和稳定性。的提高了缺陷识别的准确性和稳定性。的提高了缺陷识别的准确性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种缺陷识别方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种缺陷识别方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着自动化技术的发展，越来越多的厂商利用自动化设备进行产品的生产、仓储、运输等，在生产完成后质检过程中，利用自动化设备进行产品质量检查也越发的成为了流程中不可或缺的一步。
[0003]当前，针对具备棱边的相关产品进行外形检查时，通常通过3D检测算法对产品表面和棱边进行识别，并根据3D识别的点云图像对产品的表面和棱边上出现的凹凸不平进行确定，但这种传统的3D检测算法稳定性差使得检出率低，并且无法准确识别产品棱边缺陷的量化指标。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种缺陷识别方法、装置、电子设备和存储介质，以提高缺陷检测的准确性和稳定性。
[0005]根据本申请的一方面，提供了一种缺陷识别方法，所述方法包括：
[0006]获取待测物品的目标点云图像；
[0007]根据待测物品的棱边半径和目标点云图像，确定待测物品的棱边区域；
[0008]根据棱边区域和预设顺序的序号，按预设尺寸将棱边区域划分为至少两个识别区；其中，相邻序号的识别区相互重叠；
[0009]根据各识别区，对待测物品进行缺陷识别。
[0010]根据本申请的另一方面，提供了一种缺陷识别装置，包括：
[0011]图像获取模块，用于获取待测物品的目标点云图像；
[0012]棱边确定模块，用于根据待测物品的棱边半径和目标点云图像，确定待测物品的棱边区域；
[0013]识别区划分模块，用于根据棱边区域和预设顺序的序号，按预设尺寸将棱边区域划分为至少两个识别区；其中，相邻序号的识别区相互重叠；
[0014]缺陷识别模块，用于根据各识别区，对待测物品进行缺陷识别。
[0015]根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及，
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请任一实施例所述的缺陷识别方法。
[0019]根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储
介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本申请任一实施例所述的缺陷识别方法。
[0020]本申请实施例的技术方案，通过识别目标点云图像中的棱边区域，将棱边区域拆分成不同的识别区，且相邻识别区互相重叠，这一定程度上大大降低了因识别区的划分而导致被不同识别区拆分的缺陷不容易被识别的概率，进一步的提高了缺陷识别的准确性和稳定性。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。
[0023]图1是根据本申请实施例一提供的一种缺陷识别方法的流程图；
[0024]图2是根据本申请实施例二提供的一种缺陷识别方法的流程图；
[0025]图3A是根据本申请实施例三所提供的3D相机拍摄示意图；
[0026]图3B是根据本申请实施例三所提供的灰度图像示意图；
[0027]图3C是根据本申请实施例三所提供的棱边区域识别的示意图；
[0028]图3D是根据本申请实施例三所提供的识别区划分的示意图；
[0029]图3E是根据本申请实施例三所提供的拟合直线的示意图；
[0030]图4是根据本申请实施例四提供的一种缺陷识别装置的结构示意图；
[0031]图5是实现本申请实施例的缺陷识别方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0032]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
[0033]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0034]实施例一
[0035]图1为本申请实施例一提供了一种缺陷识别方法的流程图，本实施例可适用于对
存在棱边的产品进行表面缺陷识别的情况，该方法可以由缺陷识别装置来执行，该缺陷识别装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该缺陷识别装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：
[0036]S110、获取待测物品的目标点云图像。
[0037]其中，待测物品可以是需要进行平面或者棱边的缺陷识别的物品。目标点云图像可以是待测物品被拍摄的点云图像，目标点云图像中可以至少包括待测物品的待测部位，例如棱边部分。获取目标点云图像的方法可以是采用视觉相机进行拍摄并获取的，当然视觉相机可以采用能够获取点云信息的，例如可以是线激光3D相机等。当然，需要说明的是，视觉相机可以从某个角度拍摄待测物品的全景，也可以针对待测物品的某一部分进行拍摄；相应的目标点云图像也可以为待测物品的全局或者局部。
[0038]S120、根据待测物品的棱边半径和目标点云图像，确定待测物品的棱边区域。
[0039]可以理解的是，产品的棱边为了给予客户良好的手感一般做圆滑处理，因此棱边的截面是四分之一圆的状态。因此，待测物品的棱边半径可以是预先已知的待测物品的固有属性。待测物品的棱边区域可以是在目标点云图像中确定待测物品的棱边在目标点云图像中的图像区域。
[0040]可以理解的是，棱边半径的存在可以有助于计算目标点云图像中棱边区域的宽度，而目标点云图像中拍摄的待测物品的长度可以帮助确定棱边区域的长度或者棱边弧度等。因此可以根据这些宽度、长度甚至弧度等确定图像中棱边所在的区域，可以是平面区域也可以是立体区域，本申请实施例对此不做限定。
[0041]S130、根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测物品的目标点云图像；根据所述待测物品的棱边半径和所述目标点云图像，确定所述待测物品的棱边区域；根据所述棱边区域和预设顺序的序号，按预设尺寸将所述棱边区域划分为至少两个识别区；其中，相邻序号的所述识别区相互重叠；根据所述预设顺序的序号，将所述各识别区转换为高度坐标信息；根据各所述高度坐标信息，确定所述棱边区域对应的拟合直线；根据所述高度坐标信息和所述拟合直线，对所述待测物品进行缺陷识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待测物品的棱边半径和所述目标点云图像，确定所述待测物品的棱边区域，包括：根据所述目标点云图像中各点云的高度值，确定所述目标点云图像对应的目标灰度图像；根据所述目标灰度图像和所述棱边半径，确定所述棱边区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标点云图像中各点云的高度值，确定所述目标点云图像对应的目标灰度图像，包括：将所述高度值进行灰度映射，得到所述目标灰度图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：根据所述灰度映射后的所述目标灰度图像，确定灰度转换系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设顺序的序号，将所述各识别区转换为高度坐标信息，包括：根据所述预设顺序的序号和对应识别区的平均灰度值，确定灰度坐标信息；根据所述灰度坐标信息和所述灰度转换系数，确定所述高度坐标信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述高...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲晓春，毕文波，王连庆，
申请(专利权)人：苏州苏映视图像软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：