本发明专利技术提供一种电解电容夹扁缺陷检测方法、系统、设备及存储介质，涉及工业质检技术领域，所述方法步骤为：将待检测的元器件图像输入语义分割模型，通过语义分割模型提取胶管轮廓；基于胶管轮廓获取胶管外侧圆环、胶管外接矩形或胶管轮廓交点组合，其中，所述胶管轮廓交点组合包括胶管轮廓中心线与胶管轮廓的两个交点；计算胶管外侧圆环的圆度、胶管外接矩形的长宽比值或胶管轮廓交点组合的距离，以得到胶管轮廓计算结果；基于胶管轮廓计算结果判定电解电容元器件是否存在夹扁缺陷。本发明专利技术基于深度学习技术和工程处理技术，并且结合电解电容的实际结构进行综合判定，解决了现有电解电容夹扁缺陷检测存在漏检的问题。电容夹扁缺陷检测存在漏检的问题。电容夹扁缺陷检测存在漏检的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种电解电容夹扁缺陷检测方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及工业质检
，具体而言，涉及一种电解电容夹扁缺陷检测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]工业电路板生产制造复杂且繁琐，制造过程中容易引入各种各样的产品缺陷。电解电容作为工业电路板上的常见元器件，在各种电器设备的核心电路板上无处不在。因此，电解电容本身的质量水平直接影响或决定着核心电路板乃至电器设备是否合格以及使用寿命，其中，电解电容夹扁变形类型的缺陷作为一种常见的元器件生产制造缺陷，虽然不一定会影响到电解电容的工作性能，但是对其使用寿命等会存在潜在的影响，进而影响电器设备的使用寿命。
[0003]在电解电容外观质检环节中，面临数量巨大的元器件质检任务，目前工业界只能采取人工抽检的方法进行批次化的质量评估，由于人工抽检受个人因素和环境因素影响较大，因此存在效率低、准确率低、漏检的问题，这也代表着给后续设备组装埋下了一定程度的安全隐患。
技术实现思路
[0004]为了解决现有电解电容夹扁缺陷检测存在效率低、准确率低、漏检的问题，本专利技术实施例提供一种电解电容夹扁缺陷检测方法、系统、设备及存储介质。
[0005]在第一方面，本专利技术实施例中提供一种电解电容夹扁缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]将待检测的元器件图像输入语义分割模型，通过语义分割模型提取胶管轮廓，其中，所述待检测的元器件图像为电解电容元器件的顶部图像或底部图像；
[0007]基于胶管轮廓获取胶管外侧圆环、胶管外接矩形或胶管轮廓交点组合，其中，所述胶管轮廓交点组合包括胶管轮廓中心线与胶管轮廓的两个交点；
[0008]计算胶管外侧圆环的圆度、胶管外接矩形的长宽比值或胶管轮廓交点组合的距离，以得到胶管轮廓计算结果；
[0009]基于胶管轮廓计算结果判定电解电容元器件是否存在夹扁缺陷。
[0010]于上述实施例中，使用深度学习技术和工程处理技术，根据电解电容的顶部或底部的元器件图像来进行夹扁缺陷检测方式，相较于基于传统人工抽检的方式，本专利技术能够实现无漏检，并且有着检测速度与检测精度的双重优势，能够面对大规模的检测任务。
[0011]作为本申请一些可选实施方式，所述语义分割模型基于深度学习网络模型训练得到。
[0012]作为本申请一些可选实施方式，所述语义分割模型的训练流程如下：
[0013]采集历史的元器件图像，并且对历史的元器件图像的胶管进行轮廓标注，以形成分割训练集，其中，所述历史的元器件图像为电解电容元器件的顶部图像或底部图像；
[0014]对分割训练集中历史的元器件图像进行图像增强处理，并且输入深度学习网络模型进行图像特征提取和迭代训练，以形成语义分割模型。
[0015]作为本申请一些可选实施方式，通过语义分割模型提取胶管轮廓的流程如下：
[0016]将待检测的元器件图像输入语义分割模型，以获得胶管轮廓的坐标信息；
[0017]根据胶管轮廓的坐标信息对待检测的元器件图像进行图像分割，以获得胶管轮廓。
[0018]于上述实施例中，首先对语义分割模型进行训练，然后基于训练之后的语义分割模型进行轮廓提取，实现胶管轮廓的输出。
[0019]作为本申请一些可选实施方式，基于胶管轮廓获取胶管外侧圆环、胶管外接矩形或胶管轮廓交点组合的流程如下：
[0020]基于胶管轮廓的坐标信息获取胶管外侧圆环，并且计算胶管外侧圆环的面积和周长；
[0021]基于胶管轮廓的坐标信息设置若干不同角度的胶管外接矩形，并且分别获取若干不同角度胶管外接矩形的长度和宽度；
[0022]基于胶管轮廓的坐标信息获取胶管轮廓中心，经过胶管轮廓中心设置若干不同角度的线段，并且获取若干不同角度线段与胶管轮廓外侧的胶管轮廓交点组合。
[0023]作为本申请一些可选实施方式，计算胶管外侧圆环的圆度、胶管外接矩形的长宽比值或胶管轮廓交点组合的距离，以得到胶管轮廓计算结果的流程如下：
[0024]基于胶管外侧圆环的面积和周长计算胶管外侧圆环的圆度，以胶管外侧圆环的圆度作为第一胶管轮廓计算结果；
[0025]分别基于若干不同角度胶管外接矩形的长度和宽度计算若干胶管外接矩形的长宽比值，以若干胶管外接矩形的长宽比值作为第二胶管轮廓计算结果；
[0026]分别若干不同角度线段与胶管轮廓外侧的胶管轮廓交点组合计算胶管轮廓交点组合的距离，以胶管轮廓交点组合的最小距离和最大距离的比值作为第三胶管轮廓计算结果。
[0027]作为本申请一些可选实施方式，基于胶管轮廓计算结果判定电解电容元器件是否存在夹扁缺陷的流程如下：
[0028]选择第一胶管轮廓计算结果、第二胶管轮廓计算结果或第三胶管轮廓计算结果作为判断依据；
[0029]如果第一胶管轮廓计算结果小于第一阈值，则判定电解电容元器件存在夹扁缺陷；
[0030]如果第二胶管轮廓计算结果中存在胶管外接矩形的长宽比值小于第二阈值，则判定电解电容元器件存在夹扁缺陷；
[0031]如果第三胶管轮廓计算结果小于第三阈值，则判定电解电容元器件存在夹扁缺陷。
[0032]于上述实施例中，通过结合胶管轮廓的结构进行判定，能够快速准确地判定电解电容顶部或底部是否存在夹扁缺陷。
[0033]在第二方面，本专利技术提供一种电解电容夹扁缺陷检测系统，所述系统包括：
[0034]轮廓提取单元，所述轮廓提取单元用于将待检测的元器件图像输入语义分割模
型，通过语义分割模型提取胶管轮廓，其中，所述待检测的元器件图像为电解电容元器件的顶部图像或底部图像；
[0035]特征获取单元，所述特征获取单元基于胶管轮廓获取胶管外侧圆环、胶管外接矩形或胶管轮廓交点组合，其中，所述胶管轮廓交点组合包括胶管轮廓中心线与胶管轮廓的两个交点；
[0036]特征运算单元，所述特征运算单元用于计算胶管外侧圆环的圆度、胶管外接矩形的长宽比值或胶管轮廓交点组合的距离，以得到胶管轮廓计算结果；
[0037]夹扁缺陷检测单元，所述夹扁缺陷检测单元基于胶管轮廓计算结果判定电解电容元器件是否存在夹扁缺陷。
[0038]在第三方面，本专利技术提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述一种电解电容夹扁缺陷检测方法。
[0039]在第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述一种电解电容夹扁缺陷检测方法。
[0040]本专利技术的有益效果如下：
[0041]本专利技术使用深度学习技术和工程处理技术，实现了电解电容夹扁缺陷的准确检测，解决了现有电解电容夹扁缺陷检测存在漏检的问题。
[0042]本专利技术通过结合胶管轮廓的结构进行判定，能够快速准确地判定电解电容顶部或底部是否存在夹扁缺陷。
附图说明
[0043]为了更本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电解电容夹扁缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：将待检测的元器件图像输入语义分割模型，通过语义分割模型提取胶管轮廓，其中，所述待检测的元器件图像为电解电容元器件的顶部图像或底部图像；基于胶管轮廓获取胶管外侧圆环、胶管外接矩形或胶管轮廓交点组合，其中，所述胶管轮廓交点组合包括胶管轮廓中心线与胶管轮廓的两个交点；计算胶管外侧圆环的圆度、胶管外接矩形的长宽比值或胶管轮廓交点组合的距离，以得到胶管轮廓计算结果；基于胶管轮廓计算结果判定电解电容元器件是否存在夹扁缺陷。2.根据权利要求1所述的一种电解电容夹扁缺陷检测方法，其特征在于：所述语义分割模型基于深度学习网络模型训练得到。3.根据权利要求2所述的一种电解电容夹扁缺陷检测方法，其特征在于：所述语义分割模型的训练流程如下：采集历史的元器件图像，并且对历史的元器件图像的胶管进行轮廓标注，以形成分割训练集，其中，所述历史的元器件图像为电解电容元器件的顶部图像或底部图像；对分割训练集中历史的元器件图像进行图像增强处理，并且输入深度学习网络模型进行图像特征提取和迭代训练，以形成语义分割模型。4.根据权利要求1所述的一种电容元器件偏极检测方法，其特征在于：通过语义分割模型提取胶管轮廓的流程如下：将待检测的元器件图像输入语义分割模型，以获得胶管轮廓的坐标信息；根据胶管轮廓的坐标信息对待检测的元器件图像进行图像分割，以获得胶管轮廓。5.根据权利要求1所述的一种电解电容夹扁缺陷检测方法，其特征在于：基于胶管轮廓获取胶管外侧圆环、胶管外接矩形或胶管轮廓交点组合的流程如下：基于胶管轮廓的坐标信息获取胶管外侧圆环，并且计算胶管外侧圆环的面积和周长；基于胶管轮廓的坐标信息设置若干不同角度的胶管外接矩形，并且分别获取若干不同角度胶管外接矩形的长度和宽度；基于胶管轮廓的坐标信息获取胶管轮廓中心，经过胶管轮廓中心设置若干不同角度的线段，并且获取若干不同角度线段与胶管轮廓外侧的胶管轮廓交点组合。6.根据权利要求5所述的一种电解电容夹扁缺陷检测方法，其特征在于：计算胶管外侧圆环的圆度、胶管外接矩形的长宽比值或胶管轮廓交点组合的距离，以得到胶管轮廓计算结果的流程如下：基于胶管外侧圆环的面积和周长计算胶管外...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：成都数之联科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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