【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业检测，特别是涉及一种工件缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在工业领域，为了满足后续的工艺要求，需要对工业零部件的表面进行缺陷检测以便保证产品的质量。在智能制造的不断发展下，数字化、智能化日益成为制造业的主要趋势，随着人工智能和计算机视觉技术的进步，使得工业缺陷检测变得越来越智能化，相比于传统的人工质检，可以有效提高检测的效率和准确性。相关技术中主要使用深度学习技术预训练模型进行缺陷检测，然而这需要搜集各种类别的大量缺陷图像并进行人工标注以用于深度学习模型训练，导致工作量大自动化程度低，从而影响效率。
技术实现思路
1、本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请实施例提供了一种工件缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够快速准确地进行工件缺陷检测，自动化程度高。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种工件缺陷检测方法，包括：
3、获取待检测工件的点云数据；其中，所述点云数据包括所述待检测工件的第一边沿信息和第二边沿信息；
4、提取所述第一边沿信息并拟合得到第一矫正信息，提取所述第二边沿信息并拟合得到第二矫正信息；
5、对所述点云数据进行转化得到所述待检测工件的初始高度图像；
6、根据所述第一矫正信息对所述初始高度图像进行第一方向矫正，以及根据所述第二矫正信息对所述初始高度图像进行第二方向矫正，得到高度图像；
7、利用预设检测算法对所述高度图像进行缺陷检测，得
8、在本申请的一些实施例中，所述点云数据包括多个空间点，所述第一边沿信息为第一边沿点集合，所述提取所述第一边沿信息并拟合得到第一矫正信息，包括：
9、设置第一区域和第一距离阈值，并获取所述第一区域中的所述空间点；
10、对所述空间点进行平面拟合得到空间平面方程，根据所述第一距离阈值和所述空间平面方程得到所述第一区域的三维平面点云；
11、根据所述空间平面方程对所述三维平面点云进行投影，得到二维点集；
12、利用预设算法对所述二维点集进行识别得到所述第一边沿点集合；
13、利用最小二乘法对所述第一边沿点集合进行拟合，得到所述第一矫正信息。
14、在本申请的一些实施例中，所述点云数据包括多个空间点，所述空间点包括第一坐标、第二坐标和第三坐标；所述对所述点云数据进行转化得到所述待检测工件的初始高度图像，包括：
15、获取所述第三坐标的最大值和最小值，并根据所述最大值和所述最小值计算得到灰度值缩放比例；
16、根据所述第三坐标和所述灰度值缩放比例，计算得到每个所述空间点对应的灰度值；
17、根据第一间距对所述第一坐标进行转换得到水平坐标，并根据第二间距对所述第二坐标进行转换得到垂直坐标；
18、根据所述水平坐标和所述垂直坐标，确定所述空间点的图像位置，并将所述灰度值赋值至所述图像位置，得到所述初始高度图像。
19、在本申请的一些实施例中，所述第一矫正信息为第一直线方程，所述第一直线方程包括斜率和第一偏移，所述第二矫正信息为第二直线方程，所述第二直线方程包括第二偏移；所述根据所述第一矫正信息对所述初始高度图像进行第一方向矫正，以及根据所述第二矫正信息对所述初始高度图像进行第二方向矫正，得到高度图像，包括：
20、根据所述斜率对所述初始高度图像进行俯仰角矫正，若所述斜率为正数则向下调整所述俯仰角，若所述斜率为负数则向上调整所述俯仰角；
21、根据所述第一偏移对所述初始高度图像进行水平矫正，若所述第一偏移为正数则向上平移所述初始高度图像，若所述第一偏移为负数则向下平移所述初始高度图像；
22、根据所述第二偏移对所述初始高度图像进行垂直矫正，若所述第二偏移为正数则向左平移所述初始高度图像，若所述第二偏移为负数则向右平移所述初始高度图像。
23、在本申请的一些实施例中，所述预设检测算法包括虫洞检测算法；所述利用预设检测算法对所述高度图像进行缺陷检测，得到所述待检测工件的缺陷检测结果，包括：
24、在所述点云数据中设置所述待检测工件的待检测区域，并将所述待检测区域映射至所述高度图像；
25、在所述高度图像中查找所述待检测区域中的外轮廓和内轮廓；
26、若未查找到所述内轮廓，则所述待检测区域的所述缺陷检测结果为无虫洞，若查找到所述内轮廓，则计算所述内轮廓的轮廓面积；
27、如果所述轮廓面积小于预设的第一面积阈值，则所述待检测区域的所述缺陷检测结果为无虫洞，否则有虫洞并记录虫洞坐标信息。
28、在本申请的一些实施例中，所述预设检测算法包括层隙检测算法；所述利用预设检测算法对所述高度图像进行缺陷检测，得到所述待检测工件的缺陷检测结果，包括：
29、在所述点云数据中设置所述待检测工件的待检测区域，并将所述待检测区域映射至所述高度图像；
30、按列遍历所述高度图像中的所述待检测区域，记录每列中像素平均值的二分之一作为该列的二值化阈值，并基于所述二值化阈值对该列进行二值化，得到二值化图像；
31、根据层高阈值按行遍历所述二值化图像，记录第一像素的个数得到第一数据；
32、若所述第一数据小于或等于所述层高阈值的像素个数与占比阈值的乘积，则所述待检测区域的所述缺陷检测结果为无层隙，否则有层隙并记录层隙坐标信息。
33、在本申请的一些实施例中，所述预设检测算法包括凹槽检测算法；所述利用预设检测算法对所述高度图像进行缺陷检测，得到所述待检测工件的缺陷检测结果，包括：
34、获取所述待检测工件的高度图模板；
35、对所述高度图模板和所述高度图像进行图像处理，得到对应的连通域的外接矩形坐标信息；其中，所述外接矩形坐标信息包括第一坐标信息和第二坐标信息，所述第一坐标信息包括至少一个外接矩形，所述第二坐标信息包括至少一个外接矩形，所述第一坐标信息对应所述高度图模板，所述第二坐标信息对应所述高度图像；
36、将所述第一坐标信息中的每个所述外接矩形扩大预设像素，得到预设外接矩形；
37、若所述第二坐标信息中的每个所述外接矩形都被包含至任一个所述预设外接矩形中，则所述待检测工件的缺陷检测结果为凹槽无缺陷，否则凹槽有缺陷并记录所述外接矩形的凹槽坐标信息。
38、在本申请的一些实施例中，对所述高度图模板和所述高度图像进行图像处理，得到对应的连通域的外接矩形坐标信息，包括：
39、提取所述高度图模板和所述高度图像的边缘信息，并设置所述边缘信息的像素为第一数值，非边缘信息的像素为第二数值；
40、按列遍历所述高度图模板和所述高度图像，记录每列中第二像素的个数得到第二数据；
41、若所述第二数据超过对应列的像素个数的第一比例，则确定该列为焊槽边缘并设置该列的像素本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种工件缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述点云数据包括多个空间点，所述第一边沿信息为第一边沿点集合，所述提取所述第一边沿信息并拟合得到第一矫正信息，包括：
3.根据权利要求1所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述点云数据包括多个空间点，所述空间点包括第一坐标、第二坐标和第三坐标；所述对所述点云数据进行转化得到所述待检测工件的初始高度图像，包括：
4.根据权利要求1所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述第一矫正信息为第一直线方程，所述第一直线方程包括斜率和第一偏移，所述第二矫正信息为第二直线方程，所述第二直线方程包括第二偏移；所述根据所述第一矫正信息对所述初始高度图像进行第一方向矫正，以及根据所述第二矫正信息对所述初始高度图像进行第二方向矫正，得到高度图像，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述预设检测算法包括虫洞检测算法；所述利用预设检测算法对所述高度图像进行缺陷检测，得到所述待检测工件的缺陷检测结果，包括：
6.根
7.根据权利要求1至4中任一项所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述预设检测算法包括凹槽检测算法；所述利用预设检测算法对所述高度图像进行缺陷检测，得到所述待检测工件的缺陷检测结果，包括：
8.根据权利要求7所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，对所述高度图模板和所述高度图像进行图像处理，得到对应的连通域的外接矩形坐标信息，包括：
9.根据权利要求1所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种工件缺陷检测装置，其特征在于，应用如权利要求1至9中任一项所述的工件缺陷检测方法，包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任一项所述的工件缺陷检测方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1至9中任一项所述的工件缺陷检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种工件缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述点云数据包括多个空间点，所述第一边沿信息为第一边沿点集合，所述提取所述第一边沿信息并拟合得到第一矫正信息，包括：
3.根据权利要求1所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述点云数据包括多个空间点，所述空间点包括第一坐标、第二坐标和第三坐标；所述对所述点云数据进行转化得到所述待检测工件的初始高度图像，包括：
4.根据权利要求1所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述第一矫正信息为第一直线方程，所述第一直线方程包括斜率和第一偏移，所述第二矫正信息为第二直线方程，所述第二直线方程包括第二偏移；所述根据所述第一矫正信息对所述初始高度图像进行第一方向矫正，以及根据所述第二矫正信息对所述初始高度图像进行第二方向矫正，得到高度图像，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的工件缺陷检测方法，其特征在于，所述预设检测算法包括虫洞检测算法；所述利用预设检测算法对所述高度图像进行缺陷检测，得到所述待检测工件的缺陷检测结果，包括：
6.根据权利要求1至4中任一项所述的工件...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄奉安，杨延竹，张旭堂，于波，张华，
申请(专利权)人：深圳市格灵精睿视觉有限公司，
类型：发明
国别省市：
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