【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般地涉及图像处理。更具体地，本专利技术涉及基于图像处理的电源适配器产品检测方法。
技术介绍
1、目前在电源适配器的生产流水线上电源适配器在流水线中受到不同来源的伤害，例如机械臂磨损力度数值缺失、人工环节出现错误安装等，导致电源适配器的外观的损伤，因此需要通过人工判断或者图像处理将发生损伤的电源适配器筛选出来。而人工长期处于重复工作，当人工疲劳时，容易出现漏筛，导致品控下降。现有通过图像处理筛选电源适配器的方法通常是：图像处理技术提取电源适配器图像的高频和低频信息，然后分析这些信息以进行电源适配器表面质量的评估。但是，电源适配器所处的背景环境可能会对图像处理技术提取高频和低频信息造成干扰，从而降低质量评估的准确性。再者，由于电源适配器在被拍摄时的姿态不同，其表面接受的光可能也不同，电源适配器图像的亮度、对比度等特征会发生变化，也会对高频和低频信息提取造成一定的影响，从而使检测电源适配器是否发生故障的准确度降低。
技术实现思路
1、为解决上述通过人工检测或图像处理检测电源适配器表面是否发生损伤时，检测的准确率可能不高，从而导致生产线上生产的电源适配器品控下降的问题，本专利技术提出基于图像处理的电源适配器产品检测方法。
2、为此，本专利技术在如下的方面提供方案。
3、本专利技术提出基于图像处理的电源适配器产品检测方法，该方法包括：获得包括至少一个适配器区域的适配器图像，以及包括一个标准区域的标准图像，其中，各适配器区域对应一个待检测的适配器，所述标准图
4、。
5、其中，exp为以自然底数e为底的指数函数；根据像素值对所述适配器区域的像素进行阈值分割，从而获得所述适配器区域中一对插脚区域的目标像素值；根据所述目标像素值计算适配器的一对插脚的第二损坏度指数 r2：
6、。
7、其中，为一对插脚区域中的一个插脚区域中边缘像素值集合中的第 n个像素点的像素值，为一对插脚区域中的另一个插脚区域中边缘像素值集合中的第 n个像素点的像素值，为一对插脚区域中的一个插脚区域中边缘像素值集合中的第 n+1个像素点的像素值，为一对插脚区域中的另一个插脚区域中边缘像素值集合中的第 n+1个像素点的像素值， n为累加起点， m为一对插脚区域中边缘像素值集合的个数；响应于第一损坏度指数 r1小于第一阈值 r1或第二损坏度指数 r2大于第二阈值 r2，确定适配器存在损坏；响应于第一损坏度指数 r1不小于第一阈值 r1且第二损坏度指数 r2不大于第二阈值 r2，确定适配器不存在损坏。
8、在一个实施例中，获得包括至少一个适配器区域的适配器图像，以及包括一个标准区域的标准图像包括：获得包括待检测的适配器的第一灰度图像，以及完好的标准适配器的第二灰度图像；将所述第一灰度图像投入适配器分割模型，得到第一分割图像；将第一分割图像与第一灰度图像相乘，得到所述适配器图像；将所述第二灰度图像投入适配器分割模型，得到第二分割图像；将第二分割图像与第二灰度图像相乘，得到所述标准图像。
9、在一个实施例中，获得包括待检测的适配器的第一灰度图像，以及完好的标准适配器的第二灰度图像包括：获得待检测的适配器的图像；将待检测的适配器的图像进行灰度处理，得到所述第一灰度图像；获得带有一个完好的标准适配器的图像；对所述标准适配器的图像进行灰度处理，得到所述第二灰度图像。
10、在一个实施例中，还包括构建适配器分割模型：采集多个包含适配器的训练图像，并标记各所述训练图像中适配器的区域；构建语义分割模型；将所述训练图像进行灰度处理，并将灰度处理后的所述训练图像投入所述语义分割模型；构建损失函数，并更新所述语义分割模型的参数；响应于损失取得最小值，得到适配器分割模型。
11、在一个实施例中，所述损失函数为均方差损失函数。
12、在一个实施例中，根据所述适配器区域构建第一灰度依赖矩阵 w0，以及根据所述标准区域构建第二灰度依赖矩阵 w1包括：获得适配器区域中各像素的第一灰度值，并根据第一灰度值构建第一指示矩阵；根据所述第一指示矩阵构建所述第一灰度依赖矩阵 w0；获得标准区域中各像素的第二灰度值，并根据第二灰度值构建第二指示矩阵；根据所述第二指示矩阵构建所述第二灰度依赖矩阵 w1。
13、在一个实施例中，获得适配器区域中各像素的第一灰度值，并根据第一灰度值构建第一指示矩阵包括：设置第一二维数组，其中，所述第一二维数组为空的二维数组，且其用于保存所述第一指示矩阵；遍历适配器区域中的各像素，获得各像素的第一灰度值；将第一灰度值保存到第一二维数组中的对应位置，得到所述第一指示矩阵。
14、在一个实施例中，获得标准区域中各像素的第二灰度值，并根据第二灰度值构建第二指示矩阵包括：设置第二二维数组，其中，所述第二二维数组为空的二维数组，且其用于保存所述第二指示矩阵；遍历标准区域中的各像素，获得各像素的第二灰度值；将第二灰度值保存到第二二维数组中的对应位置，得到所述第二指示矩阵。
15、在一个实施例中，对适配器图像进行阈值分割，获得外壳的像素值和插脚的像素值包括：设定一个分割阈值，并根据所述分割阈值，将适配器图像中像素的像素值分割为第一类像素值和第二类像素值；计算所述第一类像素值和所述第二类像素值的分割响应值 u：
16、。
17、其中， u为分割响应值， h1为适配器图像中适配器区域的第一类像素值， h2为适配器图像中适配器区域的第二类像素本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述获得包括至少一个适配器区域的适配器图像，以及包括一个标准区域的标准图像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述获得包括待检测的适配器的第一灰度图像，以及完好的标准适配器的第二灰度图像，包括：
4.根据权利要求2所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，还包括构建适配器分割模型：
5.根据权利要求4所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述损失函数为均方差损失函数。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述根据所述适配器区域构建第一灰度依赖矩阵W0，以及根据所述标准区域构建第二灰度依赖矩阵W1包括：
7.根据权利要求6所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述获得适配器区域中各像素的第一灰度值，并根据第一灰度值构建第一指示矩阵，包括：>
8.根据权利要求6所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述获得标准区域中各像素的第二灰度值，并根据第二灰度值构建第二指示矩阵，包括：
9.根据权利要求1所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述根据所述像素值对所述适配器区域的像素进行阈值分割，从而获得所述适配器区域中一对插脚区域的所述目标像素值，包括：
10.根据权利要求9所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述更新所述分割阈值，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述获得包括至少一个适配器区域的适配器图像，以及包括一个标准区域的标准图像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述获得包括待检测的适配器的第一灰度图像，以及完好的标准适配器的第二灰度图像，包括：
4.根据权利要求2所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，还包括构建适配器分割模型：
5.根据权利要求4所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述损失函数为均方差损失函数。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的电源适配器产品检测方法，其特征在于，所述根据所述适配...
【专利技术属性】
技术研发人员：景文龙，曹康，
申请(专利权)人：陕西星辰电子技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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