【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及产品检测，尤其涉及一种器件表面检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在工业场景下，高效、稳定的质量检测是产品制造流程的重要环节。质量检测的速度与精度会直接影响流水线产能以及产品的最终品质。产品的外观完整性是产品质量控制的重要环节，对产品质量也产生巨大影响。产品表面外观缺陷可能导致器件在缺陷处形成腐蚀，如化学腐蚀或原电池腐蚀或者表征器件存在假冒翻新痕迹；产品外观缺陷是器件产生问题的起点，产品表面有无缺陷是衡量产品是否满足工业质量要求的重要依据。在工业生产制造过程中，对产品表面进行缺陷检测大都是通过人工质检来完成，但人工检测方法需要高昂的人力成本，且存在较高的误检率和漏检率，检测效率低且准确性较低。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种器件表面检测方法、装置、电子设备及存储介质。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
2、本专利技术实施例第一方面提供一种器件表面检测方法，包括以下步骤：
3、获取待检测圆形器件的待检测表面的待检测图像；
4、对所述待检测图像进行分割，得到多个子图像；
5、根据所述子图像确定均值纹理特征量、同质纹理特征量和相关性纹理特征量；
6、根据所述均值纹理特征量、所述同质纹理特征量和所述相关性纹理特征量判断所述子图像是否存在异常；
7、若存在，则判断存在异常的子图像的第一颜色信息中是否存在原始颜色；
8、若存在
9、在一个实施例中，所述根据所述子图像确定均值纹理特征量、同质纹理特征量和相关性纹理特征量，包括：
10、对所述子图像进行处理得到待检测灰度图像；
11、根据所述待检测灰度图像确定灰度共生矩阵；
12、根据所述灰度共生矩阵确定每个灰度共生矩阵的均值纹理特征量、同质纹理特征量和相关性纹理特征量。
13、在一个实施例中，所述据所述均值纹理特征量、所述同质纹理特征量和所述相关性纹理特征量判断所述子图像是否存在异常，包括：
14、判断所述述均值纹理特征量是否大于第一阈值、所述同质纹理特征量是否小于第二阈值、所述相关性纹理特征是否大于第三阈值，得到三个判断结果；
15、若所述三个判断结果均为是，则得到异常结果；所述异常结果表征所述子图像存在异常；
16、若所述三个判断结果中，至少有一个判断结果为否，则计算所述均值纹理特征量、所述同质纹理特征量和所述相关性纹理特征量的加权之和，得到加权计算结果；
17、判断所述加权计算结果是否大于检测阈值；
18、若大于，则得到异常结果。
19、在一个实施例中，所述方法还包括：
20、获取与所述待检测表面相邻的侧表面的侧表面图像；
21、获取所述侧表面图像的第二颜色信息；
22、判断侧表面图像的不同像素的第二颜色信息中是否存在两个第二颜色信息的差值大于预设颜色阈值的像素；
23、若存在，则输出第二检测结果；所述第二检测结果表征涂覆产品。
24、在一个实施例中，所述方法还包括：
25、计算所述待检测灰度图像的灰度平均值；
26、计算所述待检测灰度图像的灰度标准差；
27、计算多个所述灰度标准差的均值，得到粗糙度值；
28、判断所述粗糙度值与合格粗糙度值之差是否大于预设粗糙度阈值；
29、若大于，则得到粗糙度异常检测结果；所述粗糙度异常检测结果表征粗糙度异常。
30、在一个实施例中，所述方法还包括：所述判断存在异常的子图像的第一颜色信息中是否存在原始颜色，包括：
31、获取存在异常的子图像的第一颜色信息；
32、判断存在异常的子图像的第一颜色信息中是否存在原始颜色。
33、在一个实施例中，所述方法还包括：
34、获取待检测图像的轮廓信息；
35、判断所述轮廓信息是否为圆形；
36、若否，则输出边缘打磨检测结果。
37、本专利技术实施例第二方面提供一种器件表面检测装置，包括：
38、第一获取模块，用于获取待检测圆形器件的待检测表面的待检测图像；
39、第一分块模块，用于对所述待检测图像进行分割，得到多个子图像；
40、第一确定模块，用于根据所述子图像确定均值纹理特征量、同质纹理特征量和相关性纹理特征量；
41、第一判断模块，用于根据所述均值纹理特征量、所述同质纹理特征量和所述相关性纹理特征量判断所述子图像是否存在异常；
42、第二判断模块，用于若存在，则判断存在异常的子图像的第一颜色信息中是否存在原始颜色；
43、第一输出模块，用于若存在，则输出第一检测结果，所述第一检测结果表征打磨产品。
44、本专利技术实施例的第三方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本专利技术实施例的第一方面提供的器件表面检测方法。
45、本专利技术实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其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本专利技术实施例的第一方面提供的一种器件表面检测方法。
46、本专利技术的有益效果：
47、本专利技术通过对待检测圆形器件的图像处理和分析，能够得到器件表面是否存在打磨的检测结果，从而可以判断器件是否为合格产品，实现自动化检测，具有更高的检测准确性，提高了假冒翻新产品的识别率，可以及时发现并剔除不合格产品，降低质量风险，还能够消除人为因素对检测结果的影响，例如疲劳、注意力不集中等，这保证了检测结果的稳定性和可靠性，而且提高了检测效率。
48、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
49、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种器件表面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述子图像确定均值纹理特征量、同质纹理特征量和相关性纹理特征量，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述据所述均值纹理特征量、所述同质纹理特征量和所述相关性纹理特征量判断所述子图像是否存在异常，包括：
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述判断存在异常的子图像的第一颜色信息中是否存在原始颜色，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种器件表面检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的器件表面检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，
...【技术特征摘要】
1.一种器件表面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述子图像确定均值纹理特征量、同质纹理特征量和相关性纹理特征量，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述据所述均值纹理特征量、所述同质纹理特征量和所述相关性纹理特征量判断所述子图像是否存在异常，包括：
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方...
【专利技术属性】
技术研发人员：李彦青，孙艳丽，李亮，葛亚山，
申请(专利权)人：北京京瀚禹电子工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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