CN108288262B - 电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电子产品质量检测和机器视觉领域，提供了一种电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备，以提高电源线圈线松检测的效率和精度。所述方法包括：通过对电源线圈的图像的采集，获取电源线圈的第一图像特征Q’和待检测电源线圈的第二图像特征P’；通过样品的图像特征进行机器学习，分别得到特征矩阵M_Q和M_P；通过待检测图像的特征Q和P，计算M_Q×Q、M_P×P，并分别与阈值TH₁和TH₂对比，可判断出是否有线松缺陷。本发明提供的技术方案相比于现有技术检测效率和精度显著提高。

Description

电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端 设备

技术领域

本发明属于机器视觉领域，尤其涉及一种电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备。

背景技术

电源线圈是各种电子设备的电源中的重要组成部分，电源线圈要发挥作用，需要缠绕得比较紧才行。然而，在电源线圈生产过程中，电源线圈在绕圈时，由于速度过快，往往会引起线松现象，对电源的工作品质影响极大。

随着自动化程度的提高，对线松缺陷的检测要求也越来越高。然而，目前对电源线圈线松缺陷的检测一般是通过人眼多角度仔细观察的方式进行。这种检测方式过程效率很低，精度差，主要表现在：(1)质量无法保证，主观性要求太高，会引起误检和漏检；(2)成本高，一台生产线需要多人来保证。

以上现有技术检测电源线圈线松的方法的问题亟待解决。

发明内容

本发明提供一种电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备，以提高电源线圈线松检测的效率和精度。

本发明第一方面提供了一种电源线圈线松检测方法，所述方法包括：

通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；

分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二特征矩阵；

若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；

若M_P×P’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

本发明第二方面提供了一种电源线圈线松检测装置，所述装置包括：

特征获取模块，用于通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；

比较模块，用于分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一训练矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二训练矩阵；

第一确定模块，用于若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；

第二确定模块，用于若M_P×Q’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

本发明第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；

分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二特征矩阵；

若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；

若M_P×P’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

结合第三方面，在第三方面的第一种实现方式中，所述通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：

采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；

对所述待检测电源线圈图像进行预处理，获取所述待检测电源线圈的轮廓；

针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或

针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

结合第三方面的第一种实现方式，在第三方面的第二种实现方式中，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’，包括：

获取所述轮廓中面积大小排序第二的轮廓B₂的面积M₂、面积大小排序第三的轮廓B₃的面积M₃、所述B₂的中心点相对于R的下边界的高度H₂以及所述B₃的中心相对于所述R的下边界的高度H₃，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B₂或B₃不存在，对应的各参数、面积和高度用0表示。

提取所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：L_NM；如果N或M不存在，L_NM用0表示。

提取所述轮廓B₁中，局部凸点相对于所述局部凸点的邻近左边凹点的高度H_L和宽度W_L，以及所述B₁中局部凸点相对于所述局部凸点的邻近右边凹点的高度H_R和宽度W_R，所述L_NM、H_L、W_L、H_R、W_R、M₂、M₃、H₂以及H₃组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’。

结合第三方面的第一种实现方式，在第三方面的第三种实现方式中，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：

以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的左上点作为起始点X_L1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_L1；

从所述X_L1至所述X_L2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_LC作为局部拐点，记所述X_L2与所述X_LC之间的相对位置为：(X_{L_X}，X_{L_Y})；

以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的右上点作为起始点X_R1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_R2；

从所述X_R1至所述X_R2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_RC作为局部拐点，记所述X_R2与所述X_RC之间的相对位置为：(X_{R_X}，X_{R_Y})，所述X_{L_X}、X_{L_Y}、X_{R_X}和X_{R_Y}组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；

分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二特征矩阵；

若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；

若M_P×P’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

结合第四方面，在第四方面的第一种实现方式中，所述通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：

采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；

对所述待检测电源线圈图像进行预处理，获取所述待检测电源线圈的轮廓；

针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或

针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

结合第四方面的第一种实现方式，在第四方面的第二种实现方式中，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’，包括：

获取所述轮廓中面积大小排序第二的轮廓B₂的面积M₂、面积大小排序第三的轮廓B₃的面积M₃、所述B₂的中心点相对于R的下边界的高度H₂以及所述B₃的中心相对于所述R的下边界的高度H₃，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B₂或B₃不存在，对应的各参数、面积和高度用0表示。

提取所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：L_NM；如果N或M不存在，L_NM用0表示。

提取所述轮廓B₁中，局部凸点相对于所述局部凸点的邻近左边凹点的高度H_L和宽度W_L，以及所述B₁中局部凸点相对于所述局部凸点的邻近右边凹点的高度H_R和宽度W_R，所述L_NM、H_L、W_L、H_R、W_R、M₂、M₃、H₂以及H₃组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’。

结合第四方面的第一种实现方式，在第四方面的第三种实现方式中，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：

以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的左上点作为起始点X_L1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_L1；

从所述X_L1至所述X_L2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_LC作为局部拐点，记所述X_L2与所述X_LC之间的相对位置为：(X_{L_X}，X_{L_Y})；

以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的右上点作为起始点X_R1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_R2；

从所述X_R1至所述X_R2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_RC作为局部拐点，记所述X_R2与所述X_RC之间的相对位置为：(X_{R_X}，X_{R_Y})，所述X_{L_X}、X_{L_Y}、X_{R_X}和X_{R_Y}组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

从上述本发明提供的技术方案可知，一方面，由于是通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取图像特征的方式来检测待检测电源线圈，因此，相比于现有的人工检测方式，检测效率显著提高；另一方面，通过比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，从而确定待检测电源线圈中间位置或边缘位置是否存在线松缺陷，检测的精度相比于现有的人工检测方法的精度也显著提高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的电源线圈线松检测方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例提供的电源线圈线松检测装置的结构示意图；

图3是本发明另一实施例提供的电源线圈线松检测装置的结构示意图；

图4是本发明另一实施例提供的电源线圈线松检测装置的结构示意图；

图5是本发明另一实施例提供的电源线圈线松检测装置的结构示意图；

图6是本发明提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

附图1是本发明实施例提供的电源线圈线松检测方法的实现流程示意图，主要包括以下步骤S101至S104，以下详细说明：

S101，通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或待检测电源线圈的第二图像特征P’。

不同于现有技术是人工方式通过人眼观察来检查电源线圈的线松缺陷，本发明提供的技术方案是通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或待检测电源线圈的第二图像特征P’，从而检测电源线圈的线松缺陷。作为本发明一个实施例，通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或待检测电源线圈的第二图像特征P’可通过如下步骤S1011至S1012实现：

S1011，采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像。

在本发明实施例中，可以从多个角度对待检测电源线圈进行图像采集。具体地，可以采用背景光方式，对电源线圈两侧图像进行采集，采集的具体方式可以是用高分辨率的相机从电源线圈两侧对电源线圈拍摄。

S1012，对待检测电源线圈图像进行预处理，获取待检测电源线圈的轮廓。

在本发明实施例中，对待检测电源线圈图像进行预处理具体可以包括对获得的待检测电源线圈图像依次进行噪声滤波、方向矫正、提取槽口区域图像、二值化和提取轮廓等处理，最后得到待检测电源线圈的轮廓。

S1013，针对待检测电源线圈的轮廓，提取待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或针对待检测电源线圈的轮廓，提取待检测电源线圈的第二图像特征P’。

作为本发明一个实施例，针对待检测电源线圈的轮廓，提取待检测电源线圈的第一图像特征Q’可通过如下步骤S1至S3实现，详细说明如下：

S1，获取待检测电源线圈的轮廓中面积大小排序第二的轮廓B₂的面积M₂、面积大小排序第三的轮廓B₃的面积M₃、B₂的中心相对于R的下边界的高度H₂以及B₃的中心相对于R的下边界的高度H₃。

S1中，R为待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形，其宽度用W表示，高度用H表示。将待检测电源线圈的所有轮廓按照面积大小从大到小排序，面积大小排序第一、第二和第三的轮廓分别记为B₁、B₂和B₃，计算B₁、B₂和B₃的面积，B₁、B₂和B₃的面积分别记为M₁、M₂和M₃，并计算B₂的中心相对于R的下边界的高度，将该高度记为H₂，计算B₃的中心相对于R的下边界的高度，将该高度记为H₃。如果B₂和B₃不存在，将M₂和M₃，H₂和H₃记为0。

S2，提取待检测电源线圈的轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：L_NM；如果N或M不存在，L_NM用0表示。

具体地，S2的实现包括：提取轮廓B₁的局部凸点以及该局部凸点对应的邻近左边和右边的局部凹点，根据每个凸点相对R下边界的高度，从高到低排序；从轮廓B₁的局部凸点开始，分别沿轮廓线向左和向右提取比凸点高度低H×α大小的点N和点M，点N与点M之间的距离表示为L_NM；如果比凸点高度低H×α大小的点N和点M不存在，则L_NM用0表示，即L_NM为0。

需要说明的是，此处的α是一个经验参数，例如，α可以为10％；针对不同大小的电源，不同大小的槽口，不同粗细的绕线时，α可人工调节。

S3，提取轮廓B₁中局部凸点相对于轮廓B₁中局部凸点的邻近左边凹点的高度H_L和宽度W_L以及轮廓B₁中局部凸点相对于轮廓B₁中局部凸点的邻近右边凹点的高度H_R和宽度W_R。

需要说明的是，若轮廓B₁中局部凸点相对于轮廓B₁中局部凸点的邻近左边凹点不存在，则H_L和W_L用0表示，即H_L和W_L均为0，同样地，轮廓B₁中局部凸点相对于轮廓B₁中局部凸点的邻近右边凹点不存在，则H_R和W_R用0表示，即H_R和W_R均为0。

经历S1至S3，将L_NM、H_L、W_L、H_R、W_R、M₂、M₃、H₂以及H₃组成的特征向量记为待检测电源线圈的第一图像特征Q’，即Q’＝{L_NM，H_L，W_L，H_R、W_R，M₂，M₃，H₂，H₃}。

作为本发明一个实施例，针对待检测电源线圈的轮廓，提取待检测电源线圈的第二图像特征P’可通过如下步骤S’1至S’4实现，详细说明如下：

S’1，以面积大小排序第一的轮廓B₁的左上点作为起始点X_L1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_L2。

S’2，从X_L1至X_L2依次计算轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_LC作为局部拐点，记X_L2与X_LC之间的相对位置为：(X_{L_X}，X_{L_Y})。

S’3，以面积大小排序第一的轮廓B₁的右上点作为起始点X_R1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_R2。

S’4，从X_R1至X_R2依次计算轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_RC作为局部拐点，记X_R2与X_RC之间的相对位置为：(X_{R_X}，X_{R_Y})。

经历S’1至S’4，将X_{L_X}、X_{L_Y}、X_{R_X}和X_{R_Y}组成的特征向量记为待检测电源线圈的第二图像特征P’，即P’＝[X_{L_X}，X_{L_Y}，X_{R_X}，X_{R_Y}]。

S102，分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，其中，M_Q为电源线圈图像的第一训练矩阵，M_P为电源线圈图像的第二训练矩阵。

在本发明实施例中，电源线圈图像的第一训练矩阵是这样得到的：对于每一个将用作训练样本的电源线圈图像，按照前述实施例中步骤S1至S3提供的方法提取其第一图像特征，若该训练样本反映出电源线圈中间位置存在线松缺陷时，则将该训练样本的标识置为1(训练样本的标识置为1表示该训练样本反映出电源线圈中间位置存在线松缺陷)，否则，标示为0(训练样本的标识置为0表示该训练样本反映出电源线圈中间位置不存在线松缺陷)，这样，每一个用作训练样本的电源线圈图像对应第一图像特征和为1或0的标识，当N个这样的第一图像特征和为1或0的标识组成样本训练库，并采用支持向量机SVM算法对其进行学习训练后即可得到电源线圈图像的第一训练矩阵M_Q；类似地，也可以得到电源线圈图像的第二训练矩阵：对于每一个将用作训练样本的电源线圈图像，按照前述实施例中步骤S’1至S’4提供的方法提取其第二图像特征，若该训练样本反映出电源线圈边缘位置存在线松缺陷时，则将该训练样本的标识置为1(训练样本的标识置为1表示该训练样本反映出电源线圈边缘位置存在线松缺陷)，否则，标示为0(训练样本的标识置为0表示该训练样本反映出电源线圈边缘位置不存在线松缺陷)，这样，每一个用作训练样本的电源线圈图像对应第二图像特征和为1或0的标识，当N个这样的第二图像特征和为1或0的标识组成样本训练库，并采用支持向量机SVM算法对其进行学习训练后即可得到电源线圈图像的第二训练矩阵M_P。

S103，若M_Q×Q’>TH₁，则确定待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷。

在本发明实施例中，第一阈值TH₁可以取经验值0.5，当然，也可以根据实际需要或特定场景的需要，将第一阈值TH₁取为其他经验值。

S104，若M_P×P’>TH₂，则确定待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

在本发明实施例中，第二阈值TH₂可以取经验值0.5，类似于第一阈值TH₁，也可以根据实际需要或特定场景的需要，将第二阈值TH₂取为其他经验值。

从上述附图1示例的电源线圈线松检测方法可知，一方面，由于是通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取图像特征的方式来检测待检测电源线圈，因此，相比于现有的人工检测方式，检测效率显著提高；另一方面，通过比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，从而确定待检测电源线圈中间位置或边缘位置是否存在线松缺陷，检测的精度相比于现有的人工检测方法的精度也显著提高。

图2是本发明实施例提供的电源线圈线松检测装置的示意图，主要包括特征获取模块201、比较模块202、第一确定模块203和第二确定模块204，详细说明如下：

特征获取模块201，用于通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或待检测电源线圈的第二图像特征P’；

比较模块202，用于分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，其中，M_Q为电源线圈图像的第一训练矩阵，M_P为电源线圈图像的第二训练矩阵；

第一确定模块203，用于若M_Q×Q’>TH₁，则确定待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；

第二确定模块204，用于若M_P×P’>TH₂，则确定待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

需要说明的是，本发明实施例提供的装置，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

附图2示例的特征获取模块201可以包括图像采集单元301、轮廓获取单元302、第一提取单元303和第二提取单元304，如附图3示例的电源线圈线松检测装置，其中：

图像采集单元301，用于采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；

轮廓获取单元302，用于对待检测电源线圈图像进行预处理，获取待检测电源线圈的轮廓；

第一提取单元303，用于针对待检测电源线圈的轮廓，提取待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或

第二提取单元304，用于针对待检测电源线圈的轮廓，提取待检测电源线圈的第二图像特征P’。

附图3示例的第一提取单元303可以包括第一向量提取单元401、第二向量提取单元402和第三向量提取单元403，如附图4示例的电源线圈线松检测装置，其中：

第一向量提取单元401，用于获取待检测电源线圈的轮廓中面积大小排序第二的轮廓B₂的面积M₂、面积大小排序第三的轮廓B₃的面积M₃、所述B₂的中心点相对于R的下边界的高度H₂以及所述B₃的中心相对于所述R的下边界的高度H₃，所述R为待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B₂或B₃不存在，对应的各参数、面积和高度用0表示；

第二向量提取单元402，用于提取轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：L_NM；如果N或M不存在，L_NM用0表示；

第三向量提取单元403，用于提取轮廓B₁中，局部凸点相对于所述局部凸点的邻近左边凹点的高度H_L和宽度W_L，以及所述B₁中局部凸点相对于所述局部凸点的邻近右边凹点的高度H_R和宽度W_R，其中，L_NM、H_L、W_L、H_R、W_R、M₂、M₃、H₂以及H₃组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’。

附图3示例的第二提取单元304可以包括第一搜索单元501、第一计算单元502、第二搜索单元503和第二计算单元504，如附图5示例的电源线圈线松检测装置，其中：

第一搜索单元501，用于以待检测电源线圈的轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的左上点作为起始点X_L1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_L1；

第一计算单元502，用于从X_L1至X_L2依次计算轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_LC作为局部拐点，记所述X_L2与所述X_LC之间的相对位置为：(X_{L_X}，X_{L_Y})；

第二搜索单元503，用于以待检测电源线圈的轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的右上点作为起始点X_R1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_R2；

第二计算单元504，用于从X_R1至X_R2依次计算轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_RC作为局部拐点，记X_R2与X_RC之间的相对位置为：(X_{R_X}，X_{R_Y})，X_{L_X}、X_{L_Y}、X_{R_X}和X_{R_Y}为待检测电源线圈的第二图像特征P’。

图6是本发明一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在存储器61中并可在处理器60上运行的计算机程序62，例如电源线圈线松检测方法的程序。处理器60执行计算机程序62时实现上述电源线圈线松检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，处理器60执行计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示特征获取模块201、比较模块202、第一确定模块203和第二确定模块204的功能。

示例性的，电源线圈线松检测方法的计算机程序62主要包括：通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二特征矩阵；若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；若M_P×P’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器61中，并由处理器60执行，以完成本发明。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序62在计算设备6中的执行过程。例如，计算机程序62可以被分割成特征获取模块201、比较模块202、第一确定模块203和第二确定模块204(虚拟装置中的模块)的功能，各模块具体功能如下：特征获取模块201，用于通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或待检测电源线圈的第二图像特征P’；比较模块202，用于分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，其中，M_Q为电源线圈图像的第一训练矩阵，M_P为电源线圈图像的第二训练矩阵；第一确定模块203，用于若M_Q×Q’>TH₁，则确定待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；第二确定模块204，用于若M_P×P’>TH₂，则确定待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

终端设备6可包括但不仅限于处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器61可以是终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。存储器61也可以是终端设备6的外部存储设备，例如终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器61还可以既包括终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器61用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，电源线圈线松检测方法的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤，即，通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二特征矩阵；若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；若M_P×P’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；

分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一训练矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二训练矩阵，其中，所述第一训练矩阵为使用支持向量机SVM算法对训练样本的第一图像特征和样本标识进行训练后得到的矩阵，所述第二训练矩阵为使用支持向量机SVM算法对所述训练样本的第二图像特征和所述样本标识进行训练后得到的矩阵；

若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；

若M_P×P’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷；

所述通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：

采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；

对所述待检测电源线圈图像进行预处理，获取所述待检测电源线圈的轮廓；

针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或

针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

2.如权利要求1所述电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’，包括：

获取所述轮廓中面积大小排序第二的轮廓B₂的面积M₂、面积大小排序第三的轮廓B₃的面积M₃、所述B₂的中心点相对于R的下边界的高度H₂以及所述B₃的中心相对于所述R的下边界的高度H₃，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B₂或B₃不存在，对应的各参数、面积和高度用0表示；

提取所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：L_NM；如果N或M不存在，L_NM用0表示；

提取所述轮廓B₁中，局部凸点相对于所述局部凸点的邻近左边凹点的高度H_L和宽度W_L，以及所述B₁中局部凸点相对于所述局部凸点的邻近右边凹点的高度H_R和宽度W_R，所述L_NM、H_L、W_L、H_R、W_R、M₂、M₃、H₂以及H₃组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；

所述提取所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：L_NM；如果N或M不存在，L_NM用0表示包括：

提取轮廓B₁的局部凸点以及该局部凸点对应的邻近左边和右边的局部凹点，根据每个凸点相对R下边界的高度，从高到低排序；从轮廓B₁的局部凸点开始，分别沿轮廓线向左和向右提取比凸点高度低H×α大小的点N和点M，点N与点M之间的距离表示为L_NM；如果比凸点高度低H×α大小的点N和点M不存在，则L_NM用0表示，即L_NM为0，所述α为预设参数，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形，所述H为所述R的高度。

3.如权利要求1所述电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：

以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的左上点作为起始点X_L1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_L2；

从所述X_L1至所述X_L2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_LC作为局部拐点，记所述X_L2与所述X_LC之间的相对位置为：(X_{L_X}，X_{L_Y})；

以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的右上点作为起始点X_R1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_R2；

从所述X_R1至所述X_R2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_RC作为局部拐点，记所述X_R2与所述X_RC之间的相对位置为：(X_{R_X}，X_{R_Y})，所述X_{L_X}、X_{L_Y}、X_{R_X}和X_{R_Y}组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

4.一种电源线圈线松检测装置，其特征在于，所述装置包括：

特征获取模块，用于通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；

比较模块，用于分别比较M_Q×Q’与第一阈值TH₁的大小以及比较M_P×P’与第二阈值TH₂的大小，所述M_Q为电源线圈图像的第一训练矩阵，所述M_P为电源线圈图像的第二训练矩阵，其中，所述第一训练矩阵为使用支持向量机SVM算法对训练样本的第一图像特征和样本标识进行训练后得到的矩阵，所述第二训练矩阵为使用支持向量机SVM算法对所述训练样本的第二图像特征和所述样本标识进行训练后得到的矩阵；

第一确定模块，用于若M_Q×Q’>TH₁，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；

第二确定模块，用于若M_P×P’>TH₂，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷；

所述特征获取模块包括：

图像采集单元，用于采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；

轮廓获取单元，用于对所述待检测电源线圈图像进行预处理，获取所述待检测电源线圈的轮廓；

第一提取单元，用于针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或

第二提取单元，用于针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

5.如权利要求4所述电源线圈线松检测装置，其特征在于，所述第一提取单元包括：

第一向量提取单元，用于获取所述轮廓中面积大小排序第二的轮廓B₂的面积M₂、面积大小排序第三的轮廓B₃的面积M₃、所述B₂的中心点相对于R的下边界的高度H₂以及所述B₃的中心相对于所述R的下边界的高度H₃，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B₂或B₃不存在，对应的各参数、面积和高度用0表示；

第二向量提取单元，用于提取所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：L_NM；如果N或M不存在，L_NM用0表示；

第三向量提取单元，用于提取所述轮廓B₁中，局部凸点相对于所述局部凸点的邻近左边凹点的高度H_L和宽度W_L，以及所述B₁中局部凸点相对于所述局部凸点的邻近右边凹点的高度H_R和宽度W_R，所述L_NM、H_L、W_L、H_R、W_R、M₂、M₃、H₂以及H₃组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；

所述第二向量提取单元，具体用于提取轮廓B₁的局部凸点以及该局部凸点对应的邻近左边和右边的局部凹点，根据每个凸点相对R下边界的高度，从高到低排序；从轮廓B₁的局部凸点开始，分别沿轮廓线向左和向右提取比凸点高度低H×α大小的点N和点M，点N与点M之间的距离表示为L_NM；如果比凸点高度低H×α大小的点N和点M不存在，则L_NM用0表示，即L_NM为0，所述α为预设参数，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形，所述H为所述R的高度。

6.如权利要求4所述电源线圈线松检测装置，其特征在于，所述第二提取单元包括：

第一搜索单元，用于以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的左上点作为起始点X_L1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_L2；

第一计算单元，用于从所述X_L1至所述X_L2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_LC作为局部拐点，记所述X_L2与所述X_LC之间的相对位置为：(X_{L_X}，X_{L_Y})；

第二搜索单元，用于以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B₁的右上点作为起始点X_R1向下搜索，第一个凹点作为结束点X_R2；

第二计算单元，用于从所述X_R1至所述X_R2依次计算所述轮廓B₁的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B₁的点X_RC作为局部拐点，记所述X_R2与所述X_RC之间的相对位置为：(X_{R_X}，X_{R_Y})，所述X_{L_X}、X_{L_Y}、X_{R_X}和X_{R_Y}组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。

7.一种终端设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任意一项所述方法的步骤。

8.一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程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任意一项所述方法的步骤。

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