CN111553906A - 电容外观的检测方法及装置 - Google Patents
电容外观的检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111553906A CN111553906A CN202010366304.5A CN202010366304A CN111553906A CN 111553906 A CN111553906 A CN 111553906A CN 202010366304 A CN202010366304 A CN 202010366304A CN 111553906 A CN111553906 A CN 111553906A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- images
- capacitor
- image
- groups
- processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电容外观的检测方法及装置。其中,该方法包括:获取电容的多张图像;对多张图像进行分组,得到多组图像,其中,多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;对多组图像进行处理,得到多个处理结果;根据多个处理结果判定电容是否为合格产品。本发明解决了关技术中用于对电容进行外观检测的方式不够合理,容易在电容外观检测过程中存在误判,可靠性较低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体而言,涉及一种电容外观的检测方法及装置。
背景技术
目前,检测电容凹凸的方法是将电容匀速转动,加背光源,相机运动飞拍,采集多张图像,对采集的多张图像进行处理,以对电容外壳进行检测,例如,检测电容外壳上是否存在凹凸。但是,由于电容本身侧面不是一条直线,而且产品转动过程中存在摇摆和中心偏移的现象,导致合格品误判为凹凸的不合格品。
针对上述相关技术中用于对电容进行外观检测的方式不够合理,容易在电容外观检测过程中存在误判,可靠性较低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种电容外观的检测方法及装置,以至少解决关技术中用于对电容进行外观检测的方式不够合理,容易在电容外观检测过程中存在误判,可靠性较低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种电容外观的检测方法,包括:获取电容的多张图像;对所述多张图像进行分组,得到多组图像,其中,所述多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;对所述多组图像进行处理,得到多个处理结果;根据所述多个处理结果判定所述电容是否为合格产品。
可选地,所述获取电容的多张图像,包括:响应于电容检测指令,触发图像采集设备启动,以采集所述电容的多张图像。
可选地,所述对所述多张图像进行分组,得到多组图像,包括:根据所述多张图像的数量,确定对所述多张图像进行分组时的组数;基于所述多张图像的数量以及所述组数将所述多张图像平均分为所述多组图像。
可选地,所述对所述多组图像进行处理,得到多个处理结果,包括:确定所述多组图像中每一组图像中的第一张图像;对所述每一组图像中的第一张图像进行区域划分,并提取出所述每一组图像中的第一张图像的图像区域对应的图像顶部区域;提取所述图像顶部区域的灰度值,并计算得到平均灰度值;基于所述平均灰度值判定所述电容是否倒下或甩出;若是,则对所述每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到所述多个处理结果;若否,则生成报警信息。
可选地,所述对所述每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到所述多个处理结果,包括:提取所述每一组图像每一组图像的预定图像区域;基于所述预定图像区域对所述电容进行边缘线检测,得到所述电容的边缘点的边缘坐标点;确定所述预定图像区域中边缘点的距离;将所述每一组图像中除第一张图像的其他图像区域与所述第一张图像进行做差处理,得到所述电容的尺寸数据;基于所述边缘点坐标以及所述电容的尺寸数据得到所述多个处理结果。
可选地,所述基于所述平均灰度值判定所述电容是否倒下或甩出,包括:将所述平均灰度值与预设灰度值进行比对,得到比对结果;若所述比对结果表示所述平均灰度值大于所述预设灰度值,则确定所述电容倒下或甩出;若所述比对结果表示所述平均灰度值不大于所述预设灰度值,则确定所述电容未倒下或甩出。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种电容外观的检测装置,包括:获取单元,用于获取电容的多张图像;分组单元,用于对所述多张图像进行分组,得到多组图像,其中,所述多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;处理单元,用于对所述多组图像进行处理,得到多个处理结果;判定单元,用于根据所述多个处理结果判定所述电容是否为合格产品。
可选地,所述获取单元,包括:采集模块,用于响应于电容检测指令,触发图像采集设备启动,以采集所述电容的多张图像。
可选地,所述分组单元,包括:第一确定模块,用于根据所述多张图像的数量,确定对所述多张图像进行分组时的组数;分组模块,用于基于所述多张图像的数量以及所述组数将所述多张图像平均分为所述多组图像。
可选地,所述分组单元,包括:第二确定模块,用于确定所述多组图像中每一组图像中的第一张图像;划分模块,用于对所述每一组图像中的第一张图像进行区域划分,并提取出所述每一组图像中的第一张图像的图像区域对应的图像顶部区域;提取模块,用于提取所述图像顶部区域的灰度值,并计算得到平均灰度值;判定模块,用于基于所述平均灰度值判定所述电容是否倒下或甩出;第一获取模块,用于在基于所述平均灰度值判定所述电容倒下或甩出,则对所述每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到所述多个处理结果;生成模块,用于在基于所述平均灰度值判定所述电容未倒下或甩出,则生成报警信息。
可选地,所述第一获取模块,包括:提取子模块,用于提取所述每一组图像每一组图像的预定图像区域;第一获取子模块,用于基于所述预定图像区域对所述电容进行边缘线检测,得到所述电容的边缘点的边缘坐标点;确定子模块,用于确定所述预定图像区域中边缘点的距离;第二获取子模块,用于将所述每一组图像中除第一张图像的其他图像区域与所述第一张图像进行做差处理,得到所述电容的尺寸数据;第三获取子模块,用于基于所述边缘点坐标以及所述电容的尺寸数据得到所述多个处理结果。
可选地,所述判定模块,包括:比对子模块,用于将所述平均灰度值与预设灰度值进行比对,得到比对结果;第一确定子模块,用于在所述比对结果表示所述平均灰度值大于所述预设灰度值时,则确定所述电容倒下或甩出;第二确定子模块,用于在所述比对结果表示所述平均灰度值不大于所述预设灰度值时,则确定所述电容未倒下或甩出。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行上述中任意一项所述的电容外观的检测方法。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上述中任意一项所述的电容外观的检测方法。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种电容外观的检测系统,包括:存储器,与所述存储器耦合的处理器,所述存储器和所述处理器通过总线系统相通信;所述存储器用于存储程序,其中,所述程序在被处理器执行时控制所述存储器所在设备执行上述中任意一项所述的电容外观的检测方法;所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上述中任意一项所述的电容外观的检测方法。
在本发明实施例中,采用获取电容的多张图像;对多张图像进行分组,得到多组图像,其中,多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;对多组图像进行处理,得到多个处理结果;根据多个处理结果判定电容是否为合格产品。通过本发明实施例提供的电容外观的检测方法,实现了对采集的电容的多张图像进行分组处理,基于对每一组图像进行处理的结果来综合判定电容是否为合格产品的目的,达到了提高对电容进行合格性检测的可靠性的技术效果,进而解决了关技术中用于对电容进行外观检测的方式不够合理,容易在电容外观检测过程中存在误判,可靠性较低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的电容外观的检测方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的电容摇摆的示意图;
图3是根据本发明实施例的电容偏移的示意图;
图4是根据本发明实施例的电容检测的示意图;
图5是根据本发明实施例的可选的电容外观的检测方法的流程图;
图6是根据本发明实施例的电容外观的检测装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例,提供了一种电容外观的检测方法的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的电容外观的检测方法的流程图,如图1所示,该电容外观的检测方法包括如下步骤:
步骤S102,获取电容的多张图像。
可选的,上述电容为待进行质量检测的电容。
可选的,上述多张图像可以为180张。
在一种可选的实施例中,获取电容的多张图像,包括:响应于电容检测指令,触发图像采集设备启动,以采集电容的多张图像。
步骤S104,对多张图像进行分组,得到多组图像,其中,多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像。
步骤S106,对多组图像进行处理,得到多个处理结果。
步骤S108,根据多个处理结果判定电容是否为合格产品。
由上可知,在本发明实施例中,可以获取电容的多张图像;对多张图像进行分组,得到多组图像,其中,多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;对多组图像进行处理,得到多个处理结果;根据多个处理结果判定电容是否为合格产品,实现了对采集的电容的多张图像进行分组处理,基于对每一组图像进行处理的结果来综合判定电容是否为合格产品的目的,达到了提高对电容进行合格性检测的可靠性的技术效果。
值得注意的是,由于在本发明实施例中,对采集的电容的多张图像进行分组处理,并对每组图像进行处理,基于对每组的处理结果确定电容是否为合格产品,相对于相关技术中对采集的图像进行处理,不考虑电容本身侧面不是一条直线的情况,从而在电容转动过程中存在摇摆和中心偏移的现象,导致电容被误判的弊端,避免了由于电容本身的形状问题和转动过程中的摇摆和偏心问题导致的误判。
因此,通过本发明实施例提供的电容外观的检测方法,解决了关技术中用于对电容进行外观检测的方式不够合理,容易在电容外观检测过程中存在误判,可靠性较低的技术问题。
根据本发明上述实施例,在步骤S104中,对多张图像进行分组,得到多组图像,包括:根据多张图像的数量,确定对多张图像进行分组时的组数;基于多张图像的数量以及组数将多张图像平均分为多组图像。
在该实施例中,可以采用背光源在背部照射,电容旋转,相机正向动态采集电容的图像(即,采用飞拍方式)。
例如,当多张图像的数量为180张时,可以将这180张图像分为四组:1-45,46-90,91-135,136-180,通过将这180张图像平均分为4组后,再进行处理,可减少电容旋转过程中的偏移和摆动带来的误差。
另外,电容旋转过程中的摇摆主要是因为电容的底托不水平,以及电容本身底部不平造成的(其中,电容底部不平是合格品),此种情况摇摆误差能达到0.5mm以上。图2是根据本发明实施例的电容摇摆的示意图,具体如图2所示。
此外,电容旋转过程中的偏心(偏移)主要是因为电容中心和底托旋转轴不同心,最大偏移量可达0.5mm以上,其中,图3是根据本发明实施例的电容偏移的示意图,具体如图3所示。
上述电容的偏移和摇摆,可直接增加电容凸凹检测的误差,极大地影响了检测精度。
由于,上述两种情况都会随着旋转累计误差,因此之前的检测图像处理方法无法改善这种误差带来的影响,故而检测精度较低。本发明提供的处理方法,降低了电容偏移和摇摆带来的误差。不是每一张图像都和第一张图像比较,而是分四组,每一组2以后的图像中的区域1,区域3,区域4,区域6(见图4,其中,图4是根据本发明实施例的电容检测的示意图)都和小组内的第一张图像对应区域作比较。
根据本发明上述实施例,在步骤S104,对多组图像进行处理,得到多个处理结果,包括:确定多组图像中每一组图像中的第一张图像;对每一组图像中的第一张图像进行区域划分,并提取出每一组图像中的第一张图像的图像区域对应的图像顶部区域;提取图像顶部区域的灰度值,并计算得到平均灰度值;基于平均灰度值判定电容是否倒下或甩出;若是,则对每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到多个处理结果;若否,则生成报警信息。
在一种可选的实施例中,对每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到多个处理结果,包括:提取每一组图像每一组图像的预定图像区域;基于预定图像区域对电容进行边缘线检测,得到电容的边缘点的边缘坐标点;确定预定图像区域中边缘点的距离;将每一组图像中除第一张图像的其他图像区域与第一张图像进行做差处理,得到电容的尺寸数据;基于边缘点坐标以及电容的尺寸数据得到多个处理结果。
在一种可选的实施例中,基于平均灰度值判定电容是否倒下或甩出,包括:将平均灰度值与预设灰度值进行比对,得到比对结果;若比对结果表示平均灰度值大于预设灰度值,则确定电容倒下或甩出;若比对结果表示平均灰度值不大于预设灰度值,则确定电容未倒下或甩出。
在该实施例中,可以检测电容是否倒下或者物料的情况。由于电容底部不平的原因和选择设备的原因,会出现电容旋转过程中倒下,或者甩出底托的情况;通过本发明实施例提供的电容外观的检测方法可以及时识别出此类情况并报警处理,防止掉入设备中,影响设备正常运行,甚至导致设备损坏等情况。具体地,可以提取图像1和图像91的图像区域0,提取图像区域的灰度特征,计算灰度均值,若灰度均值大于预设灰度阈值,则判断有电容倒下或甩出异常,做报警处理。
图5是根据本发明实施例的可选的电容外观的检测方法的流程图,以采集电容的180张图像为例进行说明的,如图5所示,获取电容的180张图像,将180张图像进行分组,得到4组图像:图像1-45,图像46-90,图像91-135,图像136-180;对于图像1-45,可以对图像1进行区域划分,得到7块图像区域,提取图像1顶部区域;提取图像1底部区域的灰度特征,计算灰度平均值;判断是否有电容以及电容是否倒下;若是,则将图像2-45中的每张图像分割成6块图像区域;反之,报警处理;将其余四块图像区域分别与图像1中对应区域进行相减,对每一块图像区域做开运算;获取图像区域的长宽特征;判定长宽值;同时从图像1-45中提取图像区域2和图像区域5;在图像区域2和图像区域5中沿竖直方向画100条检测线;沿检测线方向检测电容边缘;获取边缘点坐标;计算区域2和区域5中对应边缘点的距离;判定距离;得到处理结果1;对于图像46-90,将图像46分割出6块图像区域;图像47-90,每张图像分割出6块图像区域;将6块图像区域分别与图像46对应图像区域相减,对每一块图像区域做开原酸;获取图像区域的长宽特征;判定长宽值;同时提取图像46-90中图像区域2和图像区域5;在图像区域2和图像区域5中竖直方向画100条检测线;沿检测线方向检测电容边缘;获取边缘点坐标;计算图像区域2和图像区域5中对应边缘点的距离;判定距离;得到处理结果3;其中,图像91-135的处理方式与图像1-45相同,得到处理结果3;图像136-180的处理方向与图像46-90的处理方式相同,得到处理结果4。综合处理结果1、处理结果2、处理结果3以及处理结果4,得到最终结果。
在上述实施例中,根据对电容本身的分析,以及对电容各种凹凸瑕疵的大数据分析,得出结论,在区域1,区域3,区域4,区域6这四个区域部分存在的凹凸现象一般是比较大面积的瑕疵,而且凹陷一般比较深,因此,很适合采用本发明提供的处理方法,既可以检测出这种瑕疵,而且处理方法本身效率高,加之分为四组同步进行,更加提高了速度。
根据对电容本身的分析,以及对电容各种凹凸瑕疵的大数据分析,得出结论,在区域2和区域5部分,产品很容易出现小面积比较浅的凹陷(图像中的表现为瑕疵宽和高都比较小)。之前的检测方法对于区域2和区域5的处理方法为,减去内接矩形,由于产品本身的原因(产品本身形状以及由于产品底部不平),使电容侧面不是直线线而是一条微微弯曲的曲线,因此合格品用此方法也会产生一定的瑕疵结果,为了过滤这种瑕疵,可以采用开运算,滤除掉此种小瑕疵,但是会存在过滤掉真正的不合格品的瑕疵的风险,以及将合格品误判为不合格品的风险。本方法采用的对区域2和区域5的处理方法(见产品检测流程)如下:首先定位区域0左侧边缘的产品边缘方向,得出角度Angle作为后面画检测线的参考,在此二区域中竖直方向(与竖直方向有一定角度,参考Angle)画100条检测线,然后延检测线检测产品边缘,提取出所有边缘点坐标,计算区域2和区域5中对应边缘点之间的距离c,用此距离判断是否有凹凸瑕疵。判断标准如下,设置标准范围为[a,b],若c<a,或者c>b,则判定为不合格。
通过上述方法还能识别出一些混料产品(直径相同,高度矮小的产品)。
通过本发明实施例提供的电容外观的检测方法,降低了误判率,可以避免由于产品本身的形状问题和转动过程中的摇摆和偏心问题导致的误判;提高了精度,从可检测1mm凹陷,提高到可检测0.2mm凹陷;可检测检测是否有无产品或者产品倒下,及时报警及时处理;可监控电容的状态,同时去除干扰。
实施例2
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种电容外观的检测装置,图6是根据本发明实施例的电容外观的检测装置的示意图,如图6所示,该电容外观的检测装置包括:获取单元61,分组单元63,处理单元65以及判定单元67。下面对该电容外观的检测装置进行详细说明。
获取单元61,用于获取电容的多张图像。
分组单元63,用于对多张图像进行分组,得到多组图像,其中,多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像。
处理单元65,用于对多组图像进行处理,得到多个处理结果。
判定单元67,用于根据多个处理结果判定电容是否为合格产品。
此处需要说明的是,上述第获取单元61,分组单元63,处理单元65以及判定单元67对应于实施例1中的步骤S102至S108,上述单元与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述单元作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
由上可知,在本申请上述实施例中,可以利用获取单元获取电容的多张图像;然后利用分组单元对多张图像进行分组,得到多组图像,其中,多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;并利用处理单元对多组图像进行处理,得到多个处理结果;以及利用判定单元根据多个处理结果判定电容是否为合格产品。通过本发明实施例提供的电容外观的检测装置,实现了对采集的电容的多张图像进行分组处理,基于对每一组图像进行处理的结果来综合判定电容是否为合格产品的目的,达到了提高对电容进行合格性检测的可靠性的技术效果,进而解决了关技术中用于对电容进行外观检测的方式不够合理,容易在电容外观检测过程中存在误判,可靠性较低的技术问题。
在一种可选的实施例中,获取单元,包括:采集模块,用于响应于电容检测指令,触发图像采集设备启动,以采集电容的多张图像。
在一种可选的实施例中,分组单元,包括:第一确定模块,用于根据多张图像的数量,确定对多张图像进行分组时的组数;分组模块,用于基于多张图像的数量以及组数将多张图像平均分为多组图像。
在一种可选的实施例中,分组单元,包括:第二确定模块,用于确定多组图像中每一组图像中的第一张图像;划分模块,用于对每一组图像中的第一张图像进行区域划分,并提取出每一组图像中的第一张图像的图像区域对应的图像顶部区域;提取模块,用于提取图像顶部区域的灰度值,并计算得到平均灰度值;判定模块,用于基于平均灰度值判定电容是否倒下或甩出;第一获取模块,用于在基于平均灰度值判定电容倒下或甩出,则对每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到多个处理结果;生成模块,用于在基于平均灰度值判定电容未倒下或甩出,则生成报警信息。
在一种可选的实施例中,第一获取模块,包括:提取子模块,用于提取每一组图像每一组图像的预定图像区域;第一获取子模块,用于基于预定图像区域对电容进行边缘线检测,得到电容的边缘点的边缘坐标点;确定子模块,用于确定预定图像区域中边缘点的距离;第二获取子模块,用于将每一组图像中除第一张图像的其他图像区域与第一张图像进行做差处理,得到电容的尺寸数据;第三获取子模块,用于基于边缘点坐标以及电容的尺寸数据得到多个处理结果。
在一种可选的实施例中,判定模块,包括:比对子模块,用于将平均灰度值与预设灰度值进行比对,得到比对结果;第一确定子模块,用于在比对结果表示平均灰度值大于预设灰度值时,则确定电容倒下或甩出;第二确定子模块,用于在比对结果表示平均灰度值不大于预设灰度值时,则确定电容未倒下或甩出。
实施例3
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,程序执行上述中任意一项的电容外观的检测方法。
实施例4
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述中任意一项的电容外观的检测方法。
实施例5
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种电容外观的检测系统,包括:存储器,与存储器耦合的处理器,存储器和处理器通过总线系统相通信;存储器用于存储程序,其中,程序在被处理器执行时控制存储器所在设备执行上述中任意一项的电容外观的检测方法;处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述中任意一项的电容外观的检测方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以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信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述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。
所述集成的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,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种电容外观的检测方法,其特征在于,包括:
获取电容的多张图像;
对所述多张图像进行分组,得到多组图像,其中,所述多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;
对所述多组图像进行处理,得到多个处理结果;
根据所述多个处理结果判定所述电容是否为合格产品。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取电容的多张图像,包括:
响应于电容检测指令,触发图像采集设备启动,以采集所述电容的多张图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多张图像进行分组,得到多组图像,包括:
根据所述多张图像的数量,确定对所述多张图像进行分组时的组数;
基于所述多张图像的数量以及所述组数将所述多张图像平均分为所述多组图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多组图像进行处理,得到多个处理结果,包括:
确定所述多组图像中每一组图像中的第一张图像;
对所述每一组图像中的第一张图像进行区域划分,并提取出所述每一组图像中的第一张图像的图像区域对应的图像顶部区域;
提取所述图像顶部区域的灰度值,并计算得到平均灰度值;
基于所述平均灰度值判定所述电容是否倒下或甩出;
若是,则对所述每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到所述多个处理结果;
若否,则生成报警信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述每一组图像中除第一张图像的其他图像进行区域划分,并对区域划分后的图像区域进行处理,得到所述多个处理结果,包括:
提取所述每一组图像每一组图像的预定图像区域;
基于所述预定图像区域对所述电容进行边缘线检测,得到所述电容的边缘点的边缘坐标点;
确定所述预定图像区域中边缘点的距离;
将所述每一组图像中除第一张图像的其他图像区域与所述第一张图像进行做差处理,得到所述电容的尺寸数据;
基于所述边缘点坐标以及所述电容的尺寸数据得到所述多个处理结果。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述平均灰度值判定所述电容是否倒下或甩出,包括:
将所述平均灰度值与预设灰度值进行比对,得到比对结果;
若所述比对结果表示所述平均灰度值大于所述预设灰度值,则确定所述电容倒下或甩出;
若所述比对结果表示所述平均灰度值不大于所述预设灰度值,则确定所述电容未倒下或甩出。
7.一种电容外观的检测装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取电容的多张图像;
分组单元,用于对所述多张图像进行分组,得到多组图像,其中,所述多组图像中的每一组图像均包括预定数量的图像;
处理单元,用于对所述多组图像进行处理,得到多个处理结果;
判定单元,用于根据所述多个处理结果判定所述电容是否为合格产品。
8.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的电容外观的检测方法。
9.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的电容外观的检测方法。
10.一种电容外观的检测系统,其特征在于,包括:
存储器,与所述存储器耦合的处理器,所述存储器和所述处理器通过总线系统相通信;
所述存储器用于存储程序,其中,所述程序在被处理器执行时控制所述存储器所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的电容外观的检测方法;
所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的电容外观的检测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010366304.5A CN111553906B (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 电容外观的检测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010366304.5A CN111553906B (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 电容外观的检测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111553906A true CN111553906A (zh) | 2020-08-18 |
CN111553906B CN111553906B (zh) | 2023-07-14 |
Family
ID=72003351
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010366304.5A Active CN111553906B (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 电容外观的检测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111553906B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001141426A (ja) * | 1999-11-16 | 2001-05-25 | Ckd Corp | 外観検査装置及び印刷装置 |
US6266138B1 (en) * | 1999-10-12 | 2001-07-24 | Perceptron, Inc. | System and method for detecting defects in a surface of a workpiece |
CN106934803A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-07-07 | 珠海格力智能装备有限公司 | 电子器件表面缺陷的检测方法及装置 |
CN110333240A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-10-15 | 珠海格力智能装备有限公司 | 电容外观的检测方法及装置、存储介质和处理器 |
-
2020
- 2020-04-30 CN CN202010366304.5A patent/CN111553906B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6266138B1 (en) * | 1999-10-12 | 2001-07-24 | Perceptron, Inc. | System and method for detecting defects in a surface of a workpiece |
JP2001141426A (ja) * | 1999-11-16 | 2001-05-25 | Ckd Corp | 外観検査装置及び印刷装置 |
CN106934803A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-07-07 | 珠海格力智能装备有限公司 | 电子器件表面缺陷的检测方法及装置 |
CN110333240A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-10-15 | 珠海格力智能装备有限公司 | 电容外观的检测方法及装置、存储介质和处理器 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
HUA YANG ET AL.: "Multiscale Feature-Clustering-Based Fully Convolutional Autoencoder for Fast Accurate Visual Inspection of Texture Surface Defects" * |
苏朝阳 等: "基于图像处理库的机器视觉检测系统的研究" * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111553906B (zh) | 2023-07-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109816678B (zh) | 一种基于视觉的喷嘴雾化角度自动检测系统及方法 | |
CN109816644B (zh) | 一种基于多角度光源影像的轴承缺陷自动检测系统 | |
CN110163853B (zh) | 一种边缘缺陷的检测方法 | |
CN109598287B (zh) | 基于深度卷积生成对抗网络样本生成的外观瑕疵检测方法 | |
CN111815630A (zh) | 一种用于lcd屏幕的缺陷检测方法、装置 | |
CN113109368B (zh) | 玻璃裂纹检测方法、装置、设备及介质 | |
CN106780473B (zh) | 一种磁环缺陷多目视觉检测方法及系统 | |
US11189019B2 (en) | Method for detecting defects, electronic device, and computer readable medium | |
CN109671078B (zh) | 一种产品表面图像异常检测方法及装置 | |
US20100119113A1 (en) | Method and apparatus for detecting objects | |
US9148644B2 (en) | System for detecting structured artifacts in video sequences | |
CN110047063B (zh) | 一种物料掉落的检测方法、装置、设备及存储介质 | |
JP6635712B2 (ja) | 検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体 | |
CN103606221A (zh) | 清分机故障自动诊断方法以及装置 | |
CN111753794B (zh) | 水果品质分类方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN112070751A (zh) | 木地板缺陷检测方法和装置 | |
US20230011569A1 (en) | Method and apparatus for detecting defect, device, and storage medium | |
KR101782363B1 (ko) | 데이터 밸런싱을 통한 학습기반의 비전검사 방법 | |
CN108802051B (zh) | 一种柔性ic基板直线线路气泡及折痕缺陷检测系统及方法 | |
CN111223078B (zh) | 瑕疵等级判定的方法及存储介质 | |
CN106530311A (zh) | 切片图像处理方法及装置 | |
CN113780484B (zh) | 工业产品缺陷检测方法和装置 | |
CN107818556A (zh) | 电容式指纹采集系统的坏线自检测和自修复方法 | |
CN113920434A (zh) | 一种基于目标的图像翻拍检测方法、装置及介质 | |
JP2001516457A (ja) | 検出された表面の不整の前分類により移動するストリップの表面を検査する方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |