CN116051559A - 一种产品检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种产品检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待检测产品的待检测图像，其中，所述待检测图像包括待测产品图像；从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息；根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果。上述技术方案，减少了产品检测的时间，有效提升了产品检测的效率与准确率，降低了产品检测的人工成本。

Description

一种产品检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种产品检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

皮革产品经过裁剪后，需要进行冲孔处理，产品的既定位置未能成功冲孔会直接影响产品质量。因此，需要对冲孔后的产品进行检测，避免发生漏冲的现象。

目前产品所有既定位置是否成功完成冲孔，依靠于人工目测进行检查，每种产品上面分布几千到几万个冲孔，该种方法对检测人员眼睛伤害较大，容易使人产生视觉疲劳，出现误检情况，进而导致产品质量下降的问题，采用人工进行产品检测的方法，往往存在检测效率低、准确率低以及人工成本高等问题。

发明内容

本发明提供了一种产品检测方法、装置、设备及存储介质，通过确定待检测产品的目标冲孔轮廓及其相关信息以实现对产品的检测，减少了产品检测的时间，有效提升了产品检测的效率与准确率，降低了产品检测的经济成本。

第一方面，本公开实施例提供了一种产品检测方法，包括：

获取待检测产品的待检测图像，其中，所述待检测图像包括待测产品图像；

从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息；

根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果。

第二方面，本公开实施例提供了一种产品检测装置，包括：

图像获取模块，用于获取待检测产品的待检测图像，其中，所述待检测图像包括待测产品图像；

筛选信息确定模块，用于从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息；

检测结果确定模块，用于根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果。

第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面实施例提供的一种产品检测方法。

第四方面，本公开实施例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指令，计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面实施例提供的一种产品检测方法。

本发明实施例的一种产品检测方法、装置、设备及存储介质，通过获取待检测产品的待检测图像，其中，所述待检测图像包括待测产品图像；从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息；根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果。上述技术方案，通过对待检测图像进行筛选，获取目标冲孔轮廓及其相关信息，根据目标冲孔轮廓的相关信息进行模板匹配，能够在极短时间内确定待检测产品的检测结果，减少了产品检测的时间，有效提升了产品检测的效率与准确率，降低了产品检测的人工成本。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的一种产品检测方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种产品检测方法的流程图；

图3是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及模板图像的示例展示图；

图4是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中模板图像的二值图；

图5是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及模板冲孔轮廓的示例展示图；

图6是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及特征模板的示例展示图；

图7是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及待检测图像的示例展示图；

图8是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及目标冲孔轮廓的示例展示图；

图9是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及检测结果的示例展示图；

图10是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中待检测图像的二值图；

图11是本发明实施例三提供的一种产品检测装置的结构示意图；

图12是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。

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”和“目标”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。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种产品检测方法的流程图，本实施例可适用于在皮革产品生产完毕后，对产品是否合格进行检测的情况，该方法可以由产品检测装置来执行，该产品检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。

如图1所示，该方法包括：

S101、获取待检测产品的待检测图像，其中，待检测图像包括待测产品图像。

在本实施例中，待检测图像可以理解为对待检测产品采集的图像，包括待测产品图像与背景图像。其中，待测产品图像可以理解为待检测产品自身对应的图像。背景图像可以理解为在对待检测产品进行图像采集时，额外采集到的待测产品周围背景的图像。

具体的，为确定待检测产品是否合格，首先获取待检测产品的待检测图像。

S102、从待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息。

在本实施例中，目标冲孔轮廓可以理解为待检测产品上的冲孔轮廓。轮廓可以理解为将边缘连接起来形成的一个整体。目标筛选相关信息可以理解为筛选出的目标冲孔轮廓的相关信息，包括筛选后的目标冲孔轮廓的数量与每个目标冲孔轮廓的位置信息。

具体的，由于待检测图像中包括待测产品图像与背景图像，其中，在待测产品图像中包括待测产品冲孔的轮廓，在背景图像中包括由于光线或其他原因造成的噪点的轮廓。根据待检测图像中的待测产品图像与背景图像查找轮廓，对查找出的冲孔的轮廓与噪点的轮廓进行筛选，将待测产品图像区域对应的冲孔的轮廓确定为目标冲孔轮廓。在确定目标冲孔轮廓后，为实现对待检测产品是否合格的检测，还需要确定目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息，包括目标冲孔轮廓的数量与每一个目标冲孔轮廓对应的位置信息。

S103、根据目标筛选相关信息及模板信息确定待检测产品的检测结果。

在本实施例中，模板信息可以理解为预先确定好的模板产品的特征模板所对应的信息。例如也可以包括冲孔轮廓的数量与每个冲孔轮廓的位置信息。待检测产品的检测结果可以理解为待检测产品是否通过检测的结果。

具体的，将目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息与预先确定的模板信息进行比对，确定目标筛选相关信息与模板信息是否相同或在预设范围内有差异。根据比对结果确定待检测产品是否通过检测。

在本实施例中，通过获取待检测产品的待检测图像，其中，待检测图像包括待测产品图像；从待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息； 根据目标筛选相关信息及模板信息确定待检测产品的检测结果。上述技术方案，通过对待检测图像进行筛选，获取目标冲孔轮廓及其相关信息，根据目标冲孔轮廓的相关信息进行模板匹配，能够在极短时间内确定待检测产品的检测结果，减少了产品检测的时间，有效提升了产品检测的效率与准确率，降低了产品检测的人工成本。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种产品检测方法的流程图，本实施例是对上述实施例的进一步优化，可适用于在皮革产品生产完毕后，对产品是否合格进行检测的情况，该方法可以由产品检测装置来执行，该产品检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。

如图2所示，该方法包括：

S201、获取模板产品的模板图像，其中，模板图像包括模板产品图像。

在本实施例中，模板图像可以理解为对模板产品采集的图像，包括模板产品图像与背景图像。其中，模板产品可以理解为每个既定位置都存在冲孔的图像。模板产品图像可以理解为模板产品自身对应的图像。背景图像可以理解为在对模板产品进行图像采集时，额外采集到的模板产品周围背景的图像。

具体的，首先获取模板产品的模板图像，以便于根据模板信息与待检测产品的相关信息进行比对。图3是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及模板图像的示例展示图。如图3所示，模板图像中包括模板产品图像与背景图像，在模板产品图像中，每个既定位置都存在冲孔。

S202、从模板图像中查找并筛选模板冲孔轮廓。

在本实施例中，模板冲孔轮廓可以理解为模板产品上的冲孔轮廓。轮廓可以理解为将边缘连接起来形成的一个整体。

具体的，对模板图像进行自动阈值分割，获得模板图像的二值图，图4是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中模板图像的二值图。根据模板图像的二值图查找轮廓，并确定轮廓对应的最小外包络矩形。根据最小外包络矩形对轮廓进行筛选，确定模板产品的模板冲孔轮廓，图5是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及模板冲孔轮廓的示例展示图。

S203、根据模板图像或模板冲孔轮廓，生成特征模板及其对应的模板信息；其中，模板信息包括模板冲孔轮廓的数量和位置信息。

在本实施例中，特征模板是模板图像中特征唯一且稳定的特征点（部分模板冲孔轮廓）的集合，是根据选择模板图像或模板冲孔轮廓中特征唯一且特征稳定的区域后所生成的特征模板。模板信息包括筛选后的模板冲孔轮廓的数量与每个模板冲孔轮廓的位置信息，其中，位置信息可以包括模板冲孔轮廓在坐标系中的位置坐标以及模板冲孔轮廓在模板产品所有冲孔轮廓中的行列位置。其中，位置坐标为像素位置的坐标，例如（2344.99，1566.50）。

上述坐标系可以是以模板图像左上角为原点，向下和向右构建的坐标系，也可以是根据其他方式构建的坐标系，本实施例对此不设限定。可以理解的是，在本申请中，所有的坐标系均为根据上述方式构建的，以便于根据位置坐标进行比对。

具体的，从模板图像中选择特征唯一且特征稳定的特征点，根据特征点集合的图像区域，生成特征模板以及特征模板所对应的模板冲孔轮廓的数量和位置信息。其中，特征唯一可以理解为在图像中按照该特征模板去查找，只能找到唯一的一处，特征稳定可以理解为在所有待检测产品中按照该特征模板去查找，必然能够查找到该特征。

示例性的，图6是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及特征模板的示例展示图，是根据模板图像的特征点生成的特征模板，如图6所示，根据产品图像中的特征点生成特征模板。

S204、根据位置信息构建模板位置表，将模板位置表更新至模板信息中。

在本实施例中，模板位置表可以理解为根据每一个模板冲孔轮廓的行列位置构建的表格，在模板位置表中，按序存储模板冲孔轮廓的位置坐标。其中，存储位置坐标的顺序是预先确定的顺序，例如可以是从左到右，从上到下，也可以是其他顺序，本实施例对此不设限定。

具体的，将冲孔轮廓的位置信息中的位置坐标按照对应的行列位置按序进行排列，生成有规律的二维数组，根据生成的二维数组构建相应行列的表格，将模板冲孔轮廓的位置坐标存储至该表格中，并将该表格确定为模板位置表，将模板位置表存储至模板信息中，完成模板信息的更新。

S205、获取待检测产品的待检测图像，其中，待检测图像包括待测产品图像。

具体的，获取待检测产品的待检测图像，其中，待检测图像包括待测产品图像和背景图像。图7是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及待检测图像的示例展示图。如图7所示，待检测产品所在的位置与角度可以是任意位置与角度。

可以理解的是，待测产品图像是在与模板图像相同的条件下采集的，例如相同光源条件。

S206、从待检测图像中查找目标轮廓，确定目标轮廓的最小外包络矩形。

在本实施例中，目标轮廓可以理解为从待检测图像中查找出的所有轮廓，包括待测产品图像中的冲孔的轮廓和背景图像中噪点的轮廓。最小外包络矩形可以理解为轮廓的最小外切矩形，在轮廓为圆形时，最小外包络矩形为正方形，轮廓为椭圆形或其他形状时，最小外包络矩形为长方形。

具体的，从待检测图像中查找轮廓，将从待测产品图像中查找到的冲孔的轮廓和从背景图像中查找到的噪点的轮廓确定为目标轮廓，根据目标轮廓的形状与大小确定相应的最小外包络矩形。

S207、根据最小外包络矩形对目标轮廓进行筛选，确定满足筛选条件的目标冲孔轮廓。

在本实施例中，目标冲孔轮廓可以理解为完成筛选后的目标轮廓，是待检测产品的冲孔的轮廓。

具体的，确定每个目标轮廓对应的最小外包络矩形是否满足筛选条件，将满足筛选条件的最小外包络矩形对应的目标轮廓确定为目标冲孔轮廓。图8是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及目标冲孔轮廓的示例展示图。其中，筛选条件可以是最小外包络矩形的面积在预设面积范围内，也可以是最小外包络矩形的边长在预设边长范围内，本实施例对此不设限定。

可以理解的是，筛选后的目标冲孔轮廓是待测产品图像中冲孔的轮廓。

S208、将目标冲孔轮廓的位置信息及筛选出目标冲孔轮廓的数量确定为目标筛选相关信息。

在本实施例中，在筛选出目标冲孔轮廓后，确定目标冲孔轮廓的中心位置，将目标冲孔轮廓的中心位置在坐标系中的位置坐标确定为目标冲孔轮廓的位置坐标，将目标冲孔轮廓的位置坐标及其对应的行列位置确定为目标冲孔轮廓的位置信息。其中，目标冲孔轮廓的中心位置可以是中心、重心或圆心等位置，本实施例对此不设限定。将目标冲孔轮廓的位置信息及筛选出目标冲孔轮廓的数量确定为目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息。

可以理解的是，在步骤S205-S208中进行目标冲孔轮廓筛选以及目标筛选相关信息确定的步骤，同样适用于对步骤S201-S204中模板冲孔轮廓的筛选以及模板信息的确定，本实施例对此不再赘述。

S209、将待测产品图像与特征模板进行比对，确定第一比对结果。

在本实施例中，第一比对结果可以理解为待测产品图像与特征模板进行比对的结果，包括待测产品图像与模板产品图像的位置偏差和旋转角度。

具体的，结合待测产品图像在坐标系中的位置与模板产品图像在坐标系中的位置，根据模板匹配算法将待测产品图像与特征模板进行比对，确定待测产品图像与特征模板之间的位置偏差以及旋转角度。其中，待测产品图像在坐标系中的位置与模板产品图像在坐标系中的位置都是根据特征模板的中心位置确定的。

S210、根据第一比对结果调整目标筛选相关信息。

在本实施例中，根据第一对比结果的位置偏差和旋转角度调整目标筛选信息中的位置信息，使目标筛选信息中的位置信息与模板信息中的位置信息一致，确定调整后的目标筛选相关信息。

S211、将调整后的目标筛选相关信息与模板信息进行比对，确定第二比对结果，根据第二比对结果确定待检测产品的检测结果。

在本实施例中，第二比对结果可以理解为目标冲孔轮廓的数量和位置信息与模板冲孔轮廓的数量和位置信息是否匹配的结果。

具体的，将调整后的目标筛选相关信息中的目标冲孔轮廓的数量与模板信息中模板冲孔轮廓的数量进行比对，将调整后的目标筛选相关信息中的目标冲孔轮廓的位置信息与模板信息中模板冲孔轮廓的位置信息进行比对，确定目标冲孔轮廓与模板冲孔轮廓是否匹配，若匹配，可以确定第二比对结果为匹配；若不匹配，可以确定第二比对结果为不匹配。相应的，若第二比对结果为匹配，可以确定待检测产品的检测结果为通过检测，即产品合格；若第二比对结果为不匹配，可以确定待检测产品的检测结果为未通过检测，即产品不合格。

示例性的，图9是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中所涉及检测结果的示例展示图，若产品检测结果为通过，在可视化界面中显示OK，反之，若不通过显示NG，并将所有记录不存在的冲孔的位置在检测结果图像中标记出来。

在本实施例中，通过获取模板产品的模板图像，其中，模板图像包括模板产品图像；从模板图像中查找并筛选模板冲孔轮廓；根据模板图像或模板冲孔轮廓，生成特征模板及其对应的模板信息；其中，模板信息包括模板冲孔轮廓的数量和位置信息；根据位置信息构建模板位置表，将模板位置表更新至模板信息中；获取待检测产品的待检测图像，其中，待检测图像包括待测产品图像；从待检测图像中查找目标轮廓，确定目标轮廓的最小外包络矩形；根据最小外包络矩形对目标轮廓进行筛选，确定满足筛选条件的目标冲孔轮廓；将目标冲孔轮廓的位置信息及筛选出目标冲孔轮廓的数量确定为目标筛选相关信息；将待测产品图像与特征模板进行比对，确定第一比对结果；根据第一比对结果调整目标筛选相关信息；将调整后的目标筛选相关信息与模板信息进行比对，确定第二比对结果，根据第二比对结果确定待检测产品的检测结果。上述技术方案中，通过构建模板位置表，将模板冲孔轮廓的位置信息按序重排，形成有规律的模板位置表。对待检测图像进行筛选，获取目标冲孔轮廓及其相关信息，根据模板匹配算法对待检测图像与特征模板进行比对，获取待检测产品和模板产品的位置偏差和角度偏差，根据偏差调整对应的目标筛选相关信息，并根据调整后的目标筛选相关信息与模板信息之间的比对结果确定产品检测结果，能够在极短时间内确定待检测产品的检测结果，减少了产品检测的时间，有效提升了产品检测的效率与准确率，降低了产品检测的人工成本。

作为实施例的第一可选实施例，在上述实施例基础上，本第一可选实施例还优化增加了对步骤S206、从待检测图像中查找目标轮廓，确定目标轮廓的最小外包络矩形的具体步骤，包括：

a1）对待检测图像进行自动阈值分割，获得待检测图像的二值图。

在本实施例中，根据采集的待检测图像的像素值进行自动阈值分割，使待检测图像转变为只存在两个像素值（0和255）的二值图，图10是本发明实施例二提供的一种产品检测方法中待检测图像的二值图。

b1）根据二值图查找目标轮廓，并确定目标轮廓对应的最小外包络矩形

从待检测图像的二值图中进行轮廓查找，将查找到的全部轮廓确定为目标轮廓，其中包括冲孔的轮廓与噪点的轮廓。根据组成轮廓的点集确定目标轮廓的形状与大小，并进一步确定相应的最小外切矩形，将目标轮廓的最小外切矩形确定为目标轮廓的最小外包络矩形。例如，目标轮廓为直径5mm的圆，相应的最小外包络矩形为边长5mm的正方形。

作为实施例的第二可选实施例，在上述实施例基础上，本第二可选实施例还优化增加了对步骤S207、根据最小外包络矩形对目标轮廓进行筛选，确定满足筛选条件的目标冲孔轮廓的具体步骤，包括：

a2）对最小外包络矩形的边长进行筛选，确定符合预设范围的目标外包络矩形。

在本实施例中，预设范围可以理解为预先确定的最小外包络矩形的边长范围，也可以理解为预先确定的轮廓的直径范围，例如可以是0.3mm-3mm。目标外包络矩形可以理解为边长满足预设范围的最小外包络矩形。

在本实施例中，根据轮廓的直径确定相应的最小外包络矩形边长，圆形轮廓的最小外包络矩形边长均为圆形直径，椭圆形轮廓的最小外包络矩形的相邻两边长分别为椭圆的两个直径。当最小外包络矩形的所有边长均在预设范围内时，将该最小外包络矩形确定为目标外包络矩形。其中，预设范围为大于最小边长，小于最大边长，最小边长与最大边长的长度根据实际需求确定，本实施例对此不设限定。

b2）将目标外包络矩形对应的目标轮廓确定为目标冲孔轮廓。

在本实施例中，将目标外包络矩形对应的目标轮廓确定为目标冲孔轮廓，可以理解的是，背景图像中噪点的轮廓由于直径过大或过小已被筛选掉，目标外包络矩形对应的目标轮廓均为待测产品图像中冲孔的轮廓。

作为实施例的第三可选实施例，在上述实施例基础上，本第三可选实施例还优化增加了对步骤S211、将调整后的目标筛选相关信息与模板信息进行比对，确定第二比对结果，根据第二比对结果确定待检测产品的检测结果的具体步骤，包括：

a3)判断目标筛选相关信息中目标冲孔轮廓的数量与模板信息中模板冲孔轮廓的数量是否一致，若是，确定待检测产品的检测结果为通过；若否，确定所述待检测产品的检测结果为不通过。

在本实施例中，将调整后的目标筛选相关信息中的目标冲孔轮廓的数量与模板信息中模板冲孔轮廓的数量进行比对，确定目标冲孔轮廓与模板冲孔轮廓的数量是否一致，若一致，可以确定待检测产品的检测结果为通过，即产品合格；若不一致，可以确定待检测产品的检测结果为不通过。

b3) 当检测结果为不通过时，根据目标筛选相关信息中目标冲孔轮廓的位置信息对模板位置表进行查表，确定堵孔位置。

在本实施例中，堵孔位置可以理解为在工件冲孔时未被完全冲开的孔的位置。

具体的，当检测结果为不通过时，将调整后的目标筛选相关信息中目标冲孔轮廓的位置信息在模板位置表中根据相应的行列位置进行定位，并确定定位到的表格内存储的位置坐标及其周围表格内存储的位置坐标。其中，确定定位到的表格的周围表格范围可以是相邻几个表格的范围，例如为一个，以定位到的表格为中心，向周围辐射共九个表格的范围，示例性的，定位到的表格的行列位置为（x，y），以（x，y）为中心定位[（x-1，y-1）～（x+1，y+1）]范围内的表格。向表格周围辐射定位的范围根据实际需求确定，本实施例对此不设限定。

完成对表格的定位后，判断上述定位到的表格及其周围的表格中存储的位置坐标与目标冲孔轮廓的位置坐标之间的距离，确定最小的距离是否超过预设距离范围，若在预设距离范围，可以确定既定位置存在冲孔，若不在预设距离范围，可以确定既定位置不存在冲孔，并记录该位置，直到查找到所有堵孔位置，将所有堵孔位置在待检测图像中标记出来，以便于工人查找处理。其中，预设距离范围根据实际需求确定，本实施例对此不设限定。

为了能够更清楚地解释本发明所提供的一种产品检测方法，在此进行举例描述。示例性的，获取如图3所示的一幅每个既定位置都存在冲孔的模板图像，对获取到的模板图像进行自动阈值分割，得到如图4所示的模板图像的二值图。对模板图像的二值图进行轮廓查找，并计算出每个轮廓的最小外包络矩形，判断每个轮廓的最小外包络矩形的两条边长是否都在预设范围内，从而筛选出符合条件的轮廓，将筛选出的轮廓确定为如图5所示的模板冲孔轮廓，并计算轮廓的重心坐标作为模板冲孔轮廓的中心位置坐标，记录并存储模板冲孔轮廓的位置信息和数量，例如模板冲孔轮廓的数量为9080。此时，模板冲孔轮廓的存储顺序是没有规律的，并非按照从左到右、从上到下的顺序存储的，因此需要对模板冲孔轮廓进行重新排序，根据模板冲孔轮廓的位置信息构建模板位置表，并将模板冲孔轮廓的位置坐标按顺序存储至模板位置表中的相应位置，例如冲孔位置信息中行列位置为（X、Y），将该模板冲孔轮廓的位置坐标存储在模板位置表中[X]行[Y]列的位置上。根据模板图像中模板产品图像所在区域（或部分模板冲孔轮廓组合而成的区域）中的特征点，生成如图6所示的特征模板，并保存特征模板和特征模板在图像中的像素位置（模板产品图像的中心/重心位置坐标或部分模板冲孔轮廓组合而成的区域中心/重心位置），例如（2344.99，1566.50）。

获取在相同条件下采集的如图7所示的待检测图像， 对待检测图像进行自动阈值分割，得到如图10所示的待检测图像的二值图。对待检测图像的二值图进行轮廓查找，并计算每个轮廓的最小外包络矩形。判断每个轮廓的最小外包络矩形的两条边长，是否都在在预设范围（0.3mm-3mm）内，将筛选出的符合条件的轮廓确定为如图8所示的目标冲孔轮廓，并计算轮廓的重心坐标作为目标冲孔轮廓的中心位置坐标，记录所有目标冲孔轮廓的位置信息和数量，存储为目标筛选相关信息。示例性的，目标冲孔轮廓的数量为9079。计算待检测产品在图像中的像素位置，例如（2386.24，1503.21），根据预先生成的特征模板及模板信息，利用模板匹配算法，得到待测产品图像相对于模板产品图像的旋转角度为7.18度。

根据模板产品图像的位置坐标（2344.99，1566.50）、待测产品图像的位置坐标（2386.24，1503.21）和旋转角度7.18度，将目标冲孔轮廓的位置坐标平移、旋转至与模板产品图像中对应的模板冲孔轮廓的一致位置上。将待测产品图像的目标冲孔轮廓的数量9079与模板冲孔轮廓的数量 9080进行对比，得出结论为冲孔数量不相同，因此，将目标冲孔轮廓的位置信息与模板冲孔轮廓的位置信息进行对比。逐一取出识别到的冲孔的行列坐标（Xi，Yi），在模板位置表中[Xi-3][Yi-3]~H[Xi+3][Yi+3]区域内查找是否存在相应的位置坐标，如果存在，在模板位置表中选择距离（Xi，Yi）的位置坐标最近的模板冲孔轮廓的坐标，认定该既定位置的冲孔存在。若在模板位置表中查找后，未查找到既定位置的冲孔，则认为模板位置表中不存在该既定位置的冲孔。逐一对比完成后，认定在模板位置表中位置坐标为（210.39，288.68）既定位置的冲孔不存在。如图9所示，在可视化界面上显示检测结果为NG，并将位置坐标为（210.39，288.68）既定位置的缺失孔在待检测图像上标记出来。整个过程的检测时间为318ms。

实施例三

图11是本发明实施例三提供的一种产品检测装置的结构示意图。如图11所示，该装置包括：

图像获取模块31，用于获取待检测产品的待检测图像，其中，所述待检测图像包括待测产品图像；

筛选信息确定模块32，用于从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息；

检测结果确定模块33，用于根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果。

本技术方案采用的产品检测装置，通过对待检测图像进行筛选，获取目标冲孔轮廓及其相关信息，根据目标冲孔轮廓的相关信息与模板信息进行模板比较，确定待检测产品的检测结果，减少了产品检测的时间，有效提升了产品检测的效率与准确率，降低了产品检测的人工成本。

可选的，筛选信息确定模块32包括：

矩形确定单元，用于从所述待检测图像中查找目标轮廓，确定所述目标轮廓的最小外包络矩形；

冲孔轮廓确定单元，用于根据所述最小外包络矩形对所述目标轮廓进行筛选，确定满足筛选条件的目标冲孔轮廓；

筛选信息确定单元，用于将所述目标冲孔轮廓的位置信息及筛选出所述目标冲孔轮廓的数量确定为所述目标筛选相关信息。

可选的，矩形确定单元具体用于：

对所述待检测图像进行自动阈值分割，获得所述待检测图像的二值图；

根据所述二值图查找目标轮廓，并确定所述目标轮廓对应的最小外包络矩形。

可选的，冲孔轮廓确定单元具体用于：

对所述最小外包络矩形的边长进行筛选，确定符合预设范围的目标外包络矩形；

将所述目标外包络矩形对应的目标轮廓确定为目标冲孔轮廓。

可选的，产品检测装置还包括：

模板图像获取模块，用于获取模板产品的模板图像，其中，所述模板图像包括模板产品图像；

冲孔轮廓筛选模块，用于从所述模板图像中查找并筛选模板冲孔轮廓；

模板信息确定模块，用于根据所述模板图像或所述模板冲孔轮廓，生成特征模板，及其对应的模板信息；其中，所述模板信息包括所述模板冲孔轮廓的数量和位置信息；

模板信息更新模块，用于根据所述位置信息构建模板位置表，将所述模板位置表更新至所述模板信息中。

可选的，检测结果确定模块33，包括：

比对结果获取单元，用于将所述待测产品图像与所述特征模板进行比对，确定第一比对结果；

产品图像确定单元，用于根据所述第一比对结果调整所述目标筛选相关信息。

检测结果确定单元，用于将调整后的所述目标筛选相关信息与所述模板信息进行比对，确定第二比对结果，根据所述第二比对结果确定所述待检测产品的检测结果。

可选的，检测结果确定单元具体用于：

判断所述目标筛选相关信息中目标冲孔轮廓的数量与所述模板信息中模板冲孔轮廓的数量是否一致，若是，确定所述待检测产品的检测结果为通过；若否，确定所述待检测产品的检测结果为不通过；

当所述检测结果为不通过时，根据所述目标筛选相关信息中目标冲孔轮廓的位置信息对所述模板位置表进行查表，确定堵孔位置。

本发明实施例所提供的产品检测装置可执行本发明任意实施例所提供的产品检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图12示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图12所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）42、随机访问存储器（RAM）43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器（ROM）42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器（RAM）43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、ROM 42以及RAM 43通过总线44彼此相连。输入/输出（I/O）接口45也连接至总线44。

电子设备40中的多个部件连接至I/O接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如产品检测方法。

在一些实施例中，产品检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到RAM 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的产品检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行产品检测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种产品检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测产品的待检测图像，其中，所述待检测图像包括待测产品图像；

从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息；

根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息，包括：

从所述待检测图像中查找目标轮廓，确定所述目标轮廓的最小外包络矩形；

根据所述最小外包络矩形对所述目标轮廓进行筛选，确定满足筛选条件的目标冲孔轮廓；

将所述目标冲孔轮廓的位置信息及筛选出所述目标冲孔轮廓的数量确定为所述目标筛选相关信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述待检测图像中查找目标轮廓，确定所述目标轮廓的最小外包络矩形，包括：

对所述待检测图像进行自动阈值分割，获得所述待检测图像的二值图；

根据所述二值图查找目标轮廓，并确定所述目标轮廓对应的最小外包络矩形。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述最小外包络矩形对所述目标轮廓进行筛选，确定满足筛选条件的目标冲孔轮廓，包括：

对所述最小外包络矩形的边长进行筛选，确定符合预设范围的目标外包络矩形；

将所述目标外包络矩形对应的目标轮廓确定为目标冲孔轮廓。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待检测产品的待检测图像之前，还包括：

获取模板产品的模板图像，其中，所述模板图像包括模板产品图像；

从所述模板图像中查找并筛选模板冲孔轮廓；

根据所述模板图像或所述模板冲孔轮廓，生成特征模板及其对应的模板信息；其中，所述模板信息包括所述模板冲孔轮廓的数量和位置信息；

根据所述位置信息构建模板位置表，将所述模板位置表更新至所述模板信息中。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果，包括：

将所述待测产品图像与所述特征模板进行比对，确定第一比对结果；

根据所述第一比对结果调整所述目标筛选相关信息；

将调整后的所述目标筛选相关信息与所述模板信息进行比对，确定第二比对结果，根据所述第二比对结果确定所述待检测产品的检测结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将调整后的所述目标筛选相关信息与所述模板信息进行比对，确定第二比对结果，根据所述第二比对结果确定所述待检测产品的检测结果，包括：

判断所述目标筛选相关信息中目标冲孔轮廓的数量与所述模板信息中模板冲孔轮廓的数量是否一致，若是，确定所述待检测产品的检测结果为通过；若否，确定所述待检测产品的检测结果为不通过；

当所述检测结果为不通过时，根据所述目标筛选相关信息中目标冲孔轮廓的位置信息对所述模板位置表进行查表，确定堵孔位置。

8.一种产品检测装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待检测产品的待检测图像，其中，所述待检测图像包括待测产品图像；

筛选信息确定模块，用于从所述待检测图像中查找并筛选目标冲孔轮廓，确定所述目标冲孔轮廓的目标筛选相关信息；

检测结果确定模块，用于根据所述目标筛选相关信息及模板信息确定所述待检测产品的检测结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的一种产品检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的产品检测方法。

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