CN116503386A - 结构胶的检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种结构胶的检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质，结构胶的检测方法包括：获取三维彩色图像，三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；对彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶对应的轮廓区域；对轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各像素点对应的灰度值；基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果。本申请通过待检测结构胶的三维彩色图像，得到三维彩色图像中待检测结构胶对应的各像素点的灰度值；通过待检测结构胶对应的激光点的高度信息能够准确得到待检测结构胶的高度信息，进而提高待检测结构胶的检测结果的准确率。
Description
技术领域
本申请涉及粘合剂技术领域，具体涉及一种结构胶的检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
随着粘合剂技术的发展，粘合剂的粘接性能等的不断提高，粘合剂在日常生活中的应用范围越来越广。粘合剂中的结构胶具有粘接强度高、抗剥离、耐冲击、施工工艺简便等优点，能够广泛用于金属、陶瓷、塑料、橡胶、木材等同种或者不同种材料之间的粘接。由多种组分组成的结构胶中，不同比例、不同用量的结构胶的粘接性能均不相同。为了不影响材料之间的粘接牢度，需要检测结构胶的组分比例和结构胶的用量。
目前采用2D相机检测结构胶的长度和宽度，但是2D相机在对曲面上的结构胶进行检测时，2D相机垂直对曲面进行拍摄得到平面矩形，使得曲面的高度差无法识别，造成结构胶的长度、宽度出现检测不准确的问题。
发明内容
鉴于上述问题，本申请提供一种结构胶的检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质，能够准确检测结构胶的尺寸信息和结构胶组分的比例信息。
第一方面，本申请提供了一种结构胶的检测方法，检测方法包括：获取三维彩色图像，三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；激光点云包括多个激光点；对彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶对应的轮廓区域；对轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各像素点对应的灰度值；基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果。
本申请实施例的技术方案中，通过采集待检测结构胶的三维彩色图像，能够得到三维彩色图像中待检测结构胶对应的各像素点的灰度值，便于确定待检测结构胶的颜色，后序可以根据待检测结构胶的颜色确定结构胶组分的比例检测结果；通过待检测结构胶对应的激光点的高度信息能够准确得到待检测结构胶的高度信息，进而提高待检测结构胶的检测结果的准确率。
在一些实施例中，检测结果包括组分比例信息；基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果，包括：将轮廓区域内的各像素点的灰度值与预设灰度值范围进行比对；响应于像素点对应的灰度值均符合对应的预设灰度值范围，则将预设灰度值范围对应的预设组分比例确定为待检测结构胶的组分比例信息。
通过将待检测结构胶对应的轮廓区域内的像素点的灰度值与预设灰度值范围进行比对，以确定待检测结构胶的颜色范围，进而根据结构胶的颜色与结构胶的预设组分比例之间的对应关系确定待检测结构胶的组分比例信息，使得待检测结构胶的组分比例的检测结果更加准确。
在一些实施例中，将轮廓区域内的各像素点的灰度值与预设灰度值范围进行比对，包括：基于轮廓区域内的各像素点的灰度值，确定轮廓区域内像素点的平均灰度值；将轮廓区域内像素点的平均灰度值与预设灰度值范围进行比对；响应于像素点对应的灰度值均符合对应的预设灰度值范围，则将预设灰度值范围对应的预设组分比例确定为待检测结构胶的组分比例信息，包括：响应于像素点的平均灰度值符合对应的预设灰度值范围，则将预设灰度值范围对应的预设组分比例确定为待检测结构胶的组分比例信息。
根据待检测结构胶对应的轮廓区域内的像素点的平均灰度值与预设灰度值范围进行比对，基于轮廓区域内的所有像素点的灰度值确定待检测结构胶的组分比例信息，使得待检测结构胶的组分比例信息更加可靠。
在一些实施例中，检测方法还包括：对三维彩色图像进行颜色分离，得到至少一张分量图像；基于轮廓区域映射在分量图像中的目标区域对应的各像素点的灰度值，确定分量图像对应的色差值；响应于色差值不符合预设范围，则确定待检测结构胶出现异常。
通过对三维彩色图像对应的分量图像中目标区域的色差值进行检测，以便于根据待检测结构胶的颜色的均匀程度确定待检测结构胶是否出现异常，进而提高待检测结构胶的检测准确率。
在一些实施例中，灰度值包括R分量值、G分量值和/或B分量值。
由于三维彩色图像的每一个像素点的颜色都是用红蓝绿这三种颜色合成的，根据R分量、G分量、B分量能够更便捷的计算各像素点的灰度值。
在一些实施例中，检测结果包括体积信息；基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果，包括：基于轮廓区域内激光点的高度信息和参考平面的高度信息之间的差值，确定待检测结构胶对应的各激光点的高度值；参考平面为待检测结构胶设置的表面；基于轮廓区域的轮廓点与三维彩色图像的边界之间的距离，确定待检测结构胶的长度值和宽度值；基于待检测结构胶的长度值、宽度值和待检测结构胶对应的激光点的高度值，确定待检测结构胶的体积信息。
根据三维彩色图像中的待检测结构胶上的激光点的高度值与设置待检测结构胶的参考平面的的高度值之间的差值，进而准确得到待检测结构胶对应的激光点的高度值，再通过待检测结构胶的长度值、宽度值和待检测结构胶对应的激光点的高度值可以准确计算待检测结构胶的体积信息，以便于确定待检测结构胶的用量信息。
在一些实施例中，基于待检测结构胶的长度值、宽度值和待检测结构胶对应的激光点的高度值，确定待检测结构胶的体积信息，包括：将待检测结构胶对应的各激光点的高度值进行平均，得到待检测结构胶的平均高度值；基于待检测结构胶的长度值、宽度值和平均高度值，确定待检测结构胶的体积信息。
通过待检测结构胶上的所有激光点的高度值确定平均高度值，再根据待检测结构胶的平均高度值、长度值和宽度值确定待检测结构胶的体积信息，可以提高待检测结构胶的体积信息的可靠性。
第二方面，本申请提供了一种结构胶的检测装置，检测装置包括：采集模块，用于获取三维彩色图像，三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；检测模块，用于对彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶对应的轮廓区域；处理模块，用于对轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各像素点对应的灰度值；分析模块，用于基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果。
第三方面，本申请提供了一种终端，终端包括存储器、处理器以及存储于存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行程序数据以实现如上述实施例中的结构胶的检测方法中的步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中的结构胶的检测方法中的步骤。
可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
通过阅读对下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在全部附图中，用相同的附图标号表示相同的部件。在附图中：
图1为本申请一实施例提供的结构胶的检测方法的流程示意图；
图2是图1提供的结构胶的检测方法中步骤S4一具体实施例的流程示意图；
图3是图1提供的结构胶的检测方法中步骤S4另一具体实施例的流程示意图；
图4是本申请提供的结构胶的检测装置一实施例的框架示意图；
图5是本申请提供的终端一实施例的框架示意图；
图6为本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
在本申请实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
在本申请实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本申请实施例的描述中，术语“多个”指的是两个以上（包括两个），同理，“多组”指的是两组以上（包括两组），“多片”指的是两片以上（包括两片）。
在本申请实施例的描述中，技术术语“中心”“纵向”“横向”“长度”“宽度”“厚度”“上”“下”“前”“后”“左”“右”“竖直”“水平”“顶”“底”“内”“外”“顺时针”“逆时针”“轴向”“径向”“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请实施例的限制。
在本申请实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，技术术语“安装”“相连”“连接”“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；也可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
结构胶是指强度高（压缩强度>65MPa，钢-钢正拉粘接强度>30MPa，抗剪强度>18MPa），能承受较大荷载，且耐老化、耐疲劳、耐腐蚀，在预期寿命内性能稳定，适用于承受强力的结构件粘接的胶粘剂。结构胶可以用于金属、陶瓷、塑料、橡胶、木材等同种材料或者是不同种材料之间的粘结。利用结构胶来代替很多的传统的连接性。
结构胶又可以称为双组分结构胶，本领域技术人员可以根据需要对构成结构胶的各组分的配比进行调整，以满足结构胶的各方面性能。双组分结构胶是指由两种组分组成的无溶剂型的高性能结构胶粘剂。构成结构胶的各组分的配比不同，结构胶的粘接强度不同。
在不同场景中，对于结构胶的粘接强度的需求不同，因此需要对结构胶的组分比例进行监测。
结构胶的用量会影响粘接强度。采用结构胶进行粘接时，为了在不影响粘接强度的前提下进一步节约成本，因此需要对结构胶的用量进行监测。
目前，可以采用2D相机检测矩形界面上的结构胶的长度和宽度。具体地，通过2D相机检测结构胶的边缘与结构胶的涂胶界面边缘之间的距离，进一步推算出结构胶的长度和宽度。2D相机只能获取像素点尺度下的2D平面图像信息，无法获取结构胶的Z轴方向的高度差。
但是，当需要对曲面上设置的结构胶的尺寸信息进行检测时，通过2D相机对曲面上的结构胶的长度和宽度进行检测，2D相机垂直对曲面进行拍摄得到平面矩形，2D相机无法识别曲面的高度差，进而检测得到曲面上的结构胶的长度和宽度均小于对应的实际长度和实际宽度，造成结构胶的长度和宽度出现检测不准确的问题。
由于3D相机可以获取真实世界尺度下的3D信息，即深度图像。深度图像是指存储三维深度特征信息的图像。
在本申请中通过采用3D相机采集包含结构胶的三维彩色图像，通过三维彩色图像中结构胶上的激光点的高度信息以及三维彩色图像中结构胶的边缘与三维彩色图像的边缘之间的距离确定的长度信息和宽度信息，确定结构胶的体积，进而确定结构胶的用量。同时，通过三维彩色图像中结构胶对应区域的各像素点的灰度值确定结构胶的颜色，进而将灰度值与各预设灰度值范围进行比对，根据预设灰度值范围与预设组分比例之间的对应关系确定构成结构胶的组分比例信息，以提高结构胶的检测结果的准确率。激光点云表达目标空间分布的海量点集合。激光点云也称为点云，是利用激光在同一空间参考系下对物体表面进行照射，反射的激光会采样点的携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到海量激光点集合，这个点集合就称之为“点云”(Point Cloud)。
请参照图1，图1为本申请一实施例提供的结构胶的检测方法的流程示意图。
本实施例提供一种结构胶的检测方法，结构胶的检测方法包括如下步骤。
S1：获取三维彩色图像，三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；激光点云包括多个激光点。
S2：对彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶对应的轮廓区域。
S3：对轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各像素点对应的灰度值。
S4：基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果。
本实施例的技术方案中，通过采集待检测结构胶的三维彩色图像，能够得到三维彩色图像中待检测结构胶对应的各像素点的灰度值，便于确定待检测结构胶的颜色，后序可以根据待检测结构胶的颜色确定结构胶组分的比例检测结果；通过待检测结构胶对应的激光点的高度信息能够准确得到待检测结构胶的高度信息，进而提高待检测结构胶的检测结果的准确率。
在一些实施例中，在S1中获取三维彩色图像具体包括如下实施方式。
通过激光投射设备在设置有待检测结构胶的界面上投射均匀分布的激光光束，以在设置有待检测结构胶的界面上形成激光点云。当界面为平面时，投射于界面上的激光点云均匀分布；当界面为曲面时，投射于界面上的激光点云呈非均匀状态分布。例如，当激光投射于凸起界面上或凹陷界面上，凸起界面和凹陷界面上的激光点云相较于平面上的激光点云更加密集，扭曲程度越高。激光点云的密集度越高、扭曲程度越高，则表明界面的凹陷程度越深或凸起程度越高。
通过3D相机对涂覆于界面上的待检测结构胶进行图像采集，得到包含待检测结构胶的彩色图像。具体地，为了获取准确的检测结果，3D相机的拍摄方向垂直于界面。三维彩色图像中包含投射于平面和待检测结构胶上的激光点云。激光点云是由多个激光点组成，由于激光点云位于界面或待检测结构胶的表面，三维彩色图像中的各激光点具有高度信息。例如，位于待检测结构胶的表面的激光点的高度信息表示待检测结构胶的表面的高度信息，位于界面上激光点的高度信息表示界面的高度信息。
在一些实施例中，在S2中得到待检测结构胶对应的轮廓区域具体包括如下实施方式。
通过目标检测网络对三维彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶的轮廓区域。
可采用基于深度学习的方式进行端对端的处理，实现对彩色图像的目标检测，由此可得到该彩色图像中待检测结构胶的检测结果。仅作为示例，该检测结果可以包括：待检测结构胶在彩色图像的轮廓区域、轮廓区域的位置以及置信度等信息。轮廓区域是指待检测结构胶的边缘线构成的图形。置信度是指待检测结构胶的位置的检测结果可靠程度的百分比。端对端是针对网络中传输的两端设备间的关系而言的。端对端传输指的是在数据传输前，经过各种各样的交换设备，在两端设备间建立一条链路，就象它们是直接相连的一样，链路建立后，发送端就可以发送数据，直至数据发送完毕，接收端确认接收成功。
在一些实施例中，在S3中得到各像素点对应的灰度值具体包括如下实施方式。
将彩色图像中轮廓区域内各像素点的颜色在各通道的分量进行提取，得到像素点在各通道中的分量值，将像素点在各通道中的分量值作为像素点的灰度值。灰度值是指图像中每个像素点的亮度值，通常用0到255的整数表示。在灰度图像中，每个像素的灰度值表示该像素的亮度，灰度值越大表示该像素的亮度越高，越小表示该像素的亮度越低。例如，灰度值为0表示黑色，灰度值为255表示白色，灰度值在0到255之间的数值表示不同的灰度级别。
对于彩色图像来说，每个像素点通常包含红（R）、绿（G）、蓝（B）三个通道的颜色值。在一些实施例中，灰度值包括R分量值、G分量值和/或B分量值。也就是说，将彩色图像中轮廓区域内各像素点的颜色在R通道、G通道和B通道的分量分别进行提取，得到像素点对应的R分量值、G分量值、B分量值。也可以对彩色图像中轮廓区域内各像素点的颜色在R通道、G通道和B通道中的最多两个通道内的分量分别进行提取，得到像素点的灰度值。例如，仅对像素点的颜色在R通道、G通道的分量分别进行提取，将得到的R分量值、G分量值作为像素点的灰度值。R分量值、G分量值和B分量值的取值范围均为[0，255]。R分量值、G分量值和B分量值的数据类型均为uint8。
由于三维彩色图像的每一个像素点都是用红蓝绿这三种颜色合成的，根据R分量、G分量、B分量能够更便捷的计算各像素点的灰度值。
在一些实施例中，在S4中得到待检测结构胶的检测结果具体包括如下实施方式。
在本实施例中，待检测结构胶的检测结果包括待检测结构胶的体积信息和组分比例信息。
请参阅图2，图2是图1提供的结构胶的检测方法中步骤S4一具体实施例的流程示意图。
在一实施例中，检测结果包括组分比例信息。
S411：将轮廓区域内的各像素点的灰度值与预设灰度值范围进行比对。
具体地，基于轮廓区域内的各像素点的灰度值，确定轮廓区域内像素点的平均灰度值；将轮廓区域内像素点的平均灰度值与预设灰度值范围进行比对。
根据待检测结构胶对应的轮廓区域内的像素点的平均灰度值与预设灰度值范围进行比对，基于轮廓区域内的所有像素点的灰度值确定待检测结构胶的组分比例信息，使得待检测结构胶的组分比例信息更加可靠。
S412：响应于像素点对应的灰度值均符合对应的预设灰度值范围，则将预设灰度值范围对应的预设组分比例确定为待检测结构胶的组分比例信息。
具体地，响应于像素点的平均灰度值符合对应的预设灰度值范围，则将预设灰度值范围对应的预设组分比例确定为待检测结构胶的组分比例信息。其中，预设组分比例包括但不限于80：100、85:100、90：100、95:100、100：100、100:95、100：90、100:85、100：80。例如，构成待检测结构胶的组分包括第一组分和第二组分，待检测结构胶的组分比例信息可以为第一组分与第二组分的比值，比值可以为80：100、85:100、90：100、95:100、100：100、100:95、100：90、100:85、100：80中的一种，也可以根据实际情况进行设置。
通过将待检测结构胶对应的轮廓区域内的像素点的灰度值与预设灰度值范围进行比对，以确定待检测结构胶的颜色范围，进而根据结构胶的颜色与结构胶的预设组分比例之间的对应关系确定待检测结构胶的组分比例信息，使得待检测结构胶的组分比例的检测结果更加准确。
请参阅图3，图3是图1提供的结构胶的检测方法中步骤S4另一具体实施例的流程示意图。
在一些实施例中，检测结果包括体积信息。
S421：基于轮廓区域内激光点的高度信息和参考平面的高度信息之间的差值，确定待检测结构胶对应的各激光点的高度值；参考平面为待检测结构胶设置的表面。
具体地，基于轮廓区域在彩色图像中的位置信息确定对应位置的激光点的高度信息与参考平面的高度信息之间的差值，确定待检测结构胶对应的各激光点的高度值。参考平面为彩色图像中未设置待检测结构胶的表面。
S422：基于轮廓区域的轮廓点与三维彩色图像的边界之间的距离，确定待检测结构胶的长度值和宽度值。
具体地，3D相机根据轮廓区域的轮廓点与三维彩色图像的边界之间的距离，能够计算得到待检测结构胶的长度值和宽度值。
S423：基于待检测结构胶的长度值、宽度值和待检测结构胶对应的激光点的高度值，确定待检测结构胶的体积信息。
具体地，将待检测结构胶对应激光点云中各激光点的高度值进行平均，得到待检测结构胶的平均高度值；基于待检测结构胶的长度值、宽度值和平均高度值，确定待检测结构胶的体积信息。
通过待检测结构胶上的所有激光点的高度值确定平均高度值，再根据待检测结构胶的平均高度值、长度值和宽度值确定待检测结构胶的体积信息，可以提高待检测结构胶的体积信息的可靠性。
本实施例中根据三维彩色图像中的待检测结构胶上的激光点的高度值与设置待检测结构胶的参考平面的的高度值之间的差值，进而准确得到待检测结构胶的平均高度值，再通过待检测结构胶的长度值、宽度值和平均高度值可以准确计算待检测结构胶的体积信息，以便于确定待检测结构胶的用量信息。
在一些实施例中，基于彩色图像的成像原理对三维彩色图像进行颜色分离，得到至少一张分量图像。在本实施例中，对彩色图像进行颜色分离得到三张分量图像，具体为红色通道对应的红分量图像、绿色通道对应的绿分量图像和蓝色通道对应的蓝分量图像。彩色图像的成像原理是通过红、绿、蓝三种颜色进行组合呈现的颜色。
基于轮廓区域映射在分量图像中的目标区域对应的各像素点的灰度值，确定分量图像对应的色差值。具体地，将选取分量图像中目标区域对应的最大灰度值和最小灰度值，将最大灰度值和最小灰度值的差值作为对应分量图像的色差值。
响应于色差值不符合预设范围，则确定待检测结构胶出现异常。具体地，将彩色图像对应的分量图像的色差值与对应的预设范围进行比较，当色差值处于预设范围，则表明待检测结构胶的颜色均匀，确定待检测结构胶正常。当色差值未处于预设范围内，则表明待检测结构胶的颜色不均匀，确定待检测结构胶出现异常，需要发出警告。
通过对三维彩色图像对应的分量图像中目标区域的色差值进行检测，以便于根据待检测结构胶的颜色的均匀程度确定待检测结构胶是否出现异常，进而提高待检测结构胶的检测准确率。
请参阅图4，图4是本申请提供的结构胶的检测装置一实施例的框架示意图。
本申请提供了一种结构胶的检测装置40，结构胶的检测装置40包括采集模块41、检测模块42、处理模块43和分析模块44。
采集模块41用于获取三维彩色图像，三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；激光点云包括多个激光点。
检测模块42用于对彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶对应的轮廓区域。
处理模块43用于对轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各像素点对应的灰度值。
分析模块44用于基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果。
本申请实施例的技术方案中，通过采集待检测结构胶的三维彩色图像，能够得到三维彩色图像中待检测结构胶对应的各像素点的灰度值，便于确定待检测结构胶的颜色，后序可以根据待检测结构胶的颜色确定结构胶组分的比例检测结果；通过待检测结构胶对应的激光点的高度信息能够准确得到待检测结构胶的高度信息，进而提高待检测结构胶的检测结果的准确率。
请参阅图5，图5是本申请提供的终端一实施例的框架示意图。终端50包括相互耦接的存储器51和处理器52，处理器52用于执行存储器51中存储的程序指令，以实现上述任一结构胶的检测方法实施例的步骤。在一个具体的实施场景中，终端50可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，终端50还可以包括但不限于笔记本电脑、平板电脑等移动设备。
具体而言，处理器52用于控制其自身以及存储器51以实现上述任一结构胶的检测方法实施例的步骤。处理器52还可以称为CPU（Central Processing Unit，中央处理单元）。处理器52可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器52还可以是通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP）、专用集成电路（ApplicationSpecific Integrated Circuit, ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable GateArray，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。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。另外，处理器52可以由集成电路芯片共同实现。
上述方案，提供了一种结构胶的检测方法，包括：获取三维彩色图像，三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；对彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶对应的轮廓区域；对轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各像素点对应的灰度值；基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果。
请参阅图6，图6为本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质60存储有能够被处理器运行的程序指令601，程序指令601用于实现上述任一结构胶的检测方法实施例的步骤。
上述方案，提供了一种结构胶的检测方法，包括：获取三维彩色图像，三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；对彩色图像进行目标检测，得到待检测结构胶对应的轮廓区域；对轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各像素点对应的灰度值；基于轮廓区域内的激光点的高度信息和/或轮廓区域内各像素点的灰度值，确定待检测结构胶的检测结果。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
另外，在本申请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，本申请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（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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申请各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本申请的权利要求和说明书的范围当中。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本申请并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。
Claims (10)
1.一种结构胶的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
获取三维彩色图像，所述三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；所述激光点云包括多个激光点；
对所述彩色图像进行目标检测，得到所述待检测结构胶对应的轮廓区域；
对所述轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各所述像素点对应的灰度值；
基于所述轮廓区域内的所述激光点的高度信息和/或所述轮廓区域内各所述像素点的灰度值，确定所述待检测结构胶的检测结果。
2.根据权利要求1所述的结构胶的检测方法，其特征在于，所述检测结果包括组分比例信息；
所述基于所述轮廓区域内的所述激光点的高度信息和/或所述轮廓区域内各所述像素点的灰度值，确定所述待检测结构胶的检测结果，包括：
将所述轮廓区域内的各所述像素点的灰度值与预设灰度值范围进行比对；
响应于所述像素点对应的所述灰度值均符合对应的所述预设灰度值范围，则将所述预设灰度值范围对应的预设组分比例确定为所述待检测结构胶的组分比例信息。
3.根据权利要求2所述的结构胶的检测方法，其特征在于，
所述将所述轮廓区域内的各所述像素点的灰度值与预设灰度值范围进行比对，包括：
基于所述轮廓区域内的各所述像素点的灰度值，确定所述轮廓区域内所述像素点的平均灰度值；
将所述轮廓区域内所述像素点的平均灰度值与所述预设灰度值范围进行比对；
所述响应于所述像素点对应的所述灰度值均符合对应的所述预设灰度值范围，则将所述预设灰度值范围对应的预设组分比例确定为所述待检测结构胶的组分比例信息，包括：
响应于所述像素点的平均灰度值符合对应的所述预设灰度值范围，则将所述预设灰度值范围对应的所述预设组分比例确定为所述待检测结构胶的组分比例信息。
4.根据权利要求2所述的结构胶的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：
对所述三维彩色图像进行颜色分离，得到至少一张分量图像；
基于所述轮廓区域映射在所述分量图像中的目标区域对应的各所述像素点的灰度值，确定所述分量图像对应的色差值；
响应于所述色差值不符合预设范围，则确定所述待检测结构胶出现异常。
5.根据权利要求1至4任一项所述的结构胶的检测方法，其特征在于，所述灰度值包括R分量值、G分量值和/或B分量值。
6.根据权利要求1所述的结构胶的检测方法，其特征在于，所述检测结果包括体积信息；
所述基于所述轮廓区域内的所述激光点的高度信息和/或所述轮廓区域内各所述像素点的灰度值，确定所述待检测结构胶的检测结果，包括：
基于所述轮廓区域内所述激光点的高度信息和参考平面的高度信息之间的差值，确定所述待检测结构胶对应的各所述激光点的高度值；所述参考平面为所述待检测结构胶设置的表面；
基于所述轮廓区域的轮廓点与所述三维彩色图像的边界之间的距离，确定所述待检测结构胶的长度值和宽度值；
基于所述待检测结构胶的所述长度值、所述宽度值和所述待检测结构胶对应的所述激光点的高度值，确定所述待检测结构胶的体积信息。
7.根据权利要求6所述的结构胶的检测方法，其特征在于，
所述基于所述待检测结构胶的所述长度值、所述宽度值和所述待检测结构胶对应的所述激光点的高度值，确定所述待检测结构胶的体积信息，包括：
将所述待检测结构胶对应的各所述激光点的高度值进行平均，得到所述待检测结构胶的平均高度值；
基于所述待检测结构胶的所述长度值、所述宽度值和所述平均高度值，确定所述待检测结构胶的体积信息。
8.一种结构胶的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：
采集模块，用于获取三维彩色图像，所述三维彩色图像包括包含待检测结构胶的彩色图像以及具有高度信息的激光点云；所述激光点云包括多个激光点；
检测模块，用于对所述彩色图像进行目标检测，得到所述待检测结构胶对应的轮廓区域；
处理模块，用于对所述轮廓区域内包含的各像素点进行颜色提取，得到各所述像素点对应的灰度值；
分析模块，用于基于所述轮廓区域内的所述激光点的高度信息和/或所述轮廓区域内各所述像素点的灰度值，确定所述待检测结构胶的检测结果。
9.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器以及存储于所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器用于执行程序数据以实现如权利要求1~7任一项所述的结构胶的检测方法中的步骤。
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如权利要求1~7任一项所述的结构胶的检测方法中的步骤。
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