CN116576806B - 一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，属于厚度检测设备技术领域。本发明通过视觉分析技术依次获取两个试块的视觉厚度计算值，进而得到两个试块的视觉厚度计算值比值，与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值的比值进行作差比较，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果，仅需两个试块且不需要预先获取其精确的厚度，即可获取当前厚度检测设备的精密度评估结果，进而进行精密度校正，即使在试块厚度记错或者多次使用后试块出现磨损厚度减小的情况下也能够实现精密度校正。

Description

一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统

技术领域

本发明涉及厚度检测设备技术领域，具体涉及一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统。

背景技术

测厚的方法很多，除了常规的机械方法(卡尺、千分尺等)外，还有其他一些方法，如超声波测量、射线测厚、磁性测厚、电流法测厚等。这些方法中，对于目前检验应用最广的是超声波测厚。

其中，超声波测厚设备是根据超声波脉冲反射原理来进行厚度测量的，当探头发射的超声波脉冲通过被测物体到达材料分界面时，脉冲被反射回探头，通过设备主机测量超声波在材料中传播的时间来确定被测材料的厚度。凡能使超声波以一恒定速度在其内部传播的各种材料均可采用此原理测量。

用超声波测厚设备测量厚前，要先试块对仪器进行校准。如已知材料声速，可预先调好声速值，然后在设备主机附带的试块上，调节“校准键”按钮，仪器即调试完毕。在实际使用中发现，使用不同品牌的测厚仪，其产品附带的试块的厚度大多各不相同，并且在使用过程中容易出现试块厚度记错或者多次使用后试块出现磨损厚度减小的情况，这样便无法对超声波测厚设备的精密度进行准确管控，进而造成后续得到的待测量物体的厚度数据不准确的问题，给使用过程带来极大的麻烦，上述问题亟待解决，为此，提出一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决在校准时出现试块厚度记错或者多次使用后试块出现磨损厚度减小的情况，进而无法对超声波测厚设备的精密度进行准确管控的问题，提供了一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括第一图像获取模块、第二图像获取模块、目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块、精密度判断模块、精密度校正模块；

所述第一图像获取模块，用于依次获取两个试块的深度图像，即获取两个试块深度图像，并对两个试块深度图像进行预处理；

所述第二图像获取模块，用于依次获取两个试块的RGB三通道图像，即获取两个试块RGB三通道图像，并对两个试块RGB三通道图像进行预处理；

所述目标识别模块，用于对经过预处理的深度图像/RGB三通道图像中的试块进行目标识别，获取对应的第一试块检测框图像/第二试块检测框图像；

所述轮廓检测模块，用于对两个试块的第一试块检测框图像、两个试块的第二试块检测框图像进行轮廓检测处理；

所述视觉厚度计算模块，用于计算得到两个试块的视觉厚度计算值；

所述精密度判断模块，用于根据两个试块的视觉厚度计算值的比值，与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值的比值进行作差，得到比值差值，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果；

所述精密度校正模块，用于根据当前厚度检测设备的精密度评估结果对设备的精密度进行校正，直至该比值差值的绝对值在设定阈值范围内。

更进一步地，所述第一图像获取模块包括第一图像获取单元、第一图像预处理单元；所述第一图像获取单元用于依次获取两个试块的深度图像，即获取两个试块深度图像；所述第一图像预处理单元用于对两个试块深度图像进行降噪处理；所述深度图像获取单元为深度相机，通过深度相机拍摄并获取包含试块顶面的深度图像。

更进一步地，所述第二图像获取模块包括第二图像获取单元、第二图像预处理单元；所述第二图像获取单元用于依次获取两个试块的RGB三通道图像，即获取两个试块RGB三通道图像；所述第二图像预处理单元用于对两个试块RGB三通道图像进行灰度、降噪及图像增强处理；所述第二图像获取单元为高清相机，通过高清相机拍摄并获取包含试块侧面的RGB三通道图像。

更进一步地，所述目标识别模块包括第一目标识别单元，第二目标识别单元；所述第一目标识别单元用于对经过预处理的深度图像中的试块进行目标识别，获取第一试块检测框，并将第一试块检测框从经过预处理的深度图像裁剪下来，依次得到两个试块的第一试块检测框图像；所述第二目标识别单元用于对经过预处理的RGB三通道图像中的试块进行目标识别，获取第二试块检测框，并将第二试块检测框从经过预处理的RGB三通道图像中裁剪下来，依次得到两个试块的第二试块检测框图像。

更进一步地，所述轮廓检测模块包括第一轮廓检测单元、第二轮廓检测单元；所述第一轮廓检测单元用于依次对两个试块的第一试块检测框图像进行轮廓检测并提取试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息；所述第二轮廓检测单元用于依次对两个试块的第二试块检测框图像进行轮廓检测并提取试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息。

更进一步地，所述视觉厚度计算模块包括第一视觉厚度计算单元、第二视觉厚度计算单元、均值计算单元；所述第一视觉厚度计算单元用于根据试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，获取图像中各个点距离深度相机的距离值，提取最小的距离值，记为Si，将试块底面所在平面视为基准面，然后将距离值Si与基准面和深度相机镜头平面所在平面之间的高度差作差，对差值求绝对值，将该绝对值作为各试块的第一厚度值FSi；所述第二视觉厚度计算单元用于根据试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，计算轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点之间的像素距离值，记为RNi，轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点记为一个像素点对，对轮廓线中所有纵轴坐标值相同的像素点对之间的像素距离值进行算数平均处理，得到像素点对像素距离平均值RAi，然后根据像素点对像素距离平均值RAi进行比例变换，得到实际空间坐标下的各试块的第二厚度值Sri，再将各试块的第二厚度值Sri发送至均值计算单元中；所述均值计算单元中用于对单个试块的第一厚度值FSi、第二厚度值Sri进行算数平均，得到两个试块的视觉厚度计算值，记为Ei；其中i为1或2，表示第一个试块或第二试块，N表示第N个像素点对。

更进一步地，所述精密度判断模块的处理过程如下：

S31：将两个试块的视觉厚度计算值E1、E2的比值与两个试块的厚度测量值C1、C2之间的比值/>进行作差并求绝对值处理，获取比值差值的绝对值；

S32：将比值差值的绝对值与设定阈值进行比较，当比值差值的绝对值不在设定阈值范围内，表示当前厚度检测设备的精密度评估结果为不准确，需要校正，当比值差值的绝对值在设定阈值范围内，表示当前厚度检测设备的精密度评估结果为准确，不需要校正。

更进一步地，利用所述精密度管控系统进行精密度校正的具体过程如下：

S1：先将第一个试块放置在指定位置，通过第一图像获取模块获取第一个试块的深度图像，并对第一个试块深度图像进行预处理，同时通过第二图像获取模块获取第一个试块的RGB三通道图像，并对第一个试块RGB三通道图像进行预处理，然后依次利用目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块获取第一个试块的视觉厚度计算值E1；

S2：然后操作人员手持探头进行检测获取第一个试块厚度测量值C1；

S3：再将第二个试块放置在指定位置，通过第一图像获取模块获取第二个试块的深度图像，并对第二个试块深度图像进行预处理，同时通过第二图像获取模块获取第二个试块的RGB三通道图像，并对第二个试块RGB三通道图像进行预处理，然后依次利用目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块获取第二个试块的视觉厚度计算值E2；

S4：然后操作人员手持探头进行检测获取第二个试块厚度测量值C2；

S5：利用精密度判断模块根据两个试块的视觉厚度计算值E1、E2的比值与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值C1、C2的比值/>进行作差，得到比值差值，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果；

S6：利用精密度校正模块根据当前厚度检测设备的精密度评估结果对设备的精密度进行校正，直至比值差值的绝对值在设定阈值范围内。

本发明相比现有技术具有以下优点：该基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，通过视觉分析技术依次获取两个试块的视觉厚度计算值，进而得到两个试块的视觉厚度计算值比值，与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值的比值进行作差比较，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果，仅需两个试块且不需要预先获取其精确的厚度，即可获取当前厚度检测设备的精密度评估结果，进而进行精密度校正，即使在试块厚度记错或者多次使用后试块出现磨损厚度减小的情况下也能够实现精密度校正。

附图说明

图1是本发明实施例中基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统的整体结构示意图；

图2是本发明实施例中基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控装置的正视局部结构示意图；

图3是本发明实施例中基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控装置的俯视局部结构示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1-3所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，包括第一图像获取模块、第二图像获取模块、目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块、精密度判断模块、精密度校正模块；

在本实施例中，所述第一图像获取模块，用于依次获取两个试块的深度图像，即获取两个试块深度图像，并对两个试块深度图像进行预处理；

具体的，所述第一图像获取模块包括第一图像获取单元、第一图像预处理单元；所述第一图像获取单元用于依次获取两个试块的深度图像，即获取两个试块深度图像，并将两个试块深度图像发送至所述第一图像预处理单元中；所述第一图像预处理单元用于对两个试块深度图像进行降噪处理，并将经过降噪处理的两个试块深度图像发送至所述目标识别模块中；

作为更具体的，所述深度图像获取单元为(微型)深度相机4，所述深度相机4位于试块9的上方，用于拍摄并获取包含试块顶面的深度图像。

在本实施例中，所述第二图像获取模块，用于依次获取两个试块的RGB三通道图像，即获取两个试块RGB三通道图像，并对两个试块RGB三通道图像进行预处理；

具体的，所述第二图像获取模块包括第二图像获取单元、第二图像预处理单元；所述第二图像获取单元用于依次获取两个试块的RGB三通道图像，即获取两个试块RGB三通道图像，并将两个试块RGB三通道图像发送至所述第二图像预处理单元中；所述第二图像预处理单元用于对两个试块RGB三通道图像进行灰度、降噪及图像增强处理，并将经过灰度、降噪及图像增强处理发送至所述目标识别模块中；

作为更具体的，所述第二图像获取单元为(微型)高清相机8，所述高清相机8位于试块的一侧，用于拍摄并获取包含试块侧面的RGB三通道图像。

在本实施例中，所述目标识别模块，用于对经过预处理的深度图像/RGB三通道图像中的试块进行目标识别，获取对应的第一试块检测框图像/第二试块检测框图像；

具体的，所述目标识别模块包括第一目标识别单元，第二目标识别单元；所述第一目标识别单元用于对经过预处理的深度图像中的试块进行目标识别，获取第一试块检测框，并将第一试块检测框从经过预处理的深度图像裁剪下来，依次得到两个试块的第一试块检测框图像，将第一试块检测框图像发送至所述轮廓检测模块中进行轮廓检测处理；所述第二目标识别单元用于对经过预处理的RGB三通道图像中的试块进行目标识别，获取第二试块检测框，并将第二试块检测框从经过预处理的RGB三通道图像中裁剪下来，依次得到两个试块的第二试块检测框图像，将第二试块检测框图像发送至所述轮廓检测模块中进行轮廓检测处理。

作为更具体的，所述第一目标识别单元通过经过训练集训练的第一目标识别网络对经过预处理的深度图像中的试块进行目标识别；所述第二目标识别单元通过经过训练集训练的第二目标识别网络对经过预处理的RGB三通道图像中的试块进行目标识别。

在本实施例中，所述轮廓检测模块用于对两个试块的第一试块检测框图像、两个试块的第二试块检测框图像进行轮廓检测处理；

具体的，所述轮廓检测模块包括第一轮廓检测单元、第二轮廓检测单元；所述第一轮廓检测单元用于依次对两个试块的第一试块检测框图像进行轮廓检测并提取试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，并将试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息发送至所述视觉厚度计算模块中进行视觉厚度计算工作；所述第二轮廓检测单元用于依次对两个试块的第二试块检测框图像进行轮廓检测并提取试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，并将试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息发送至所述视觉厚度计算模块中进行视觉厚度计算工作。

作为更具体的，轮廓检测单元通过OpenCv中的轮廓检测函数实现。

在本实施例中，所述视觉厚度计算模块用于计算得到两个试块的视觉厚度计算值；

具体的，所述视觉厚度计算模块包括第一视觉厚度计算单元、第二视觉厚度计算单元、均值计算单元；所述第一视觉厚度计算单元用于根据试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，获取图像中各个点距离深度相机的距离值，提取最小的距离值，记为Si，将试块底面所在平面视为基准面，然后将距离值Si与基准面和深度相机镜头平面所在平面之间的高度差(基准面和深度相机镜头平面所在平面之间的高度差已知)作差，对差值求绝对值，将该绝对值作为各试块的第一厚度值FSi，然后将第一厚度值FSi发送至均值计算单元中；所述第二视觉厚度计算单元用于根据试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，计算轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点之间的像素距离值，记为RNi，轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点记为一个像素点对，对轮廓线中所有纵轴坐标值相同的像素点对之间的像素距离值进行算数平均处理，得到像素点对像素距离平均值RAi，然后根据像素点对像素距离平均值RAi进行比例变换，得到实际空间坐标下的各试块的第二厚度值Sri，再将各试块的第二厚度值Sri发送至均值计算单元中；所述均值计算单元中用于对单个试块的第一厚度值FSi、第二厚度值Sri进行算数平均，得到两个试块的视觉厚度计算值，记为Ei，将视觉厚度计算值Ei发送至精密度判断模块中；其中i为1或2，表示第一个试块或第二试块，N表示第N个像素点对。

作为更具体的，所述第一视觉厚度计算单元的处理过程如下：

S11：根据试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，获取图像中各个点距离深度相机的距离值，提取最小的距离值，记为Si；

S12：将试块底面所在平面视为基准面，然后将距离值Si与基准面和深度相机镜头平面所在平面之间的高度差作差，对差值求绝对值，进而计算得到各试块的第一厚度值FSi；

S13：然后将第一厚度值FSi发送至均值计算单元中。

在所述步骤S12中，高度差为实际空间坐标下的高度差值。

作为更具体的，所述第二视觉厚度计算单元的处理过程如下：

S21：根据试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，计算轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点之间的像素距离值，记为RNi，轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点记为一个像素点对；

S22：对轮廓线中所有纵轴坐标值相同的像素点对之间的像素距离值进行算数平均处理，得到像素点对像素距离平均值RAi；

S23：然后根据像素点对像素距离平均值RAi进行比例变换，得到实际空间坐标下的各试块的第二厚度值Sri；

S24：再将各试块的第二厚度值Sri发送至均值计算单元中。

在所述步骤S23中，图像中任两个像素点之间的像素距离与实际空间坐标下的距离之间的比值是固定的。

在本实施例中，所述精密度判断模块用于根据两个试块的视觉厚度计算值E1、E2的比值与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值C1、C2的比值/>进行作差，得到比值差值，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备(超声波测厚设备)的精密度评估结果；

具体的，所述精密度判断模块的处理过程如下：

S31：将两个试块的视觉厚度计算值E1、E2的比值与两个试块的厚度测量值C1、C2之间的比值/>进行作差并求绝对值处理，获取比值差值的绝对值；

S32：将比值差值的绝对值与设定阈值进行比较，当比值差值的绝对值不在设定阈值范围内，表示当前厚度检测设备的精密度评估结果为不准确，需要校正，当比值差值的绝对值在设定阈值范围内，表示当前厚度检测设备的精密度评估结果为准确，不需要校正。

在本实施例中，所述精密度校正模块用于根据当前厚度检测设备的精密度评估结果对设备的精密度进行校正，直至比值差值的绝对值在设定阈值范围内。

本实施例还提供了一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控装置，用于供上述的精密度管控系统对厚度检测设备的精密度校正工作所用，包括放置平台1、门形架2、连接座3、深度相机4、高清相机8、主控箱(图2、3中未示出)；所述门形架2设置在所述放置平台1上端，位于试块9的上方，所述连接座3固定设置在所述门形架2下端中间位置，深度相机4均固定设置在所述连接座3上，所述高清相机8位于试块9的一侧，所述高清相机8、深度相机4均与所述主控箱通讯连接，所述厚度检测设备的探头与其设备主机通信连接，所述厚度检测设备的设备主机与所述主控箱通信连接。

在本实施例中，所述精密度管控装置还包括固定架7，所述固定架7位于试块9一侧，所述高清相机8安装在所述固定架7上。

需要说明的是，在本实施例中，试块9为规则的六面体，比如长方体、正方体，在轻微磨损后，仍可视为规则的六面体。

在本实施例中，所述目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块、精密度判断模块、精密度校正模块均与软件程序的形式烧录在所述主控箱中的主控板上。

在本实施例中，利用所述精密度管控系统进行精密度校正的具体过程如下：

S1：先将第一个试块放置在(放置平台1上)指定位置，通过第一图像获取模块获取第一个试块的深度图像，并对第一个试块深度图像进行预处理，同时通过第二图像获取模块获取第一个试块的RGB三通道图像，并对第一个试块RGB三通道图像进行预处理，然后依次利用目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块获取第一个试块的视觉厚度计算值E1；

S2：然后操作人员手持探头进行检测获取第一个试块厚度测量值C1；

S3：再将第二个试块放置在指定位置，通过第一图像获取模块获取第二个试块的深度图像，并对第二个试块深度图像进行预处理，同时通过第二图像获取模块获取第二个试块的RGB三通道图像，并对第二个试块RGB三通道图像进行预处理，然后依次利用目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块获取第二个试块的视觉厚度计算值E2；

S4：然后操作人员手持探头进行检测获取第二个试块厚度测量值C2；

S5：利用精密度判断模块根据两个试块的视觉厚度计算值E1、E2的比值与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值C1、C2的比值/>进行作差，得到比值差值，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果；

S6：利用精密度校正模块根据当前厚度检测设备的精密度评估结果对设备的精密度进行校正，直至比值差值的绝对值在设定阈值范围内。

综上所述，上述实施例的基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，通过视觉分析技术依次获取两个试块的视觉厚度计算值，进而得到两个试块的视觉厚度计算值比值，与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值的比值进行作差比较，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果，仅需两个试块且不需要预先获取其精确的厚度，即可获取当前厚度检测设备的精密度评估结果，进而进行精密度校正，即使在试块厚度记错或者多次使用后试块出现磨损厚度减小的情况下也能够实现精密度校正。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，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。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于，包括第一图像获取模块、第二图像获取模块、目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块、精密度判断模块、精密度校正模块；

所述第一图像获取模块，用于依次获取两个试块的深度图像，即获取两个试块深度图像，并对两个试块深度图像进行预处理；

所述第二图像获取模块，用于依次获取两个试块的RGB三通道图像，即获取两个试块RGB三通道图像，并对两个试块RGB三通道图像进行预处理；

所述目标识别模块，用于对经过预处理的深度图像/RGB三通道图像中的试块进行目标识别，获取对应的第一试块检测框图像/第二试块检测框图像；

所述轮廓检测模块，用于对两个试块的第一试块检测框图像、两个试块的第二试块检测框图像进行轮廓检测处理；

所述视觉厚度计算模块，用于计算得到两个试块的视觉厚度计算值；

所述精密度判断模块，用于根据两个试块的视觉厚度计算值的比值，与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值的比值进行作差，得到比值差值，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果；

所述精密度校正模块，用于根据当前厚度检测设备的精密度评估结果对设备的精密度进行校正，直至该比值差值的绝对值在设定阈值范围内。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述第一图像获取模块包括第一图像获取单元、第一图像预处理单元；所述第一图像获取单元用于依次获取两个试块的深度图像，即获取两个试块深度图像；所述第一图像预处理单元用于对两个试块深度图像进行降噪处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述第一图像获取单元为深度相机，通过深度相机拍摄并获取包含试块顶面的深度图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述第二图像获取模块包括第二图像获取单元、第二图像预处理单元；所述第二图像获取单元用于依次获取两个试块的RGB三通道图像，即获取两个试块RGB三通道图像；所述第二图像预处理单元用于对两个试块RGB三通道图像进行灰度、降噪及图像增强处理。

5.根据权利要求4所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述第二图像获取单元为高清相机，通过高清相机拍摄并获取包含试块侧面的RGB三通道图像。

6.根据权利要求5所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述目标识别模块包括第一目标识别单元，第二目标识别单元；所述第一目标识别单元用于对经过预处理的深度图像中的试块进行目标识别，获取第一试块检测框，并将第一试块检测框从经过预处理的深度图像裁剪下来，依次得到两个试块的第一试块检测框图像；所述第二目标识别单元用于对经过预处理的RGB三通道图像中的试块进行目标识别，获取第二试块检测框，并将第二试块检测框从经过预处理的RGB三通道图像中裁剪下来，依次得到两个试块的第二试块检测框图像。

7.根据权利要求6所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述轮廓检测模块包括第一轮廓检测单元、第二轮廓检测单元；所述第一轮廓检测单元用于依次对两个试块的第一试块检测框图像进行轮廓检测并提取试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息；所述第二轮廓检测单元用于依次对两个试块的第二试块检测框图像进行轮廓检测并提取试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息。

8.根据权利要求7所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述视觉厚度计算模块包括第一视觉厚度计算单元、第二视觉厚度计算单元、均值计算单元；所述第一视觉厚度计算单元用于根据试块顶面轮廓中包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，获取图像中各个点距离深度相机的距离值，提取最小的距离值，记为Si，将试块底面所在平面视为基准面，然后将距离值Si与基准面和深度相机镜头平面所在平面之间的高度差作差，对差值求绝对值，将该绝对值作为各试块的第一厚度值FSi；所述第二视觉厚度计算单元用于根据试块侧面轮廓线包含的所有像素点在像素坐标系中的坐标信息，计算轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点之间的像素距离值，记为RNi，轮廓线中纵轴坐标值相同的两个像素点记为一个像素点对，对轮廓线中所有纵轴坐标值相同的像素点对之间的像素距离值进行算数平均处理，得到像素点对像素距离平均值RAi，然后根据像素点对像素距离平均值RAi进行比例变换，得到实际空间坐标下的各试块的第二厚度值Sri，再将各试块的第二厚度值Sri发送至均值计算单元中；所述均值计算单元中用于对单个试块的第一厚度值FSi、第二厚度值Sri进行算数平均，得到两个试块的视觉厚度计算值，记为Ei；其中i为1或2，表示第一个试块或第二试块，N表示第N个像素点对。

9.根据权利要求8所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：所述精密度判断模块的处理过程如下：

S31：将两个试块的视觉厚度计算值E1、E2的比值，与两个试块的厚度测量值C1、C2之间的比值/>进行作差并求绝对值处理，获取比值差值的绝对值；

S32：将比值差值的绝对值与设定阈值进行比较，当比值差值的绝对值不在设定阈值范围内，表示当前厚度检测设备的精密度评估结果为不准确，需要校正，当比值差值的绝对值在设定阈值范围内，表示当前厚度检测设备的精密度评估结果为准确，不需要校正。

10.根据权利要求9所述的一种基于视觉分析的厚度检测设备用的精密度管控系统，其特征在于：利用所述精密度管控系统进行精密度校正的具体过程如下：

S1：先将第一个试块放置在指定位置，通过第一图像获取模块获取第一个试块的深度图像，并对第一个试块深度图像进行预处理，同时通过第二图像获取模块获取第一个试块的RGB三通道图像，并对第一个试块RGB三通道图像进行预处理，然后依次利用目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块获取第一个试块的视觉厚度计算值E1；

S2：然后操作人员手持探头进行检测获取第一个试块厚度测量值C1；

S3：再将第二个试块放置在指定位置，通过第一图像获取模块获取第二个试块的深度图像，并对第二个试块深度图像进行预处理，同时通过第二图像获取模块获取第二个试块的RGB三通道图像，并对第二个试块RGB三通道图像进行预处理，然后依次利用目标识别模块、轮廓检测模块、视觉厚度计算模块获取第二个试块的视觉厚度计算值E2；

S4：然后操作人员手持探头进行检测获取第二个试块厚度测量值C2；

S5：利用精密度判断模块根据两个试块的视觉厚度计算值E1、E2的比值，与厚度检测设备的探头测得的两个试块的厚度测量值C1、C2的比值/>进行作差，得到比值差值，根据比值差值与设定阈值进行判断，获取当前厚度检测设备的精密度评估结果；

S6：利用精密度校正模块根据当前厚度检测设备的精密度评估结果对设备的精密度进行校正，直至比值差值的绝对值在设定阈值范围内。