【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于充電器檢測領域，具體涉及一種用于充電器電源的缺陷檢測方法及系統、存儲介質。
技術介紹
1、機器視覺是一項綜合技術，其包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術。一個5178型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。
2、在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
3、但是現有的技術中，在對電源充電器進行識別時，大多都是通過人工或其他類型的檢測方法(如超聲波等無損檢測方式)，對表面缺陷及內部缺陷進行檢測，但是由于電源本身的特性，其兩面為非金屬材料，中間夾有金屬導電物質，在檢測時容易產生誤差，從而造成缺陷難以檢測，并且檢測的精度底下，無法滿足現有的使用需求。
技術實現思路
1、針對現有技術的以上缺陷或改進需求中的一種或者多種，本專利技術提供了一種用于充電器電源的缺陷檢測方法及系統、存儲介質，其中通過
2、為實現上述目的，本專利技術提供一種用于充電器電源的缺陷檢測方法，該方法包括以下步驟：
3、通過雙目相機對電源外殼體的內部和外部同時進行拍攝，獲取電源外殼體在兩個相機拍攝下的圖片數據；
4、
5、得到每個像素點在內外兩個面產生偏差之后，通過分割網絡實現分割，再根據標簽，對訓練的結果進行評價，最終得到內部和外部的拍攝數據和參考信息；
6、利用訓練好的模型對每個像素點進行rgb的還原，得到最終修復好的電源像素點；
7、將修復好的信息再傳輸到缺陷檢測模塊，判斷是否具有缺陷。
8、作為本專利技術的進一步改進，對像素偏差的獲取中，具體包括以下步驟：在相機拍攝前對相機進行標定以獲得相機的內參矩陣，并通過拍攝棋盤格以獲得相機的畸變矩陣；
9、根據標定好的參數，對相機拍攝的圖片進行矯正以消除相機的畸變，以使得兩臺相機的拍攝圖像大小一致、視角一致。
10、作為本專利技術的進一步改進，在通過分割網絡實現分割的步驟中，具體包括以步驟：
11、通過雙目立體相機，對同一圖像進行拍攝以獲得兩張在同一空間下的不同視角的圖像，以及兩張圖像之間基線；
12、將世界坐標系轉換為相機坐標系，再從不同視角拍攝的兩張圖像的像素坐標系分別轉換為相機坐標系，兩個相機拍攝的圖像之間的相機坐標系互相轉換需要單應性矩陣；
13、通過相機所拍攝到的兩張圖像，獲取圖像上的每個點都對應的相機坐標系下的三維坐標，并通過三角測量，計算出每個點在相機坐標系下的三維坐標，再通過單應性矩陣可以計算出每個點在另一個相機坐標系下的對應點，兩張圖像上的點通過三角測量，最終計算出圖像上所有點的深度信息，得到兩張圖像的深度特征圖；
14、將深度特征圖轉換到世界坐標系，將兩張分別屬于兩張圖像下的深度特征圖，轉換到同一個世界坐標系下；
15、計算得到深度特征圖之后，得到每個像素點都對應一個高度h，通過這個高度h，將其轉換為距離變換，再根據兩個相機之間的基線，計算出距離d1、d2以及兩個相機之間的距離；計算出像素偏差，對每個相機的位置進行矯正。
16、作為本專利技術的進一步改進，還包括以下步驟：收集包含充電器外殼內部和外部的圖像數據，并對其進行標注；選擇網絡架構來實現語義分割,采用編碼器-解碼器結構，編碼器提取高層特征，解碼器逐步恢復到原圖分辨率以進行分割；采用交叉熵損失函數和dice系數損失函數作為訓練損失函數，確保模型在分割精度和召回率之間取得平衡；使用訓練數據集對模型進行訓練；
17、根據不同區域的標簽，計算每個區域的iou值，得到模型對每種區域的分割能力；生成分割結果圖，顯示不同區域的標記，便于后續處理和分析；
18、利用分割結果提取充電器外殼的內部和外部信息，生成包含缺陷區域的標簽圖，為后續的缺陷檢測提供基礎數據；將分割結果與參考標準進行對比，分析不同區域的差異，確保檢測的準確性和完整性。
19、作為本專利技術的進一步改進，定期評估模型的性能，利用驗證集計算準確率、召回率和f1分數；
20、使用標準評價指標對模型的分割效果進行評估，以確定模型在不同類別上的性能。
21、作為本專利技術的進一步改進，在對每個像素點進行rgb的還原的步驟中，具體包括以下步驟：
22、利用訓練好的語義分割模型，對每個像素點進行rgb還原，確保每個像素根據其分類得到合適的顏色值；
23、對還原后的rgb值進行線性變換，調整色彩飽和度和亮度，以匹配真實的外觀，線性變換可以通過多次訓練后得到的參數進行擬合；
24、根據修復后的rgb值生成最終的電源像素圖，確保每個像素點的顏色準確反映其實際外觀；
25、輸出經過rgb還原和修復后的圖像，為后續的缺陷檢測和質量評估提供清晰的圖像數據。
26、作為本專利技術的進一步改進，將修復好的信息傳輸給缺陷檢測模塊的步驟中，具體包括以下步驟：
27、將經過rgb還原和修復后的圖像與之前提取的分割信息整合，形成一個完整的輸入數據集，其包括修復后的rgb圖像、內部與外部分割結果與參考圖像的對比信息；
28、將整合后的數據轉換為適合缺陷檢測模塊處理的格式，如圖像矩陣、標注信息等，確保數據兼容性和有效性；
29、通過api、消息隊列或其他數據傳輸協議將整合后的信息傳輸至缺陷檢測模塊；
30、使用訓練好的缺陷檢測模型對傳輸過來的數據進行分析，識別出存在的缺陷區域；
31、缺陷檢測模將生成缺陷檢測結果，該結果包括劃痕、裂紋和色差、每個缺陷的位置信息、缺陷的嚴重程度評估。
32、作為本專利技術的進一步改進，在缺陷檢測模塊生產缺陷檢測結果后，還包括以下步驟：
33、將缺陷檢測結果反饋給系統操作人員，以便采取進一步的質量控制措施
34、在此基礎上，本專利技術還提供了一種用于充電器電源的缺陷檢測系統，所述缺陷檢測系統用于實現上述的缺陷檢測方法。
35、在此基礎上，本專利技術還提供了一種存儲介質，所述存儲介質在計算機上運行時，執行上述的缺陷檢測方法中的步驟。
36、上述改進技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合。
37、總體而言，通過本專利技術所構思的以上技術方案與現有技術相比，具有的有益效果包括：
38、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，對像素偏差的獲取中，具體包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，在通過分割網絡實現分割的步驟中，具體包括以步驟：
4.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，通過分割網絡進行分割的步驟中，具體包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，定期評估模型的性能，利用驗證集計算準確率、召回率和F1分數；
6.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，在對每個像素點進行RGB的還原的步驟中，具體包括以下步驟：
7.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，將修復好的信息傳輸給缺陷檢測模塊的步驟中，具體包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，在缺陷檢測模塊生產缺陷檢測結果后，還包括以下步驟：<...
【技術特征摘要】
1.一種用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，對像素偏差的獲取中，具體包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，在通過分割網絡實現分割的步驟中，具體包括以步驟：
4.根據權利要求1所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，通過分割網絡進行分割的步驟中，具體包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的用于充電器電源的缺陷檢測方法，其特征在于，定期評估模型的性能，利用驗證集計算準確率、召回率和f1分數；
6.根據權利要求1所述的用于充...
【專利技術屬性】
技術研發人員：何新友，
申請(專利權)人：江蘇辰陽電子有限公司，
類型：發明
國別省市：
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