[发明专利]一种智能家电的质量检测方法及装置

说明书

本发明提供了一种智能家电的质量检测方法及装置，该方法包括：采集待检测智能家电的外观图像；确定所述外观图像与预存标准图像之间的差异值；当所述差异值小于预设阈值时，确定所述待检测智能家电的外观合格。本方案能提高智能家电外观检测的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种智能家电的质量检测方法及装置。

背景技术

智能家电在出厂前，都会经过严格的质量检测，以保障进入市场的智能家电均为质量合格的产品。

对智能家电的质量检测包括外观检测和内部模块检测等多个方面，在外观检测时，目前一般通过生产线上的工作人员凭经验观察，例如对智能冰箱的外观进行检测时，由工作人员查看智能冰箱的外观是否存在明显的凹陷或形状不规则等缺陷，由此判断智能冰箱的外观检测是否合格。

上述检测方式主要通过工作人员凭经验进行主观判断，检测结果不够准确。

发明内容

本发明实施例提供了一种智能家电的检测方法及装置，能提高智能家电外观检测的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种智能家电的质量检测方法，包括：采集待检测智能家电的外观图像；

确定所述外观图像与预存标准图像之间的差异值；

当所述差异值小于预设阈值时，确定所述待检测智能家电的外观合格。

优选地，

进一步包括：

针对至少一个合格智能家电，以至少一个采集维度采集每个所述合格智能家电对应的至少一张标准图像；

根据采集到的所述标准图像，训练神经网络模型；

所述确定所述外观图像与预存标准图像之间的差异值，包括：

根据所述训练神经网络模型，确定所述差异值。

优选地，

在所述以至少一个采集维度采集每个所述合格智能家电对应的至少一张标准图像之后，进一步包括：

记录每一张标准图像所对应的所述采集维度；

所述根据采集到的所述标准图像，训练神经网络模型，包括：

根据每一张所述标准图像所对应的所述采集维度，训练神经网络模型；其中，所述神经网络模型包括：每一个所述采集维度所对应的外观模型；

所述采集待检测智能家电的外观图像，包括：

以所述至少一个采集维度采集所述待检测智能家电的至少一张外观图像，并记录每一张所述外观图像所对应的所述采集维度；

所述根据所述训练神经网络模型，确定所述差异值，包括：

针对每一个所述采集维度：根据所述采集维度对应的外观模型，计算所述采集维度对应的所述外观图像和所述标准图像之间的差异值。

优选地，

进一步包括：

当所述差异值大于或等于所述预设阈值时，确定所述待检测智能家电不合格，并根据所述采集维度中的采集角度，确定所述待检测智能家电中不合格的位置。

优选地，

当所述差异值小于预设阈值时，进一步包括：

根据所述外观图像，更新所述神经网络模型。

优选地，

所述采集维度包括：采集角度、目标采集材质或采集环境。

优选地，