[发明专利]一种特征检测方法及设备在审
申请号: | 202011238328.9 | 申请日: | 2020-11-09 |
公开(公告)号: | CN112560891A | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 刘云明 | 申请(专利权)人: | 联想(北京)有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) 11734 | 代理人: | 周伟 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 特征 检测 方法 设备 | ||
本发明公开了一种特征检测方法及设备,所述方法包括:当指定产品位于指定位置的情况下,通过光源装置沿第一指定角度照射所述指定产品;其中,所述第一指定角度为不垂直于所述指定产品的角度;通过影像采集装置对所述指定产品进行影像采集,获得检测影像;通过阴影分类器对所述检测影像进行阴影分类,当分类为所述检测影像存在阴影特征的情况下,确定所述指定产品存在浮高现象,具有通过二维相机检测三维特征的效果。
技术领域
本发明涉及智能制造技术领域,尤其涉及一种特征检测方法及设备。
背景技术
在设备进行装配时,需要在设备表面使用各种零件进行固定,这些零件在完成固定后通常与设备表面平齐,当零件在设备表面装配不符合规定的时候,这些零件会相对设备表面形成浮高现象。目前,设备表面零件的浮高现象通常需要通过3D相机进行检测,以确定零件相对设备表面的高度,然而3D相机的成本过高。
发明内容
本发明实施例提供了一种特征检测方法及设备,具有通过二维相机检测三维特征的效果。
本发明实施例一方面提供了一种特征检测方法,所述方法包括:当指定产品位于指定位置的情况下,通过光源装置沿第一指定角度照射所述指定产品;其中,所述第一指定角度为不垂直于所述指定产品的角度;通过影像采集装置对所述指定产品进行影像采集,获得检测影像;通过阴影分类器对所述检测影像进行阴影分类,当分类为所述检测影像存在阴影特征的情况下,确定所述指定产品存在浮高现象。
在一可实施方式中,所述通过影像采集装置对所述指定产品进行影像采集,获得检测影像,包括:通过所述影像采集装置采集所述指定产品,获得第一采集影像;其中,所述指定产品和所述光源装置沿第一指定角度进行相对转动;根据预设频率对所述第一检测影像进行截图处理,获得检测影像。
在一可实施方式中,所述通过影像采集装置对所述指定产品进行影像采集,获得检测影像,包括:控制所述影像采集装置相对所述指定产品沿预设路径进行移动,在所述影像采集装置移动过程中,对所述指定产品进行影像采集,获得多个第二采集影像;根据预设阴影指标对所述多个第二采集影像进行筛选,将满足预设阴影指标的第二采集影像确定为检测影像。
在一可实施方式中,所述指定产品包含目标特征;相应的,所述通过阴影分类器对所述检测影像进行阴影分类,当分类为所述检测影像存在阴影特征的情况下,确定所述待指定产品存在浮高现象,包括:根据所述目标特征确定所述检测影像上的检测区域;通过所述阴影分类器对所述检测区域进行阴影分类,当分类为所述检测区域存在阴影特征的情况下,根据所述阴影特征确定所述目标特征存在浮高现象。
在一可实施方式中,所述方法还包括:当分类为所述检测影像存在阴影特征的情况下,根据所述阴影特征确定所述目标特征的高度特征。
在一可实施方式中,所述检测影像包含多张方向不同的检测图像;相应的,所述方法还包括:获得每一张检测图像中目标特征的高度特征;对所有高度特征进行整合,确定与所述目标特征对应的高度信息和偏移度信息。
在一可实施方式中,所述方法还包括:通过影像采集装置对检测样本进行影像采集,获得多个检测影像样本;所述检测影像样本包含存在阴影的影像样本和不存在阴影的影像样本;通过影像样本对神经网络进行训练,获得阴影分类器,所述阴影分类器用于对检测影像进行阴影分类。
在一可实施方式中,所述通过影像样本对神经网络进行训练,获得阴影分类器,包括:对所述影像样本进行特征标注,获得标注特征样本;通过所述标注特征样本对神经网络进行训练,获得阴影分类器;其中,所述标注特征包括如下特征至少之一:阴影信息、检测区域、阴影长度和目标特征。
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