[发明专利]图像数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从分布式内存中获取待处理图像；获取对待处理图像进行处理的图像处理任务；根据图像处理任务确定目标处理器类型和目标资源需求；从处理器节点中确定与目标处理器类型和目标资源需求匹配的目标处理器节点，处理器节点包括中央处理器CPU节点和图形处理器GPU节点；将图像处理任务分配至目标处理器节点。本方法基于分布式内存和并行处理架构相结合的方式，能够有效提升图像数据的处理效率，满足图像处理的实时性需求。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种图像数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

基于光学图像传感的表面缺陷自动光学(视觉)检测技术已成为表面缺陷检测的重要手段，具有自动化、非接触、速度快、精度高、稳定性高等优点，在精密制造与组装行业，如手机、液晶面板、硅片、印制电路板等领域发展迅速。

上述领域的产品通常为大幅面产品，在检测过程中需要对待检对象进行多次成像，很容易发生由待检对象的局部变形带来的高误报率，以及微小缺陷、亚像素缺陷等难以稳定检出的问题。采用实时视觉检测技术对大幅面产品进行检测，需通过光学传感、运动装置和信号处理等装置将待检对象的成像转换为大幅面图像，再基于大幅面图像进行图像拼接、缺陷检测、图像校准、图像匹配等处理。

现阶段实时视觉检测常采用GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)计算加速模块实现图像的并行计算，亦或是采用加大内存的容量解决计算瓶颈问题，难以适用于大幅面图像的处理过程所面临的宽幅大、高精密、容量大等困难，因此，亟需一种能够更加高效地检测大幅面图像的方式。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效地检测大幅面图像的图像数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请实施例提供一种图像数据处理方法，所述方法包括：

获取对所述待处理图像进行处理的图像处理任务，所述待处理图像存储在分布式内存中；

根据所述图像处理任务确定目标处理器类型和目标资源需求；

从处理器节点中确定与所述目标处理器类型和所述目标资源需求匹配的目标处理器节点，所述处理器节点包括中央处理器CPU(Central Processing Unit，中央处理器)节点和图形处理器GPU节点；

将所述图像处理任务分配至所述目标处理器节点。

在其中一个实施例中，所述从处理器节点中确定与所述目标处理器类型和所述目标资源需求匹配的目标处理器节点，包括：

根据所述处理器节点对应的注册信息轮询所述处理器节点，获取所述处理器节点对应的剩余处理资源；

确定与所述目标处理器类型匹配的处理器节点；

将所述匹配的处理器节点中，剩余处理资源满足所述目标资源需求的处理器节点作为所述目标处理器节点。

在其中一个实施例中，所述根据所述图像处理任务确定目标处理器类型和目标资源需求，包括：

通过图像处理任务与处理器类型和资源需求的映射关系，确定所述目标处理器类型和所述目标资源需求，其中

当所述图像处理任务中包含并行处理任务时，与所述并行处理任务对应的目标处理器类型为GPU；

当所述图像处理任务中包含逻辑分析处理任务时，与所述逻辑分析处理任务对应的目标处理器类型为CPU。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：