[发明专利]AI辅助检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202011539568.2 | 申请日: | 2020-12-23 |
公开(公告)号: | CN112611757A | 公开(公告)日: | 2021-04-06 |
发明(设计)人: | 陈海波;李宗剑 | 申请(专利权)人: | 深兰人工智能芯片研究院(江苏)有限公司 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G01N21/01;G06N3/08 |
代理公司: | 苏州领跃知识产权代理有限公司 32370 | 代理人: | 王宁 |
地址: | 213000 江苏省常州市武进*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | ai 辅助 检测 方法 装置 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种AI辅助检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待检测对象的2D检测信息;
根据所述2D检测信息,使用缺陷检测模型得到缺陷的位置信息;
根据所述缺陷的位置信息控制3D轮廓仪对所述待检测对象进行区域性扫描,以使所述3D轮廓仪得到所述缺陷的轮廓信息。
2.根据权利要求1所述的AI辅助检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
检测所述待检测对象是否就位;
若就位,则控制2D检测装置检测所述待检测对象,以使所述2D检测装置得到所述待检测对象的2D检测信息。
3.根据权利要求2所述的AI辅助检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
若未就位,则等待预定时间后再次检测所述待检测对象是否就位,并在检测到所述待检测对象就位后,控制所述2D检测装置检测所述待检测对象。
4.根据权利要求1所述的AI辅助检测方法,其特征在于,获取所述缺陷检测模型的方法包括:
获取样本对象的2D检测信息以及所述样本对象的缺陷的标注数据;
根据所述样本对象的2D检测信息以及所述样本对象的缺陷的标注数据,使用深度学习模型进行训练,得到所述缺陷检测模型。
5.根据权利要求1所述的AI辅助检测方法,其特征在于,所述根据所述2D检测信息,使用缺陷检测模型得到缺陷的位置信息,包括:
根据所述2D检测信息,使用所述缺陷检测模型检测所述待检测对象是否存在缺陷;
如果存在缺陷,则得到所述缺陷的位置信息。
6.根据权利要求5所述的AI辅助检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
如果不存在缺陷,则控制2D检测装置检测下一个所述待检测对象。
7.根据权利要求1所述的AI辅助检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述2D检测信息,获取所述待检测对象的2D尺寸信息;
所述根据所述缺陷的位置信息控制3D轮廓仪对所述待检测对象进行区域性扫描,包括:
根据所述缺陷的位置信息和所述2D尺寸信息,控制所述3D轮廓仪对所述待检测对象进行区域性扫描。
8.根据权利要求1所述的AI辅助检测方法,其特征在于,所述根据所述缺陷的位置信息控制3D轮廓仪对所述待检测对象进行区域性扫描,包括:
根据所述缺陷的位置信息获取扫描区域信息;
根据所述扫描区域信息控制所述3D轮廓仪对所述待检测对象进行区域性扫描。
9.一种AI辅助检测装置,其特征在于,所述装置包括:
信息获取模块,用于获取待检测对象的2D检测信息;
缺陷获取模块,用于根据所述2D检测信息,使用缺陷检测模型得到缺陷的位置信息;
扫描控制模块,用于根据所述缺陷的位置信息控制3D轮廓仪对所述待检测对象进行区域性扫描,以使所述3D轮廓仪得到所述缺陷的轮廓信息。
10.根据权利要求9所述的AI辅助检测装置,其特征在于,所述装置还包括就位检测模块,所述就位检测模块用于检测所述待检测对象是否就位,若就位,则控制2D检测装置检测所述待检测对象,以使所述2D检测装置得到所述待检测对象的2D检测信息。
11.根据权利要求10所述的AI辅助检测装置,其特征在于,所述就位检测模块还用于若未就位,则等待预定时间后再次检测所述待检测对象是否就位,并在检测到所述待检测对象就位后,控制所述2D检测装置检测所述待检测对象。
12.根据权利要求9所述的AI辅助检测装置,其特征在于,所述信息获取模块还用于根据所述2D检测信息,获取所述待检测对象的2D尺寸信息;
所述扫描控制模块还用于根据所述缺陷的位置信息和所述2D尺寸信息,控制所述3D轮廓仪对所述待检测对象进行区域性扫描。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深兰人工智能芯片研究院(江苏)有限公司,未经深兰人工智能芯片研究院(江苏)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011539568.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。