[发明专利]轮毂缺陷识别方法、电子装置、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种轮毂缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：

当监测到轮毂进入到X光检测位置时触发检测信号，基于所述检测信号采集所述轮毂的轮毂X光图像；

获取深度学习识别模型，并通过所述深度学习识别模型对所述轮毂X光图像进行缺陷识别操作，得到识别结果，其中，所述识别结果用于表征所述轮毂的缺陷状态；

根据所述识别结果判断轮毂是否存在缺陷，若所述轮毂存在缺陷，将所述识别结果对应的缺陷信息添加到所述深度学习识别模型的样本库中，并采用所述样本库更新所述深度学习识别模型；

所述通过所述深度学习识别模型对所述轮毂X光图像进行缺陷识别操作的步骤包括：

获取与所述轮毂X光图像对应的对中样本图像，并截取所述对中样本图像中的对中区域；

将所述轮毂X光图像与所述对中样本图像进行对中操作，以使所述轮毂X光图像中与所述对中区域对应的部分与所述对中区域重合；

通过所述深度学习识别模型对对中操作之后的轮毂X光图像进行缺陷识别；

所述通过所述深度学习识别模型对所述轮毂X光图像进行缺陷识别操作的步骤包括：

获取图像标定参数，所述图像标定参数包括所述轮毂X光图像中像素与轮毂的实际大小之间的比例关系；

根据所述图像标定参数对所述轮毂X光图像进行缩放；

通过所述深度学习识别模型对缩放后的轮毂X光图像进行缺陷识别操作。

2.如权利要求1所述的轮毂缺陷识别方法，其特征在于，所述根据所述缺陷识别操作的识别结果判断轮毂是否存在缺陷的步骤包括：

若所述识别结果为轮毂存在缺陷，则将所述轮毂X光图像发送至检测人员终端；

接收所述检测人员终端根据所述轮毂X光图像反馈的判定结果；

根据所述判定结果确定所述轮毂是否存在缺陷。

3.如权利要求1所述的轮毂缺陷识别方法，其特征在于，所述根据所述缺陷识别操作的识别结果判断轮毂是否存在缺陷的步骤包括：

获取缺陷检测标准；

将所述缺陷检测标准与所述识别结果进行对比操作；

根据所述对比操作的结果判断轮毂是否存在缺陷。

4.如权利要求1所述的轮毂缺陷识别方法，其特征在于，所述通过所述深度学习识别模型对所述轮毂X光图像进行缺陷识别操作的步骤包括：

在所述轮毂X光图像中生成感兴趣区域；

通过所述深度学习识别模型对所述感兴趣区域进行缺陷识别操作。

5.如权利要求1所述的轮毂缺陷识别方法，其特征在于，所述采用所述样本库更新所述深度学习识别模型的步骤包括：

判断是否达到模型训练条件；

若达到模型训练条件，则通过所述样本库对所述深度学习识别模型进行训练操作，以对所述深度学习模型进行更新。