[发明专利]孔槽识别检测方法、系统、设备及介质

说明书

本发明公开一种孔槽识别检测方法、系统、设备及介质,其中，孔槽识别检测方法包括如下的步骤：获取待测图像；建立第一标准数据库和第二标准数据库；利用第一标准数据库识别获取待测图像中单个孔槽的基本信息框；利用第二标准数据库校正基本信息框内的孔槽信息；将校正后的孔槽信息与目标数据库进行检测匹配。本发明能实现清晰准确地识别出孔槽的类型和尺寸，避免出现错检、误判的问题，减少检测过程中的数据处理量，同时能够实现对模糊图像进行精准定位、检测尺寸，满足后续对比或匹配检测需求。

技术领域

本发明属于机械加工检测技术领域，特别涉及一种孔槽识别检测方法、系统、设备及介质。

背景技术

在工业智能制造过程中，对板材或组件进行检测是验证产品质量的一道重要工序。因设计或后续的工序需求，在板材或组件上加工出各种各样(类型、尺寸不同)的孔槽。然而，工作人员在研究过程中发现，在对孔槽进行检测的过程中，存在着如下的技术问题：

(1)在低配置的图像采集环境下，采集后的图像经常出现曝光、图像噪音大以及图像清晰度不足的情况，因无法清楚地识别而造成视觉检测工作出现错检或检测效果差的现象。

(2)对于图像噪音大的孔槽，孔槽的类别因视觉检测出现误判，从而导致工序匹配错误。

(3)若单独采用YOLO，则数据处理量大，检测速度慢；若直接采用U-Net，则无法处理高分辨率的图像。

发明内容

本发明目的在于提供一种孔槽识别检测方法、系统、设备及介质，能实现清晰准确地识别出孔槽的类型和尺寸，避免出现错检、误判的问题，减少检测过程中的数据处理量，同时能够实现对模糊图像进行精准定位、检测尺寸，满足后续对比或匹配检测需求。

为解决上述技术问题所采用的技术方案：

第一方面，本发明提供一种孔槽识别检测方法，包括如下的步骤：

获取待测图像；

建立第一标准数据库和第二标准数据库；

利用所述第一标准数据库识别获取所述待测图像中单个孔槽的基本信息框；

利用所述第二标准数据库校正所述基本信息框内的孔槽信息；

将校正后的所述孔槽信息与目标数据库进行检测匹配。

本发明提供的孔槽识别检测方法至少具有如下的有益效果：通过所建立的第一标准数据库对所获取的待测图像进行处理，清楚识别出待测图像中每个孔槽的位置，从而获取与孔槽相对应的基本信息框；然后，借助第二标准数据库对所获取的每个基本信息框进行处理，将基本信息框内的孔槽信息进行校正，消除图像噪音，以获得准确的孔槽信息；通过将校正后的孔槽信息与目标数据库中的标准数据进行比对匹配，以剔除出不能匹配的待测件，从而完成检测匹配工序；而且，还能够减少检测过程中的数据处理量，提升检测速度，很好地解决了现有技术中容易出现错检、误判、检测效果差和效率慢的问题。

作为上述技术方案的进一步改进，所述建立第一标准数据库，包括如下的步骤：

获取孔槽数据集和YOLO预训练模型；

根据所述孔槽数据集对所述YOLO预训练模型进行训练并测试，以获得作为第一标准数据库的YOLO目标检测模型。

在第一标准数据库的建立工作中，先获取已建立的孔槽数据集和已构造的YOLO预训练模型，然后借助孔槽数据集进行训练并测试，从而生成YOLO目标检测模型，将YOLO目标检测模型作为第一标准数据库，对待测图像进行识别检测，以获得单个孔槽对应的基本信息框。

作为上述技术方案的进一步改进，所述YOLO预训练模型的训练次数大于300次，所述YOLO目标检测模型的IOU参数的标准值为：0.95＜IOU≤1。