电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电子产品质量检测和机器视觉领域，提供了一种电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备，以提高电源线圈线松检测的效率和精度。所述方法包括：通过对电源线圈的图像的采集，获取电源线圈的第一图像特征Q’和待检测电源线圈的第二图像特征P’；通过样品的图像特征进行机器学习，分别得到特征矩阵MQ和MP；通过待检测图像的特征Q和P，计算MQ×Q、MP×P，并分别与阈值TH1和TH2对比，可判断出是否有线松缺陷。本发明专利技术提供的技术方案相比于现有技术检测效率和精度显著提高。

Power coil line detection method, device, computer readable storage medium and terminal equipment

The invention relates to the field of electronic product quality detection and machine vision, and provides a power coil line loosening detection method, device and computer readable storage medium and terminal equipment to improve the efficiency and precision of the loose detection of the power coil line. The methods include: acquiring the image of the power coil, obtaining the first image feature Q 'of the power coil and the second image feature P' for the power coil to be detected; learning by the image features of the sample, obtaining the feature matrix MQ and MP respectively, and calculating the MQ * Q, MP * P by the characteristics Q and P to be detected. And compare with the threshold TH1 and TH2 respectively, we can determine whether the cable loosening is defective. Compared with the existing technology, the technical scheme provided by the invention has significantly improved the detection efficiency and accuracy.

【技术实现步骤摘要】
电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备
本专利技术属于机器视觉领域，尤其涉及一种电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备。
技术介绍
电源线圈是各种电子设备的电源中的重要组成部分，电源线圈要发挥作用，需要缠绕得比较紧才行。然而，在电源线圈生产过程中，电源线圈在绕圈时，由于速度过快，往往会引起线松现象，对电源的工作品质影响极大。随着自动化程度的提高，对线松缺陷的检测要求也越来越高。然而，目前对电源线圈线松缺陷的检测一般是通过人眼多角度仔细观察的方式进行。这种检测方式过程效率很低，精度差，主要表现在：(1)质量无法保证，主观性要求太高，会引起误检和漏检；(2)成本高，一台生产线需要多人来保证。以上现有技术检测电源线圈线松的方法的问题亟待解决。
技术实现思路
本专利技术提供一种电源线圈线松检测方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备，以提高电源线圈线松检测的效率和精度。本专利技术第一方面提供了一种电源线圈线松检测方法，所述方法包括：通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；分别比较MQ×Q’与第一阈值TH1的大小以及比较MP×P’与第二阈值TH2的大小，所述MQ为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述MP为电源线圈图像的第二特征矩阵；若MQ×Q’>TH1，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；若MP×P’>TH2，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。本专利技术第二方面提供了一种电源线圈线松检测装置，所述装置包括：特征获取模块，用于通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；比较模块，用于分别比较MQ×Q’与第一阈值TH1的大小以及比较MP×P’与第二阈值TH2的大小，所述MQ为电源线圈图像的第一训练矩阵，所述MP为电源线圈图像的第二训练矩阵；第一确定模块，用于若MQ×Q’>TH1，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；第二确定模块，用于若MP×Q’>TH2，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。本专利技术第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；分别比较MQ×Q’与第一阈值TH1的大小以及比较MP×P’与第二阈值TH2的大小，所述MQ为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述MP为电源线圈图像的第二特征矩阵；若MQ×Q’>TH1，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；若MP×P’>TH2，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。结合第三方面，在第三方面的第一种实现方式中，所述通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；对所述待检测电源线圈图像进行预处理，获取所述待检测电源线圈的轮廓；针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。结合第三方面的第一种实现方式，在第三方面的第二种实现方式中，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’，包括：获取所述轮廓中面积大小排序第二的轮廓B2的面积M2、面积大小排序第三的轮廓B3的面积M3、所述B2的中心点相对于R的下边界的高度H2以及所述B3的中心相对于所述R的下边界的高度H3，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B2或B3不存在，对应的各参数、面积和高度用0表示。提取所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B1中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：LNM；如果N或M不存在，LNM用0表示。提取所述轮廓B1中，局部凸点相对于所述局部凸点的邻近左边凹点的高度HL和宽度WL，以及所述B1中局部凸点相对于所述局部凸点的邻近右边凹点的高度HR和宽度WR，所述LNM、HL、WL、HR、WR、M2、M3、H2以及H3组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’。结合第三方面的第一种实现方式，在第三方面的第三种实现方式中，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B1的左上点作为起始点XL1向下搜索，第一个凹点作为结束点XL1；从所述XL1至所述XL2依次计算所述轮廓B1的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B1的点XLC作为局部拐点，记所述XL2与所述XLC之间的相对位置为：(XL_X，XL_Y)；以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B1的右上点作为起始点XR1向下搜索，第一个凹点作为结束点XR2；从所述XR1至所述XR2依次计算所述轮廓B1的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B1的点XRC作为局部拐点，记所述XR2与所述XRC之间的相对位置为：(XR_X，XR_Y)，所述XL_X、XL_Y、XR_X和XR_Y组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；分别比较MQ×Q’与第一阈值TH1的大小以及比较MP×P’与第二阈值TH2的大小，所述MQ为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述MP为电源线圈图像的第二特征矩阵；若MQ×Q’>TH1，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；若MP×P’>TH2，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。结合第四方面，在第四方面的第一种实现方式中，所述通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；对所述待检测电源线圈图像进行预处理，获取所述待检测电源线圈的轮廓；针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。结合第四方面的第一种实现方式，在第四方面的第二种实现方式中，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’，包括：获取所述轮廓中面积大小排序第二的轮廓B2的面积M2、面积大小排序第三的轮廓B3的面积M3、所述B2的中心点相对于R的下边界的高度H2以及所述B3的中心相对于所述R的下边界的高度H3，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B2或B3不存在，对应的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；分别比较MQ×Q’与第一阈值TH1的大小以及比较MP×P’与第二阈值TH2的大小，所述MQ为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述MP为电源线圈图像的第二特征矩阵；若MQ×Q’>TH1，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；若MP×P’>TH2，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。

【技术特征摘要】
1.一种电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；分别比较MQ×Q’与第一阈值TH1的大小以及比较MP×P’与第二阈值TH2的大小，所述MQ为电源线圈图像的第一特征矩阵，所述MP为电源线圈图像的第二特征矩阵；若MQ×Q’>TH1，则确定所述待检测电源线圈中间位置存在线松缺陷；若MP×P’>TH2，则确定所述待检测电源线圈边缘位置存在线松缺陷。2.如权利要求1所述电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：采集待检测电源线圈的图像，得到待检测电源线圈图像；对所述待检测电源线圈图像进行预处理，获取所述待检测电源线圈的轮廓；针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’；和/或针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。3.如权利要求2所述电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’，包括：获取所述轮廓中面积大小排序第二的轮廓B2的面积M2、面积大小排序第三的轮廓B3的面积M3、所述B2的中心点相对于R的下边界的高度H2以及所述B3的中心相对于所述R的下边界的高度H3，所述R为所述待检测电源线圈的所有轮廓合并后的最小包围四边形；如果轮廓B2或B3不存在，对应的各参数、面积和高度用0表示。提取所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B1中，搜索并计算，比局部凸点低一定高度，并最邻近这个局部凸点的左右轮廓点N和M，计算2点间的距离：LNM；如果N或M不存在，LNM用0表示。提取所述轮廓B1中，局部凸点相对于所述局部凸点的邻近左边凹点的高度HL和宽度WL，以及所述B1中局部凸点相对于所述局部凸点的邻近右边凹点的高度HR和宽度WR，所述LNM、HL、WL、HR、WR、M2、M3、H2以及H3组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’。4.如权利要求2所述电源线圈线松检测方法，其特征在于，所述针对所述待检测电源线圈的轮廓，提取所述待检测电源线圈的第二图像特征P’，包括：以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B1的左上点作为起始点XL1向下搜索，第一个凹点作为结束点XL2；从所述XL1至所述XL2依次计算所述轮廓B1的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B1的点XLC作为局部拐点，记所述XL2与所述XLC之间的相对位置为：(XL_X，XL_Y)；以所述轮廓中面积大小排序第一的轮廓B1的右上点作为起始点XR1向下搜索，第一个凹点作为结束点XR2；从所述XR1至所述XR2依次计算所述轮廓B1的点的切线与水平线的角度，取最小角度对应的轮廓B1的点XRC作为局部拐点，记所述XR2与所述XRC之间的相对位置为：(XR_X，XR_Y)，所述XL_X、XL_Y、XR_X和XR_Y组成的特征向量为所述待检测电源线圈的第二图像特征P’。5.一种电源线圈线松检测装置，其特征在于，所述装置包括：特征获取模块，用于通过对待检测电源线圈的图像的采集，获取所述待检测电源线圈的第一图像特征Q’和/或所述待检测电源线圈的第二图像特征P’；比较...

【专利技术属性】
技术研发人员：李民，
申请(专利权)人：深圳迈恩威智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44