【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像检测，尤其涉及一种铆接缺陷识别方法、装置及设备。
技术介绍
1、目前，车辆前端两侧减震塔与车辆主体通过铆接连接后，由于压铆工艺的原因，减震塔铆接点的螺帽和铆接板边的区域可能存在开裂的风险，严重的裂纹可能会由于后续工序甚至车辆出厂后使用过程中受力导致铆接点断裂。
2、因此，相关技术中亟需一种对铆接缺陷进行有效识别的方法，以便对所有铆接点进行铆接质量检测以杜绝上述安全隐患。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种铆接缺陷识别方法及其装置，能够对待检测图像中的铆接缺陷进行有效识别，进而完成铆接质量检测。
2、第一方面，本申请实施例提供一种铆接缺陷识别方法，该方法包括：获取铆接区域中标记为无缺陷的减震塔铆接图像；将无监督分类模型作为基础网络，利用减震塔铆接图像对无监督分类模型进行训练，得到训练好的铆接缺陷识别模型；在获取到待检测图像的情况下，向铆接缺陷识别模型输入待检测图像，以使铆接缺陷识别模型对待检测图像的铆接区域进行缺陷识别；在铆接缺陷识别模型输出异常识别结果的情况下，确定待检测图像中的铆接区域存在铆接缺陷。
3、在第一方面的一些可实现方式中，铆接区域包括铆接点螺帽区域和铆接板边区域，在获取铆接区域中标记为无缺陷的减震塔铆接图像之后，方法还包括：将减震塔铆接图像划分为铆接点螺帽区域无缺陷的第一图像，以及铆接板边区域无缺陷的第二图像；利用减震塔铆接图像对无监督分类模型进行训练，包括：利用第一图像和第二图像对无监督分类模型进行训练。
4、在第一方面的一些可实现方式中，无监督分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，铆接缺陷识别模型包括第一分类器和第二分类器，利用减震塔铆接图像对无监督分类模型进行训练，包括：将第一图像作为第一分类模型的训练样本对第一分类模型进行训练，得到第一分类器，其中，第一分类器用于识别待检测图像中铆接点螺帽区域的螺帽裂纹；将第二图像作为第二分类模型的训练样本对第二分类模型进行训练，得到第二分类器，其中，第二分类器用于识别待检测图像中铆接板边区域的板边缺陷。
5、在第一方面的一些可实现方式中，异常识别结果包括第一异常结果和/或第二异常结果，在铆接缺陷识别模型输出异常识别结果的情况下，确定待检测图像中的铆接区域存在铆接缺陷，包括：在输出第一异常结果的情况下，确定待检测图像中的铆接点螺帽区域存在螺帽裂纹；在输出第二异常结果的情况下，确定待检测图像中的铆接板边区域存在板边缺陷。
6、在第一方面的一些可实现方式中，待检测图像包括多个铆接点螺帽区域，第一异常结果用于标识铆接点螺帽区域中的螺帽裂纹位置，在确定待检测图像中的铆接板边区域存在板边缺陷之后，方法还包括：在未输出第一异常结果的情况下，确定板边缺陷非板边裂纹；在输出第一异常结果的情况下，从多个铆接点螺帽区域中，筛选与铆接板边区域的距离最近的目标螺帽区域；基于螺帽裂纹位置与目标螺帽区域的位置关系，判断板边缺陷是否为板边裂纹。
7、在第一方面的一些可实现方式中，基于螺帽裂纹位置与目标螺帽区域的位置关系，判断板边缺陷是否为板边裂纹，包括：在螺帽裂纹位置位于目标螺帽区域以外的情况下，确定板边缺陷非板边裂纹；在螺帽裂纹位置位于目标螺帽区域以内的情况下，基于板边裂纹对应的预设像素区间，对待检测图像中铆接板边区域内所有像素点的像素值进行调整；对调整后的待检测图像中铆接板边区域内的缺陷位置进行轮廓检测，得到轮廓区域；在轮廓区域的满足预设裂纹形态条件的情况下，确定板边缺陷为板边裂纹。
8、在第一方面的一些可实现方式中，基于板边裂纹对应的预设像素区间，对待检测图像中铆接板边区域内所有像素点的像素值进行调整，包括：获取待检测图像的像素直方图；基于像素直方图，确定铆接板边区域内所有像素点的像素值；确定像素值位于预设像素区间的像素点为第一像素点，除第一像素点以外的像素点为第二像素点；将第一像素点的像素值调整为第一预设像素值，并将第二像素点的像素值调整为第二预设像素值。
9、在第一方面的一些可实现方式中，待检测图像包括多个铆接板边区域，预设裂纹形态条件包括以下至少一项：铆接板边区域内轮廓区域的周长与目标长度的比值大于第一预设比值阈值；铆接板边区域内轮廓区域的面积与目标面积的比值大于第二预设比值阈值；其中，目标长度为轮廓区域所在铆接板边区域的最长边的长度，目标面积为轮廓区域所在铆接板边区域的面积。
10、第二方面，本申请实施例提供一种铆接缺陷识别装置，该装置包括：获取模块，用于获取铆接区域中标记为无缺陷的减震塔铆接图像；模型训练模块，用于将无监督分类模型作为基础网络，利用减震塔铆接图像对无监督分类模型进行训练，得到训练好的铆接缺陷识别模型；输入模块，用于在获取到待检测图像的情况下，向铆接缺陷识别模型输入待检测图像，以使铆接缺陷识别模型对待检测图像的铆接区域进行缺陷识别；缺陷识别模块，用于在铆接缺陷识别模型输出异常识别结果的情况下，确定待检测图像中的铆接区域存在铆接缺陷。
11、在第二方面的一些可实现方式中，铆接区域包括铆接点螺帽区域和铆接板边区域，装置还包括：划分模块，用于在获取铆接区域中标记为无缺陷的减震塔铆接图像之后，将减震塔铆接图像划分为铆接点螺帽区域无缺陷的第一图像，以及铆接板边区域无缺陷的第二图像；模型训练模块包括：训练单元，用于利用第一图像和第二图像对无监督分类模型进行训练。
12、在第二方面的一些可实现方式中，无监督分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，铆接缺陷识别模型包括第一分类器和第二分类器，训练单元具体用于：将第一图像作为第一分类模型的训练样本对第一分类模型进行训练，得到第一分类器，其中，第一分类器用于识别待检测图像中铆接点螺帽区域的螺帽裂纹；将第二图像作为第二分类模型的训练样本对第二分类模型进行训练，得到第二分类器，其中，第二分类器用于识别待检测图像中铆接板边区域的板边缺陷。
13、在第二方面的一些可实现方式中，异常识别结果包括第一异常结果和/或第二异常结果，缺陷识别模块具体用于：在输出第一异常结果的情况下，确定待检测图像中的铆接点螺帽区域存在螺帽裂纹；在输出第二异常结果的情况下，确定待检测图像中的铆接板边区域存在板边缺陷。
14、在第二方面的一些可实现方式中，待检测图像包括多个铆接点螺帽区域，第一异常结果用于标识铆接点螺帽区域中的螺帽裂纹位置，装置还包括：缺陷识别模块，还用于在确定待检测图像中的铆接板边区域存在板边缺陷之后，在未输出第一异常结果的情况下，确定板边缺陷非板边裂纹；筛选模块，用于在输出第一异常结果的情况下，从多个铆接点螺帽区域中，筛选与铆接板边区域的距离最近的目标螺帽区域；缺陷识别模块，还用于基于螺帽裂纹位置与目标螺帽区域的位置关系，判断板边缺陷是否为板边裂纹。
15、在第二方面的一些可实现方式中，缺陷识别模块包括：确定单元，用于在螺帽裂纹位置位于目标螺帽区域以外的情况下，确定板边缺陷非板边裂纹；调整单元，用于在螺帽裂纹位置位于目标螺帽区域以内的情况本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种铆接缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述铆接区域包括铆接点螺帽区域和铆接板边区域，在所述获取铆接区域中标记为无缺陷的减震塔铆接图像之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无监督分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述铆接缺陷识别模型包括第一分类器和第二分类器，所述利用所述减震塔铆接图像对所述无监督分类模型进行训练，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述异常识别结果包括第一异常结果和/或第二异常结果，所述在所述铆接缺陷识别模型输出异常识别结果的情况下，确定所述待检测图像中的铆接区域存在铆接缺陷，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待检测图像包括多个铆接点螺帽区域，所述第一异常结果用于标识所述铆接点螺帽区域中的螺帽裂纹位置，在所述确定所述待检测图像中的铆接板边区域存在板边缺陷之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述螺帽裂纹位置与所述目标螺帽区域的位置关系，判
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于板边裂纹对应的预设像素区间，对所述待检测图像中所述铆接板边区域内所有像素点的像素值进行调整，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述待检测图像包括多个铆接板边区域，所述预设裂纹形态条件包括以下至少一项：
9.一种铆接缺陷识别装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
...【技术特征摘要】
1.一种铆接缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述铆接区域包括铆接点螺帽区域和铆接板边区域，在所述获取铆接区域中标记为无缺陷的减震塔铆接图像之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无监督分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述铆接缺陷识别模型包括第一分类器和第二分类器，所述利用所述减震塔铆接图像对所述无监督分类模型进行训练，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述异常识别结果包括第一异常结果和/或第二异常结果，所述在所述铆接缺陷识别模型输出异常识别结果的情况下，确定所述待检测图像中的铆接区域存在铆接缺陷，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述待检测图像包括多个铆接点螺帽区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵慧翔，张赵行，刘永春，
申请(专利权)人：北京罗克维尔斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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