[发明专利]一种U盘云平台检测方法

说明书

本发明公开一种U盘云平台检测方法，方法包括步骤：采集U盘图像并对U盘图像进行预处理，获取U盘预处理图像；分割出U盘预处理图像的感兴趣区域；利用尺寸测量算法、划痕检测算法、凹点检测算法分别对U盘预处理图像进行缺陷检测。通过获取U盘预处理图像，利于分割阈值分割出所述U盘预处理图像的感兴趣区域；利用尺寸测量算法、划痕检测算法、凹点检测算法分别对U盘预处理图像自动进行缺陷检测，提高了检测的准确性，解决了人工目检结果不准确，消耗大量的人力资源的问题。

技术领域

本发明涉及质量检测技术领域，特别涉及一种U盘云平台检测方法

背景技术

在U盘生产线上，很多工厂产品质量检测环节仍然依赖人工目检。这种质检模式存在诸多问题，比如工人的经验会影响质检结果，难以客观严谨。

为保证质检环节能有一定效益，企业需定期对员工进行集训；人工目检效率低下，工人需求巨大，人工劳动成本高；目检工人需长时间在明亮的灯光下工作，容易造成眼睛、大脑的疲劳，产生错误判断；质检环节需要24小时不间断进行，长时间工作或倒班、倒时、加班严重损害到工人的生命健康等等。

发明内容

现有技术中，在U盘产线上，人工目检结果不准确，消耗大量的人力资源。

针对上述问题，提出一种U盘云平台检测方法，通过获取U盘预处理图像，利于分割阈值分割出所述U盘预处理图像的感兴趣区域；利用尺寸测量算法、划痕检测算法、凹点检测算法分别对U盘预处理图像自动进行缺陷检测，提高了检测的准确性，解决了人工目检结果不准确，消耗大量的人力资源的问题。

一种U盘云平台检测方法，包括：

步骤10、采集U盘图像并对所述U盘图像进行预处理，获取U盘预处理图像；

步骤20、分割出所述U盘预处理图像的感兴趣区域；

步骤30、利用尺寸测量算法、划痕检测算法、凹点检测算法分别对所述U盘预处理图像进行缺陷检测。

结合本发明所述的U盘云平台检测方法，第一种可能的实施方式中，所述步骤200包括：

步骤21、利用大津法计算图像第一分割阈值；

步骤22、根据所述第一分割阈值将所述U盘预处理图像分割成第一U盘黑白图像；

步骤23、利用形态学对所述第一U盘黑白图像进行开运算-闭运算，获取第二U盘黑白图像；

步骤24、对所述第二U盘黑白图像的全部边缘轮廓进行过滤，获取U盘图像的感兴趣区域图像。

结合本发明第一种可能的实施方式，第二种可能的实施方式中，所述步骤24包括：

步骤241、调用opencv的findcontours函数遍历每一个像素点，根据4-领域、8-领域找到轮廓点；

步骤242、利用每个连通域边缘上的轮廓点确定连通域的环绕关系；

步骤243、根据所述环绕关系区分外轮廓、孔轮廓、父子轮廓。

结合本发明第二种可能的实施方式，第三种可能的实施方式中，所述步骤30包括：

步骤31、将所述感兴趣区域换算成像素点数；

步骤32、设置所述感兴趣区域的偏移量像素点数；

步骤33、利用所述像素点数、偏移量像素点数及比例尺计算所述感兴趣区域的平面尺寸；

其中，所述偏移量像素点数包括水平偏移量像素点数和垂直偏移量像素点数。

结合本发明第二种可能的实施方式，第四种可能的实施方式中，所述步骤30还包括：