CN119444674A 一种焊点缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质 （清华大学）_第1页
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文档简介

本公开提供的一种焊点缺陷检测方法，包取的所述点云数据进行滤波和多视图的点云配的完整点云数据转换成含有焊点缺陷信息的图模型对所述含有焊点缺陷信息的图像进行焊点2步骤S2、对获取的所述点云数据进行滤波和多视图的点云步骤S3、确定所述完整点云数据中每一点的表面曲步骤S4、利用基于深度学习的焊点缺陷检测模型对所对于步骤S2得到的焊点的完整点云数据中的每个扫描点q，设置搜索半径3ímax(δ)分别为点云数据中所有点的表面曲率的最小值和最大值。将归一化处理后的每一点的表面曲率以色彩的形式表示在所述完整第二模块，用于对获取的所述点云数据进行滤波和多视图第三模块，用于确定所述完整点云数据中每一点的表面曲率第四模块，用于利用基于深度学习的焊点缺陷检测模型对所其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指4焊点和正常焊点图像分类。如周昌军等人提出了一种基于改进的ConvNeXtV2和Faster_RCNN的焊点缺陷检测方法(CN116645342A)。2D机器视觉检测方法会丢失第三维度的信息，56[0034]将归一化处理后的每一点的表面曲率以色彩的形式表示从而将焊点的完整点云数据转换成含有焊点缺陷7[0049]图3是经过本公开实施例提供的检测方法的步骤S2处理后得到的焊点的完整点云[0050]图4是经过本公开实施例提供的检测方法的步骤S3处理后得到的焊点曲率三维表8[0067]计算通过直通滤波处理后的每个点到其最近的k个点平均距离，则点云中所有点ij的计算公式如下：[0073]设标准差的倍数为std，利用统计滤波器剔除无效点云的中仅需输入k和std两个9理得到的含有缺陷信息的大量二维焊点图像数据制作为训练[0092]YOLOv5s模型由骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)以及检测头(DetectHead)来聚合特征图像的特征。YOLOv5s模型的DetectHead用于最终检测特征聚合后的特征图可以根据存储在只读存储器(ROM)102中的程序或者从存储装置108加载到随机访问存储器设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设该计算机程序可以通过通信装置109从网络上被下载和安装，或者从存储装置108被安装，[0116]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介[0122]本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部

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