[發明專利]一種配件質檢的方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202210582189.4
• 申請日: 2022-05-26
• 公開（公告）號: CN114882259A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 唐明龍;李瑞杰;張苗;蹇越;許富紅
• 申請（專利權）人: 深圳市寶德軟件開發有限公司
• 主分類號: G06V10/75
• 分類號: G06V10/75;G06V10/82;G06Q10/06;G06Q50/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳騰文知識產權代理有限公司 44680
• 代理人: 劉洵

本申請公開了一種配件質檢的方法、裝置及存儲介質，用于提高質檢準確率以及質檢效率。本申請方法包括：通過質檢裝置獲取質檢區域內的圖像信息，所述質檢裝置安裝在所述質檢區域內，所述圖像信息中包含待質檢設備的圖像；將所述圖像信息輸入經過訓練的神經網絡模型中進行判斷，所述神經網絡用于判斷所述圖像信息是否滿足預設質檢規則；通過所述神經網絡模型得到判斷結果，根據所述判斷結果確定待質檢設備是否滿足預先指定的生產要求。

技術領域

本申請涉及工業質檢技術領域，尤其涉及一種配件質檢的方法、裝置及存儲介質。

背景技術

質檢就是質量檢驗。一般采用一定檢驗測試手段和檢查方法測定產品的質量特性，并把測定結果同規定的質量標準作比較，從而對產品或一批產品作出合格或不合格判斷的質量管理方法。通過質檢能夠保證不合格的原材料不投產，不合格的零件不轉下工序，不合格的產品不出廠，并收集和積累反映質量狀況的數據資料，為測定和分析工序能力，監督工藝過程，改進質量提供信息。隨著工業化的不斷發展和更新，在質檢方面也逐漸開始采用自動化完成。

當前，在現有的質檢方案中，通常采用人工質檢的方式進行質檢，或者采用傳統AOI(Automated Optical Inspection，自動光學檢查)質檢方式進行質檢。

但是，采用人工質檢的方式一般需要人眼比對，并且質檢數據無法量化，質檢結果受操作人員工作狀態的影響，當長時間進行重復的質檢校驗時，操作人員易處于疲勞狀態，質檢精度較且效率低。同樣使用傳統AOI質檢的方式準確度也較低，在面對精度較高的設備時還需要人工進行復判，質檢效率較低。

發明內容

為了解決上述技術問題，本申請提供了一種配件質檢的方法、裝置及存儲介質，用于自動判斷待質檢設備以及機箱卡槽的組裝是否滿足預先指定的生產要求，提高質檢效率。

本申請第一方面提供了一種配件質檢的方法，包括：

通過質檢裝置獲取質檢區域內的圖像信息，所述質檢裝置安裝在所述質檢區域內，所述圖像信息中包含待質檢設備的圖像；

將所述圖像信息輸入經過訓練的神經網絡模型中進行判斷，所述神經網絡模型內包含預設質檢規則，所述神經網絡模型用于判斷所述圖像信息是否滿足預設質檢規則；

通過所述神經網絡模型得到判斷結果，根據所述判斷結果確定待質檢設備是否滿足預先指定的生產要求。

可選地，所述通過質檢裝置獲取質檢區域內的圖像信息包括：

通過若干質檢裝置獲取對應質檢區域內的圖像信息，所述質檢區域至少包含兩個，一個質檢區域內至少安裝一個所述質檢裝置；

所述將所述圖像信息輸入經過訓練的神經網絡模型中進行判斷包括：

將不同質檢區域的圖像信息輸入對應的經過訓練的神經網絡模型中進行判斷。

可選地，所述將所述圖像信息輸入經過訓練的神經網絡模型中進行判斷包括：

將所述圖像信息輸入經過訓練的神經網絡模型中；

通過所述神經網絡模型提取所述圖像信息中的特征信息；

通過所述神經網絡模型將所述特征信息與神經網絡模型中的所述預設質檢規則進行匹配；

通過所述神經網絡模型根據所述匹配結果判斷所述圖像信息是否滿足預設質檢規則。

可選地，所述通過所述神經網絡模型根據所述匹配結果判斷所述圖像信息是否滿足預設質檢規則包括：

當所述匹配結果為匹配值小于預設值時，根據所述神經網絡模型確定所述圖像信息未滿足預設質檢規則；

當所述匹配結果為匹配值大于預設值時，根據所述神經網絡模型確定所述圖像信息滿足預設質檢規則。