申请/专利权人：浙江合丰科技有限公司

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117576100B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62;G06T7/73;G06V10/46;G06V10/50;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明涉及FPC连接器表面图像缺陷检测技术领域，具体涉及一种FPC连接器表面缺陷分级检测评价方法。该方法首先获取FPC连接器表面图像的三维点云数据；进一步根据深度信息的分布特征及其变化趋势，获取每个数据点的异常置信程度；进一步通过数据点的异常置信程度调整数据点的分布密度，然后进行密度聚类，获得准确的缺陷区域；最后提取缺陷区域的缺陷信息，对FPC连接器表面缺陷进行分级检测评价。本发明充分考虑了FPC连接器在生产过程中发生的表面形变对深度信息产生的影响，通过调整点云数据的分布特征，获得准确的修正距离，最终提升获取的缺陷区域的准确性，从而获得更准确的缺陷信息，提高分级检测评价的准确性。

主权项：1.一种FPC连接器表面缺陷分级检测评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取FPC连接器表面图像的三维点云数据；分析三维点云数据的深度信息局部分布特征，获取每个数据点的区域异常程度，根据数据点的位置坐标值，将所有数据点的所述区域异常程度构建为一个区域异常程度矩阵；分析所述区域异常程度矩阵内数据点的所述区域异常程度的变化趋势，获取每个数据点的异常置信程度；获取数据点之间的初始距离，通过数据点的所述异常置信程度调整数据点之间的初始距离，获得三维点云数据之间的修正距离；所述异常置信程度的获取方法包括：将所述区域异常程度矩阵按照预设分块尺寸进行均匀分块，获得多个子块矩阵；选择任意一个子块矩阵为目标矩阵；利用主成分分析算法获取所述目标矩阵的主成分方向，获取主成分方向上每个数据点的对应位置法线上所有数据点的所述区域异常程度的均值，将每个均值作为主成分方向上每个数据点对应元素点的元素值，获得主成分向量；根据所述目标矩阵的主成分向量上的元素值变化趋势，获取变化趋势参数；根据所述目标矩阵内每个数据点与主成分向量上元素值的差异，获取目标矩阵中每个数据点的差异参数；改变目标矩阵，获得每个字块矩阵中每个数据点的所述差异参数；将所述变化趋势参数与每个数据点的所述差异参数的商进行归一化后作为每个数据点的异常置信程度；根据所述修正距离对三维点云数据进行密度聚类，根据聚类结果获得FPC连接器表面图像的缺陷区域；提取所述缺陷区域的缺陷信息，对FPC连接器表面缺陷进行分级检测评价。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江合丰科技有限公司 一种FPC连接器表面缺陷分级检测评价方法

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