一种蓬纱缺陷智能检测方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及工业视觉检测领域，特别涉及一种蓬纱缺陷智能检测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、在玻璃纤维工业生产中，蓬纱（即蓬松纱线）的表面质量是决定最终制品性能与外观的关键因素之一。蓬纱在拉丝、络纱、退绕等工序中容易产生断纱、毛羽、粗细不均、污染、结头等表面缺陷，若不能在产线上被及时发现并处置，缺陷将随卷装流入下游工序，造成批量性的质量损失。

2、目前，蓬纱表面缺陷检测在很大程度上仍依赖人工目视检查，存在以下技术瓶颈：其一，人工目视检查的速度约为10至20米/分钟，而现代化蓬纱产线的运行速度已达5至7米/秒，人工检测速度远不能匹配产线速度，只能抽检而无法实现全检；其二，不同操作人员对缺陷类型与等级的主观判断存在差异，导致质量判定标准波动；其三，长时间连续观察造成视觉疲劳与注意力分散，使漏检率高达15%至20%；其四，人工检测难以形成结构化的缺陷数据记录，无法支撑后续的统计分析与工艺追溯。

3、综上所述，如何在低成本嵌入式平台上实现高速蓬纱产线的在线全检是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种蓬纱缺陷智能检测方法、装置、设备及介质，能够在低成本嵌入式平台上实现高速蓬纱产线的在线全检。其具体方案如下：

2、第一方面，本技术提供了一种蓬纱缺陷智能检测方法，包括：

3、通过预设数量个预设摄像设备在漫反射照明与背景条件下，实时采集蓬纱表面图像，为各个所述蓬纱表面图像添加用于表征采集时序的采集顺序标识，并为所述预设摄像设备分配目标硬件标识；

4、构建并行推理计算池；所述并行推理计算池包括为多核处理单元的各个核心分别创建独立的运行时推理实例，各所述运行时推理实例分别加载缺陷检测模型；

5、根据预设分发策略，将各帧所述蓬纱表面图像分配至所述并行推理计算池中的运行时推理实例，利用所述运行时推理实例对所述蓬纱表面图像执行缺陷推理，生成带有所述采集顺序标识的初始推理结果；

6、根据所述采集顺序标识对所述初始推理结果进行时序重排，输出与采集时序一致的缺陷判定结果流；

7、对所述缺陷判定结果流进行滑动窗口防抖，当所述滑动窗口中的缺陷连续判定次数满足预设条件时，判定蓬纱存在缺陷，并输出告警信号和/或蓬纱产线控制信号。

8、可选的，所述方法，还包括：

9、解析各所述预设摄像设备的硬件特征信息以及物理连接拓扑信息；

10、根据所述硬件特征信息与所述物理连接拓扑信息组合生成各所述预设摄像设备的目标硬件标识；

11、基于预设映射表确定所述目标硬件标识与配置参数之间的映射关系；

12、根据所述映射关系为各所述预设摄像设备加载对应的配置参数；

13、当任一所述预设摄像设备断开后重新接入时，根据重新接入的所述预设摄像设备的硬件标识，恢复对应的配置参数。

14、可选的，所述预设分发策略包括预设轮询策略与预设亲和性策略；

15、相应的，根据预设分发策略，将各帧所述蓬纱表面图像分配至所述并行推理计算池中的运行时推理实例，包括：

16、若利用所述预设轮询策略，则根据各所述运行时推理实例的预设轮询顺序，将各帧所述蓬纱表面图像依次分配至所述并行推理计算池中的所述运行时推理实例；

17、若利用所述预设亲和性策略，则对各所述预设摄像设备的所述硬件标识分别进行哈希运算，并以得到的哈希运算结果对所述并行推理计算池中运行时推理实例的数量取模，以得到取模结果，根据所述取模结果，将同一所述预设摄像设备采集的各帧所述蓬纱表面图像固定分配至同一所述运行时推理实例。

18、可选的，所述通过预设数量个预设摄像设备在漫反射照明与背景条件下，实时采集蓬纱表面图像，包括：

19、通过恒流直流驱动的无频闪光源，以预设入射角向蓬纱表面提供照明，以确定漫反射照明条件；

20、将各所述预设摄像设备成像视野内的弧形哑光背景板作为成像背景，以确定背景条件；

21、通过预设数量个预设摄像设备在所述漫反射照明条件与所述背景条件下，实时采集蓬纱表面图像。

22、可选的，所述根据所述采集顺序标识对所述初始推理结果进行时序重排，输出与采集时序一致的缺陷判定结果流，包括：

23、确定期望顺序标识以及待处理结果集合；所述期望顺序标识为当前待输出的初始推理结果所对应的采集顺序标识，所述待处理结果集合用于缓存所述初始推理结果；

24、当接收到所述运行时推理实例输出的所述初始推理结果时，若所述初始推理结果携带的所述采集顺序标识与所述期望顺序标识一致，则输出所述初始推理结果，并按照采集时序更新所述期望顺序标识；

25、若所述初始推理结果携带的所述采集顺序标识与所述期望顺序标识不一致，则将所述初始推理结果暂存于所述待处理结果集合；

26、在更新所述期望顺序标识后，若所述待处理结果集合中存在与更新后的所述期望顺序标识一致的所述初始推理结果，则继续输出对应的所述初始推理结果并更新所述期望顺序标识，直至所述待处理结果集合中不存在与当前的所述期望顺序标识一致的所述初始推理结果；

27、若与所述期望顺序标识一致的初始推理结果在预设等待时长内未到达，则跳过所述期望顺序标识对应的初始推理结果，并更新所述期望顺序标识；

28、将根据时序输出的各所述初始推理结果作为缺陷判定结果流。

29、可选的，所述对所述缺陷判定结果流进行滑动窗口防抖，当所述滑动窗口中的缺陷连续判定次数满足预设条件时，判定蓬纱存在缺陷，并输出告警信号和/或蓬纱产线控制信号，包括：

30、确定固定长度的滑动窗口，对所述缺陷判定结果流中的各判定结果进行缓存；

31、若所述滑动窗口内被判定为缺陷的连续帧数达到第一预设阈值，则判定蓬纱缺陷事件发生；

32、通过gpio脉冲信号触发继电器输出，驱动蓬纱产线停机；

33、和/或，通过串口通信和短信通道向用户端并行分发告警信息。

34、可选的，所述方法，还包括：

35、在推理空闲期对各个所述预设摄像设备执行条件式设备扫描操作，以恢复通信中断的所述预设摄像设备；

36、实时监测所述多核处理单元的温度；

37、若所述温度大于等于第二预设阈值时，则向所述缺陷推理的流程注入延迟系数以降低推理负载；

38、当蓬纱缺陷智能检测的进程异常时，根据预设分级策略执行进程重启或系统复位操作。

39、第二方面，本技术提供了一种蓬纱缺陷智能检测装置，包括：

40、标识分配模块，用于通过预设数量个预设摄像设备在漫反射照明与背景条件下，实时采集蓬纱表面图像，为各个所述蓬纱表面图像添加用于表征采集时序的采集顺序标识，并为所述预设摄像设备分配目标硬件标识；

41、计算池构建模块，用于构建并行推理计算池；所述并行推理计算池包括为多核处理单元的各个核心分别创建独立的运行时推理实例，各所述运行时推理实例分别加载缺陷检测模型；

42、结果生成模块，用于根据预设分发策略，将各帧所述蓬纱表面图像分配至所述并行推理计算池中的运行时推理实例，利用所述运行时推理实例对所述蓬纱表面图像执行缺陷推理，生成带有所述采集顺序标识的初始推理结果；

43、结果流输出模块，用于根据所述采集顺序标识对所述初始推理结果进行时序重排，输出与采集时序一致的缺陷判定结果流；

44、缺陷判定模块，用于对所述缺陷判定结果流进行滑动窗口防抖，当所述滑动窗口中的缺陷连续判定次数满足预设条件时，判定蓬纱存在缺陷，并输出告警信号和/或蓬纱产线控制信号。

45、第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：

46、存储器，用于保存计算机程序；

47、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的蓬纱缺陷智能检测方法。

48、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的蓬纱缺陷智能检测方法。

49、综上可知，本技术首先通过预设数量个预设摄像设备在漫反射照明与背景条件下，实时采集蓬纱表面图像，为各个所述蓬纱表面图像添加用于表征采集时序的采集顺序标识，并为所述预设摄像设备分配目标硬件标识；构建并行推理计算池；所述并行推理计算池包括为多核处理单元的各个核心分别创建独立的运行时推理实例，各所述运行时推理实例分别加载缺陷检测模型；根据预设分发策略，将各帧所述蓬纱表面图像分配至所述并行推理计算池中的运行时推理实例，利用所述运行时推理实例对所述蓬纱表面图像执行缺陷推理，生成带有所述采集顺序标识的初始推理结果；根据所述采集顺序标识对所述初始推理结果进行时序重排，输出与采集时序一致的缺陷判定结果流；对所述缺陷判定结果流进行滑动窗口防抖，当所述滑动窗口中的缺陷连续判定次数满足预设条件时，判定蓬纱存在缺陷，并输出告警信号和/或蓬纱产线控制信号。由上可知，本技术利用多台摄像设备在漫反射均匀照明下连续采集蓬纱图像，并为每帧图像附加时间戳标识和相机硬件编号，同时搭建基于多核处理器的并行推理池，每个核心独立运行缺陷检测模型实例，按既定策略将图像帧分发至各实例进行并行推理，得到带有顺序标记的初步结果，再依据时序标识将这些结果重新排序，形成与采集顺序一致的缺陷判定流，最后通过滑动窗口对连续判定结果进行平滑滤波，仅当窗口内缺陷出现次数达到设定阈值时才触发最终报警或产线控制指令，从而在保证实时性的同时有效抑制误检。这样一来，通过多核并行推理架构显著降低图像处理延迟，满足高速产线实时检测需求；多实例并发处理有效提升计算资源利用率与吞吐量。同时，时序重排结合滑动窗口防抖机制，能够滤除随机光照干扰与单帧误检，大幅提高缺陷判定的鲁棒性与准确性，确保告警及产线控制信号的精准触发，从而优化生产质量管控流程并降低人工复检成本。