一种用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统的制作方法

1.本技术涉及导航技术领域，具体涉及一种用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统及相关设备。


背景技术：

2.气门座圈是气缸盖总成中的重要零件。气门座圈与气门形成配合，共同对气缸进行密封。在运行过程中，气门座圈会承受很大的负荷。在运行一段时间后，气门座圈会出现磨损。当气门座圈出现磨损后，若果不及时对其进行更换，会影响设备的正常运行。


技术实现要素：

3.为解决上述技术问题，本技术的实施例提供了一种用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统及相关设备。
4.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种故一种用于检测气门座圈的全自动打标的识别装置，包括如下装置：：获取模块，用于获取多帧目标图像，基于所述多帧目标图像确定所述气门座圈的目标点云数据；构建模块，用于构建空间坐标系，确定所述空间坐标系中所述目标点云数据的坐标信息；建立模块，用于根据所述目标点云数据的坐标信息与强度信息建立待诊断点云数据集；识别模块，用于根据所述待诊断点云数据集与所述目标点云数据集进行全自动打标的识别处理。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统，所述用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统包括：获取多帧目标图像，基于所述多帧目标图像确定所述气门座圈的目标点云数据；构建空间坐标系，确定所述空间坐标系中所述目标点云数据的坐标信息；根据所述目标点云数据的坐标信息与强度信息建立待诊断点云数据集；根据所述待诊断点云数据集与所述目标点云数据集进行全自动打标的识别处理。
6.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：存储器，存储有计算机可读指令；处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行上述任一项的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统。
7.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统。
8.在本技术的实施例提供的技术方案中，获取多帧目标图像，基于多帧目标图像确
定气门座圈的目标点云数据；构建空间坐标系，确定空间坐标系中目标点云数据的坐标信息；根据目标点云数据的坐标信息与强度信息建立待诊断点云数据集；根据待诊断点云数据集与目标点云数据集进行全自动打标的识别处理，相较于现有技术直接利用进行人工检测识别来说，提高了识别效率。
9.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
10.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1是本技术提供的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统第一实施例的流程示意图；图2是图1所示的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统中步骤s104一实施例的流程示意图；图3是图2所示的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统中步骤s201一实施例的流程示意图；图4是图1所示的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统中步骤s101一实施例的流程示意图；图5是图1所示的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统中步骤s102一实施例的流程示意图；图6是本技术提供的用于检测气门座圈的全自动打标的识别装置一实施例的框架示意图；图7是本技术提供的电子设备一实施例的框架示意图；图8是本技术提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
11.这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
12.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
13.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
14.在本技术中提及的“多个”是指两个或者两个以上。“和/或”描述关联对象的关联
关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
15.本技术提出的一种用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统，可应用于需要进行气门座圈识别的任一领域。相较于现有技术直接利用进行人工检测识别来说，通过本技术的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统提高了识别效率。请参阅图1，图1是本技术提供的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统第一实施例的流程示意图。本实施例的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统可应用于用于检测气门座圈的全自动打标的识别装置，也可应用于具有数据处理能力的服务器,本技术以服务器为例进行说明。
16.具体而言，本公开实施例的方法可以包括如下步骤：步骤s101，获取多帧目标图像，基于多帧目标图像确定气门座圈的目标点云数据。
17.目标图像是指安装于气门座圈附近的摄像机拍摄的包括气门座圈的图像。需要说明的是，考虑到气门座圈的形状，可设置多个摄像头拍摄不同方位的图像，确保能够由拍摄的多张图像确定气门座圈的完整性。其中，摄像机为可以进行三维拍摄的设备。另外需要说明的是，为了提高气门座圈的识别效率，本技术实施例可在利用摄像头对气门座圈进行拍摄识别之前，对气门座圈的被拍摄时的摆放方式进行调整。示例性地，利用振动盘对气门座圈进行排序处理，并将排序后的气门座圈输送至传送带，进而使传送带对气门座圈进行分流、翻转或换向等处理，得到以预设摆放方式输入转盘进行拍摄识别处理。例如，气门座圈的某一面朝向摄像头一方。
18.服务器获取多帧目标图像，并通过目标图像确定气门座圈的目标点云数据。
19.需要说明的是，考虑到图像太多，若利用所有图像获取气门座圈的点云数据，将增大计算难度，造成计算冗余问题。因此，为避免上述问题，服务器可通过筛选获取的初始图像确定目标图像。具体地，服务器对初始图像进行特征提取，得到初始特征图像，并计算初始特征图像与目标特征图像之间的相似度，进而判断相似度是否大于相似度阈值，若是，则确定对应的初始图像为目标图像。
20.进一步需要说明的是，初始特征图像中存在用于表征气门座圈完整度的特征，目标特征图像是指各个方向气门座圈完整存在于图像时的图像特征。
21.步骤s102，构建空间坐标系，确定空间坐标系中目标点云数据的坐标信息。
22.空间坐标系是指用于基于获取的多帧点云数据在空间中重构气门座圈。
23.坐标信息是气门座圈在空间坐标系中的位置信息。需要说明的是，空间坐标系可以看成512*512*128的空间立方矩阵，空间立方矩阵可以视为由512*512*128个小立方矩阵组成，每个小立方矩阵代表一个坐标信息。其中，小立方矩阵为1*1*1。
24.服务器构建空间坐标系，并在空间坐标系中确定各目标点云数据的坐标信息。
25.步骤s103，根据目标点云数据的坐标信息与强度信息建立待诊断点云数据集。
26.服务器基于s102中获取的目标点云数据的坐标信息建立待诊断点云数据集。示例性的，将每帧目标图像的三维点云数据的强度信息按照空间坐标系的x,y,z的顺序对应赋值到点云数据的坐标信息上，得到待诊断点云数据集。
27.步骤s104，根据待诊断点云数据集与目标点云数据集进行全自动打标的识别处理。
28.目标点云数据集为完整的气门座圈的点云数据在空间坐标系下的集合。
29.服务器根据待诊断点云数据集合目标点云数据集之间的点云匹配度进行全自动打标处理。
30.可以看出，本技术实施例的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统通过获取多帧目标图像，基于多帧目标图像确定气门座圈的目标点云数据；构建空间坐标系，确定空间坐标系中目标点云数据的坐标信息；根据目标点云数据的坐标信息与强度信息建立待诊断点云数据集；根据待诊断点云数据集与目标点云数据集进行全自动打标的识别处理，相较于现有技术直接利用进行人工检测识别来说，提高了识别效率。
31.在上述实施例的基础上，考虑到气门座圈的缺陷类型对全自动打标的影响，本技术实施例需确定气门座圈的缺陷类型。具体可参阅图2。
32.请继续参阅图2，图2是图1所示的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统中步骤s104一实施例的流程示意图。具体而言，根据待诊断点云数据集与目标点云数据集进行全自动打标的识别处理的步骤还可以包括如下步骤：步骤s201，比较待诊断点云数据集中的各待诊断点云数据和目标点云数据集中与其对应的目标点云数据，确定气门座圈的缺陷类型。
33.缺陷类型可以为外观缺陷、碰划伤或裂纹等。
34.服务器比较待诊断点云数据集中的各待诊断点云数据和目标点云数据集中与其对应的目标点云数据，确定气门座圈的缺陷类型。
35.可选的，本技术的实施例可采用图3中的步骤s301~步骤s302实现步骤s201。详情参阅下述步骤s301~步骤s302：步骤s301，计算各待诊断点云数据和对应的目标点云数据之间的距离信息。
36.距离信息可以包括各待诊断点云数据和对应的目标点云数据在相同空间坐标系下对应点云数据之间的空间距离平均值。具体可能为气门座圈完好的部分位置对应的目标点云数据和待诊断点云数据之间的距离平均值，也可以为气门座圈磨损或缺陷等部分位置对应的目标点云数据和待诊断点云数据之间的距离平均值。
37.需要说明的是，考虑到目标点云数据和各待诊断点云数据所处参考的空间坐标系，为了方便计算，服务器可将待诊断点云数据集中的各待诊断点云数据映射至目标点云数据所在的空间坐标系。当然，也可将目标点云数据集合待诊断点云数据集同时映射到其他空间坐标系中。
38.服务器将待诊断点云数据映射至与目标点云数据相同的空间坐标系下，进而计算对应的待诊断点云数据和目标点云数据之间的空间距离，得到各待诊断点云数据和对应的目标点云数据之间的距离信息。
39.步骤s302，基于各距离信息确定气门座圈的缺陷类型。
40.考虑到气门座圈的各种缺陷类型中的距离信息之间存在差别，例如，气门座圈缺陷相对于磨损而言，气门座圈缺陷部分对应的目标点云数据和待诊断点云数据之间的距离大于气门座圈磨损部分对应的目标点云数据和待诊断点云数据之间的距离。因此，本技术实施例利用各待诊断点云数据与对应目标点云数据之间的距离平均值所在区间范围确定气门座圈的曲线类型。具体地，若各待诊断点云数据与对应目标点云数据之间的距离平均值大于第一预设阈值时，则确定气门座圈为缺陷类型；若各待诊断点云数据与对应目标点云数据之间的距离平均值小于第一预设阈值大于第二预设阈值，则气门座圈为裂纹类型；
若各待诊断点云数据与对应目标点云数据之间的距离平均值小于第二预设阈值，则气门座圈为碰划伤。
41.另外需要说明的是，缺陷一般表示缺了很大一部分。
42.步骤s202，基于气门座圈的缺陷类型进行全自动打标的识别处理。
43.服务器基于气门座圈的缺陷类型进行全自动打标的识别处理。需要说明的是，服务器还可根据气门座圈的缺陷类型确定气门座圈的尺寸，进而根据尺寸对气门座圈是否合格进行分类，在确定气门座圈合格时，对该气门座圈进行激光打标。示例性地，由于目标点云数据集的目标点云数据已知，服务器可根据比较待诊断点云数据集中的各待诊断点云数据和目标点云数据集中与其对应的目标点云数据确定气门座圈的尺寸。
44.可以看出，本技术实施例的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统通过比较待诊断点云数据集中的各待诊断点云数据和目标点云数据集中与其对应的目标点云数据，确定气门座圈的缺陷类型；基于气门座圈的缺陷类型进行全自动打标的识别处理，提高了识别效率。
45.在上述实施例的基础上，考虑到利用多帧目标图像的点云数据进行气门座圈的图形重构时，存在代表相同位置的点云数据，为了避免计算重复，本技术实施例提出了以下解决方案，详情可参阅图4。
46.请继续参阅图4，图4是图1所示的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统中步骤s101一实施例的流程示意图。具体而言，获取多帧目标图像，基于多帧目标图像确定气门座圈的目标点云数据的步骤还可以包括如下步骤：步骤s401， 确定各帧目标图像的点云数据。
47.服务器确定各帧目标图像的点云数据。
48.步骤s402，去除各帧目标图像的点云数据中代表气门座圈的相同位置的点云数据，得到目标点云数据。
49.考虑到利用多帧目标图像的点云数据进行气门座圈的图形重构时，存在代表相同位置的点云数据，为了避免计算重复，服务器去除各帧目标图像的点云数据中代表气门座圈的相同位置的点云数据。
50.可以看出，本技术实施例的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统通过确定各帧目标图像的点云数据，去除各帧目标图像的点云数据中代表气门座圈的相同位置的点云数据，得到目标点云数据，避免了计算重复，提高了识别效率。
51.请继续参阅图5，图5是图1所示的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统中步骤s102一实施例的流程示意图。具体而言，确定空间坐标系中目标点云数据的坐标信息的步骤还可以包括如下步骤：步骤s501，利用泊松重建技术对空间坐标系中的目标点云数据进行过滤处理，得到过滤后的目标点云数据。
52.考虑到空间坐标系中存在冗余点云数据，本技术实施例的服务器对空间坐标系中的目标点云数据进行过滤处理。具体为利用泊松重建技术对空间坐标系中的目标点云数据进行过滤处理，得到过滤后的目标点云数据。
53.步骤s502，确定过滤后的目标点云数据的坐标信息。
54.服务器从空间坐标系中确定过滤后的目标点云数据的坐标信息，并根据该过滤后
的目标点云数据的坐标信息与强度信息建立待诊断点云数据集。
55.可以看出，本技术实施例的用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统通过利用泊松重建技术对空间坐标系中的目标点云数据进行过滤处理，得到过滤后的目标点云数据，并确定过滤后的目标点云数据的坐标信息，空间坐标系中存在冗余点云数据，提高了识别效率。
56.请参阅图6，图6是本技术提供的用于检测气门座圈的全自动打标的识别装置一实施例的框架示意图。用于检测气门座圈的全自动打标的识别装置60包括：获取模块61，用于获取多帧目标图像，基于多帧目标图像确定气门座圈的目标点云数据。
57.构建模块62，用于构建空间坐标系，确定空间坐标系中目标点云数据的坐标信息。
58.建立模块63，用于根据目标点云数据的坐标信息与强度信息建立待诊断点云数据集。
59.识别模块64，用于根据待诊断点云数据集与目标点云数据集进行全自动打标的识别处理。
60.请参阅图7，图7是本技术提供的电子设备一实施例的框架示意图。电子设备70包括相互耦接的存储器71和处理器72，处理器72用于执行存储器71中存储的程序指令，以实现上述任一用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统实施例的步骤。在一个具体的实施场景中，电子设备70可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，电子设备70还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。
61.具体而言，处理器72用于控制其自身以及存储器71以实现上述任一用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统实施例的步骤。处理器72还可以称为cpu（central processing unit，中央处理单元）。处理器72可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器72还可以是通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor, dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit, asic）、现场可编程门阵列（field-programmable gate array, fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器72可以由集成电路芯片共同实现。
62.请参阅图8，图8是本技术提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质80存储有能够被处理器运行的程序指令801，程序指令801用于实现上述任一用于检测气门座圈的全自动打标的识别系统实施例的步骤。
63.在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
64.上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
65.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的
相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
66.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
67.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。