锯齿缺陷检测方法及装置、电子设备、计算机存储介质与流程

1.本技术涉及缺陷检测技术领域，特别涉及一种锯齿缺陷检测方法及装置、电子设备、计算机存储介质。


背景技术：

2.印刷技术在工业生产中是一种被普遍的使用的技术。印刷技术除了包括我们所熟知的油墨印刷以及激光雕刻印刷外，还包括有使用各种腐蚀技术进行印刷的技术。但是现有的印刷技术，都可能由于印刷工艺的限制，导致印刷的图形的边缘的出现局部突出或凹陷。其中，所出现局部突出或凹陷在印刷领域被定义为锯齿缺陷。
3.因此，为了保证印刷产品的质量，在工业生产中一般都需要对印刷产品进行锯齿缺陷的质检。现今，对于锯齿缺陷的质检主要还是采用人工观察的方式。也有部分企业开始尝试深度神经网络模型进行锯齿缺陷的检测。
4.但是，由于肉眼不易观察到较小的锯齿缺陷，并且容易出现遗漏。而对于采用深度神经网络模型进行检测的方式，由于印刷技术已相对成熟，所以锯齿缺陷出现的比例相对较低，从而导致样本数据相对较少，因此训练出的深度神经网络模型的检测结果的准确性相对较低。


技术实现要素：

5.基于上述现有技术的不足，本技术提供了一种锯齿缺陷检测方法及装置、电子设备、计算机存储介质，以解决现有技术对印刷的锯齿缺陷不准确的问题。
6.为了实现上述目的，本技术提供了以下技术方案：
7.本技术第一方面提供了一种锯齿缺陷检测方法，包括：
8.获取待检测物品的待检测图像；其中，所述待检测图形中包括待检测图形；
9.确定出所述待检测图形的边缘线条；
10.将所述边缘线条上长度不小于预设长度的目标边缘线，确定为凹区域，并将其余所述目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷；其中，所述目标边缘线为各个点与所述边缘线条的凸包的最短距离均大于零的边缘线；
11.分别针对每个所述凹区域，确定出所述凹区域上的凹区域锯齿缺陷；其中，所述凹区域锯齿缺陷上的每个点与属于同一凹区域，且位于其前和后的两个等距离的点的两条连线的倾角的变化量大于预设变化量。
12.可选地，在上述的方法中，所述获取待检测物品的待检测图像，包括：
13.采集待检测物品的图像；
14.将所述待检测物品的图像中的预设待检测区域，确定为所述待检测物品的待检测图像。
15.可选地，在上述的方法中，所述确定出所述待检测图形的边缘线条，包括：
16.基于预设的二值化阈值，对所述待检测图像进行二值化处理，以将所述待检测图
像中的待检测图形和不属于所述待检测图形的区域分别转换为白色和黑色；
17.对二值化处理后的所述待检测图像进行边界跟踪，得到所述待检测图形的边缘线条。
18.可选地，在上述的方法中，所述将所述边缘线条上长度不小于预设长度的目标边缘线，确定为凹区域，并将其余所述目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷，包括：
19.计算所述边缘线条的凸包，并确定出所述边缘线条上每个点与所述边缘线条的凸包的最短距离；
20.确定出所述边缘线条上与所述边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点；
21.将由与所述边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点所组成的每段边缘线确定为所述目标边缘线；
22.分别判断所述目标边缘线的长度是否小于所述预设长度；其中，所述预设长度大于预设的锯齿缺陷最大长度，且小于预设的正常凹区域长度；
23.若判断出所述目标边缘线的长度小于所述预设长度，则将所述目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷；
24.若判断出所述目标边缘线的长度不小于所述预设长度，则将所述目标边缘线确定为凹区域。
25.可选地，在上述的方法中，所述分别针对每个所述凹区域，确定出所述凹区域上的凹区域锯齿缺陷，包括：
26.分别针对每个所述凹区域，依次将所述凹区域中每个点作为目标点；
27.基于所述目标点以及所述目标点对应的参考点的坐标，计算得到所述目标点对应的倾角余弦值；其中，所述目标点对应的倾角余弦值为所述目标点与其对应的第一参考点的连线的倾角的余弦值；所述目标点对应的第一参考点指代所述凹区域上，位于所述目标点后，且与所述目标点的间隔距离为预设间隔距离的点；
28.计算所述目标点对应的倾角余弦值与所述目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值；其中，所述目标点对应的第二参考点为所述凹区域上，位于所述目标点后前，且与所述目标点的间隔距离为预设间隔距离的点；
29.判断所述目标点对应的倾角余弦值与所述目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值是否大于所述预设变化量；其中，所述预设变化量等于预设锯齿最小高度与所述预设间隔距离的比值；所述预设间隔距离大于5倍的所述预设锯齿最小高度；
30.若判断出所述目标点对应的倾角余弦值与所述目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值大于所述预设变化量，则将所述目标点确定为所述凹区域中的锯齿缺陷点；
31.将所述边缘线条上由连续的所述锯齿缺陷点组成的每段边缘线，分别确定为所述凹区域锯齿缺陷。
32.本技术第二方面提供了一种锯齿缺陷检测装置，包括：
33.获取单元，用于获取待检测物品的待检测图像；其中，所述待检测图形中包括待检测图形；
34.边缘线确定单元，用于确定出所述待检测图形的边缘线条；
35.第一检测单元，用于将所述边缘线条上长度不小于预设长度的目标边缘线，确定
为凹区域，并将其余所述目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷；其中，所述目标边缘线为各个点与所述边缘线条的凸包的最短距离均大于零的边缘线；
36.第二检测单元，用于分别针对每个所述凹区域，确定出所述凹区域上的凹区域锯齿缺陷；其中，所述凹区域锯齿缺陷上的每个点与属于同一凹区域，且位于其前和后的两个等距离的点的两条连线的倾角的变化量大于预设变化量。
37.可选地，在上述的装置中，获取单元，包括：
38.采集单元，用于采集待检测物品的图像。
39.截取单元，用于将待检测物品的图像中的预设待检测区域，确定为待检测物品的待检测图像。
40.可选地，在上述的装置中，所述边缘线确定单元，包括：
41.处理单元，用于基于预设的二值化阈值，对所述待检测图像进行二值化处理，以将所述待检测图像中的待检测图形和不属于所述待检测图形的区域分别转换为白色和黑色；
42.边缘线确定子单元，对二值化处理后的所述待检测图像进行边界跟踪，得到所述待检测图形的边缘线条。
43.可选地，在上述的装置中，所述第一检测单元，包括：
44.第一计算单元，用于计算所述边缘线条的凸包，并确定出所述边缘线条上每个点与所述边缘线条的凸包的最短距离；
45.第一确定单元，用于确定出所述边缘线条上与所述边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点；
46.第二确定单元，用于将由与所述边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点所组成的每段边缘线确定为所述目标边缘线；
47.第一判断单元，用于分别判断所述目标边缘线的长度是否小于所述预设长度；其中，所述预设长度大于预设的锯齿缺陷最大长度，且小于预设的正常凹区域长度；
48.凸区域锯齿缺陷确定单元，用于在所述第一判断单元判断出所述目标边缘线的长度小于所述预设长度时，将所述目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷；
49.凹区域确定单元，用于在所述第一判断单元判断出所述目标边缘线的长度不小于所述预设长度时，将所述目标边缘线确定为凹区域。
50.可选地，在上述的装置中，所述第二检测单元，包括：
51.选取单元，用于分别针对每个所述凹区域，依次分别将所述凹区域中每个点作为目标点；
52.第二计算单元，用于基于所述目标点以及所述目标点对应的参考点的坐标，计算得到所述目标点对应的倾角余弦值；其中，所述目标点对应的倾角余弦值为所述目标点与其对应的第一参考点的连线的倾角的余弦值；所述目标点对应的第一参考点指代所述凹区域上，位于所述目标点后，且与所述目标点的间隔距离为预设间隔距离的点；
53.第三计算单元，用于计算所述目标点对应的倾角余弦值与所述目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值；其中，所述目标点对应的第二参考点为所述凹区域上，位于所述目标点后前，且与所述目标点的间隔距离为预设间隔距离的点；
54.第二判断单元，用于判断所述目标点对应的倾角余弦值与所述目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值是否大于所述预设变化量；其中，所述预设变化
量等于预设锯齿最小高度与所述预设间隔距离的比值；所述预设间隔距离大于5倍的所述预设锯齿最小高度；
55.锯齿缺陷点确定单元，用于在所述第二判断单元判断出所述目标点对应的倾角余弦值与所述目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值大于所述预设变化量时，将所述目标点确定为所述凹区域中的锯齿缺陷点；
56.第三确定单元，用于将所述边缘线条上由连续的所述锯齿缺陷点组成的每段边缘线，分别确定为凹区域锯齿缺陷。
57.本技术第三方面提供了一种电子设备，包括：
58.存储器和处理器；
59.其中，所述存储器用于存储程序；
60.所述处理器用于执行所述程序，所述程序被执行时，具体用于实现如上述任意一项所述的锯齿缺陷检测方法。
61.本技术第四方面提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现如上述任意一项所述的锯齿缺陷检测方法。
62.本技术实施例提供的一种锯齿缺陷检测方法，通过获取待检测物品的包括待检测图像的待检测图像，并确定出待检测图形的边缘线条。然后，将各个点与边缘线条的凸包的最短距离均大于零的边缘线作为目标边缘线，然后由于凹区域的长度要大于凸区域锯齿缺陷的长度，所以将边缘线条上长度不小于预设长度的目标边缘线，确定为凹区域，将其余目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷，从而通过边缘线条与凸包的位置关系，确定出边缘线条上的凹区域以及凸区域上的锯齿缺陷。最后，由于凹区域的锯齿缺陷处不平滑，所以分别针对每个凹区域，将属于同一凹区域，且位于其前和后的两个等距离的点的两条连线的倾角的变化量大于预设变化量的点组成的边缘线，确定为凹区域锯齿缺陷，从而完成对整个待检测图像的锯齿缺陷的准确检测，不需要收集大量的锯齿缺陷样本。
附图说明
63.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
64.图1为本技术实施例提供的一种锯齿缺陷检测方法的流程图；
65.图2为本技术实施例提供的一种获取待检测图像的方法的流程图；
66.图3为本技术实施例提供的一示例中的待检测物品的图像和待检测图像的示意图；
67.图4为本技术实施例提供的一示例中的待检测图形的边缘线条的示意图；
68.图5为本技术实施例提供的一示例中的待检测图形中的凸区域和凹区域的示意图；
69.图6为本技术实施例提供的一示例中的边缘线条与锯齿缺陷的关系示意图；
70.图7为本技术实施例提供的一种确定凸区域锯齿缺陷及凹区域的方法的流程图；
71.图8为本技术实施例提供的一种确定凹区域中的锯齿缺陷点的方法的流程图；
72.图9为本技术实施例提供的一示例中的点的倾角余弦值的示意图；
73.图10为本技术另一实施例提供的一种锯齿缺陷检测装置的结构示意图；
74.图11为本技术另一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
75.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
76.在本技术中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
77.本技术实施例提供了一种锯齿缺陷检测方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
78.s101、获取待检测物品的待检测图像；待检测图形中包括待检测图形。
79.需要说明的是，待检测图像中的待检测图形，即为在待检测物品上印刷的区域。
80.可选地，本技术另一实施例中，步骤s101的一种具体实施方式，如图2所示，包括：
81.s201、采集待检测物品的图像。
82.首先需要对待检测物品进行图像采集。图像采集要求能够清晰的观察到工件上的印刷区域，并且尽可能地能使得通过人眼能够从图像上识别出锯齿缺陷的区域。图像采集可以采用工业相机拍摄或扫描的方式。以手机背板为例，可以采用工业线扫相机对手机背板进行扫描，扫描之后的图片示意图，如图3的左图所示。其中，手机背板上的图案为印刷区域，在该图中可观察到印刷区域有两个明显的锯齿缺陷，分别处于印刷区域的左上角和右边凹陷处。
83.s202、将待检测物品的图像中的预设待检测区域，确定为待检测物品的待检测图像。
84.由于整个待检测物品的图像比较大，而待检测的主要为印刷区域，所以并不需要对整个待检测物品的图像进行处理，因此为了减少后续的工作量，可以从待检测物品的图像中截取包含有印刷区域的待检测物品的图像的局部图。
85.可选地，对于在生产线上生成的待检测物品进行检测时，由于流水线传上生成的各个待检测物品上的印刷区域在采集的图像中的位置大致相同。所以可以通过预设待检测区域的方式定位需要做锯齿检测的印刷区域。同样以图以手机背板为例，如图3的左图所示，待检测区域处于采集的图像中央，故将图像中央区域设定为预设待检测区域，根据预设待检测区域对采集的图像进行裁剪，裁剪之后的图片，如图3中的右图所示。
86.s102、确定出待检测图形的边缘线条。
87.具体的，可以通过对待检测图像中的待检测图形进行边缘线跟踪，从而得到待检
测图像的边缘线条。
88.可选地，本技术实施例提供了步骤s102的一种具体实施方式：
89.基于预设的二值化阈值，对待检测图像进行二值化处理，以将待检测图像中的待检测图形和不属于待检测图形的区域分别转换为白色和黑色，然后对二值化处理后的待检测图像进行边界跟踪，得到待检测图形的边缘线条。
90.其中，待检测图形为通过印刷技术在待检测物品上印刷的图形。
91.需要说明的是，图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，从而将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程，从而便于后续确定出待检测图形的边缘线条，而不会确定出待检测图像上的其他图形的边缘线条。
92.在本技术中，可以根据待检测图形的色彩和不属于待检测图形的区域的色彩，即背景的色彩，设置二值化阈值。然后基于预设的二值化阈值，对待检测图像进行二值化处理，从而将待检测图形变为白色，即待检测图形的灰度值设置为255，以及将背景区域转换为黑色，即将背景区域的灰度值设置为0。
93.可选地，可以采用基于边界跟踪的数字化二值图像拓扑结构分析算法，对二值化处理后的待检测图像进行处理，从而确定出待检测图像中的待检测图形的边缘线条。例如，同样针对上述例子中的待检测图像，确定出其边缘线条如图4所示。
94.s103、将边缘线条上长度不小于预设长度的目标边缘线，确定为凹区域，并将其余目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷；目标边缘线为各个点与边缘线条的凸包的最短距离均大于零的边缘线。
95.其中，凸区域锯齿缺陷指代在边缘线条的凸区域上的锯齿缺陷。
96.需要说明的是，在本技术实施例中，将待检测图像的边缘线条划分为凸区域和凹区域，两者是在平滑的图形的边缘线条上定义的。其中，凸区域定义为该部分边缘线条相对于整个闭合图案是突出或平直的。凹区域定义为该边缘线条相比于整个闭合图案是凹陷的。例如，如图5所示，图中被白色椭圆标注的区域为凹区域，未被标注的则为凸区域。
97.其中，凸包是一个计算几何中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间v中，对于给定集合x，所有包含x的凸集的交集s被称为x的凸包。
98.可选地，可以采用graham scan算法计算边缘线条的凸包。
99.由于，当边缘线条的凸区域不存在锯齿缺陷时，边缘线条所对应的凸包和边缘线条上的点重合。所以通过边缘线条上每个点与边缘线条的凸包的最短距离就可以确定出边缘线条的凸区域与凸包是否重合，从而确定出边缘线条的凸区域是否存在锯齿缺陷。例如，如图6所示，实线表示的是待检测图形的边缘线条，虚线为边缘线条的凸包。所以，显然当存在锯齿缺陷时，锯齿缺陷出的边缘线条上的点和凸包上的点的最短距离不为零。
100.需要说明的是，边缘线条上的点和凸包上的点的最短距离不为零的区域，即本技术实施例中的目标边缘线，并不一定是锯齿缺陷。由于凹区域与凸包也是不重合的，所以目标边缘线也可能是待检测图形上的凹区域。
101.由于，锯齿缺陷相对于凹区域来说比较小，所以可以通过预设长度来将目标边缘线是否属于凹区域。若目标边缘线不小于预设长度，则确定其属于凹区域。若目标边缘线小于预设长度，说明不属于凹区域，而在凸区域中边缘线条上的点和凸包上的点的最短距离不为零的区域即为锯齿缺陷，所以将目标边缘线小于预设长度，确定为凸区域锯齿缺陷。
102.可选地，本技术另一实施例中，步骤s105的一种具体实施方式，如图7所示，包括：
103.s701、计算边缘线条的凸包，并确定出边缘线条上每个点与边缘线条的凸包的最短距离。
104.s702、确定出边缘线条上与边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点。
105.s703、将由与边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点所组成的每段边缘线确定为目标边缘线。
106.s704、分别判断目标边缘线的长度是否小于预设长度。
107.其中，预设长度大于预设的锯齿缺陷最大长度，且小于预设的正常凹区域长度。而预设的锯齿缺陷最大长度可以按照检测标准进行设定，正常凹区域长度则可以通过人工轨迹一下所有正常凹区域的连线点的长度得到。
108.需要说明的是，若判断出目标边缘线的长度小于所述预设长度，则执行步骤s705。若判断出目标边缘线的长度不小于预设长度，则执行步骤s706。
109.s705、将目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷。
110.s706、将目标边缘线确定为凹区域。
111.s104、分别针对每个凹区域，确定出凹区域上的凹区域锯齿缺陷；凹区域锯齿缺陷上的每个点与属于同一凹区域，且位于其前和后的两个等距离的点的两条连线的倾角的变化量大于预设变化量。
112.对于凹区域中的锯齿缺陷的检测，本技术实施例中，通过计算凹区域中每一个点相对前后两个等距离点的连线的倾角的变化程度来进行检测。由于在无锯齿缺陷的区域，倾角的变化程度的变化程度较小，在存在锯齿缺陷的区域倾角的变化程度的变化程度较大。因此，分别针对每个凹区域，可以确定出凹区域中的锯齿缺陷点，即确定出凹区域中与位于其前和后两个等距离的点的两条线段的倾角的变化量大于预设变化量的各个点，而这些点所在的位置即为凹区域上的锯齿缺陷。
113.可选地，本技术另一实施例中，步骤s106的一种具体实施方式，如图8所示，包括以下步骤：
114.s801、分别针对每个凹区域，依次分别将凹区域中每个点作为目标点。
115.s802、基于目标点以及目标点对应的参考点的坐标，计算得到目标点对应的倾角余弦值。
116.其中，目标点对应的倾角余弦值为目标点与其对应的第一参考点的连线的倾角的余弦值。目标点对应的第一参考点指代凹区域上，位于目标点后，且与目标点的间隔距离为预设间隔距离的点。其中，预设间隔距离指的是，两点在边缘线条上的间隔长度，而不是两点间的直线距离。
117.需要说明的是，通过计算每个点与在其后，且其间隔预设间隔距离的点的连线的倾角余弦值，即可以得到每个点相对前后两个等距离点的连线的倾角余弦值。因为某一个点与其前，且间隔预设间隔距离的点的连线的倾角余弦值，在该点在被作为第一参考点时已计算得到。例如，如图9所示，对于点pn(xn,yn)，其对应的第一参考点为：p
n d
(x
n d
,y
n d
)。所以pn对应的倾角余弦值为：pn对应的第二参
考点为：p
n-d
(x
n-d
,y
n-d
)，在计算p
n-d
倾角余弦值时，采用同样的方式，可以计算得其对应的倾角余弦值θ
n-d
。
118.s803、计算目标点对应的倾角余弦值与目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值。
119.其中，目标点对应的第二参考点为凹区域上，位于所述目标点后前，且与目标点的间隔距离为预设间隔距离的点。
120.s804、判断目标点对应的倾角余弦值与目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值是否大于预设变化量。
121.其中，预设变化量等于预设锯齿最小高度与预设间隔距离的比值。预设间隔距离大于5倍的预设锯齿最小高度。预设锯齿最小高度可以按照检测标准进行设定。预设间隔距离则可以在大于5倍的预设锯齿最小高度的前提下，根据经验进行设定。
122.需要说明的是，若判断出目标点对应的倾角余弦值与目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值大于预设变化量，则针对该目标点直线步骤s805。
123.s805、将目标点确定为凹区域中的锯齿缺陷点。
124.s806、将边缘线条上由连续的锯齿缺陷点组成的每段边缘线，分别确定为凹区域锯齿缺陷。
125.在执行步骤s104之后，将所有的凸区域锯齿缺陷与凹区域锯齿整合为检测结果，并反馈检测结果。
126.本技术实施例提供的一种锯齿缺陷检测方法，通过获取待检测物品的包括待检测图像的待检测图像，并确定出待检测图形的边缘线条。然后，将各个点与边缘线条的凸包的最短距离均大于零的边缘线作为目标边缘线，然后由于凹区域的长度要大于凸区域锯齿缺陷的长度，所以将边缘线条上长度不小于预设长度的目标边缘线，确定为凹区域，将其余目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷，从而通过边缘线条与凸包的位置关系，确定出边缘线条上的凹区域以及凸区域上的锯齿缺陷。最后，由于凹区域的锯齿缺陷处不平滑，所以分别针对每个凹区域，将属于同一凹区域，且位于其前和后的两个等距离的点的两条连线的倾角的变化量大于预设变化量的点组成的边缘线，确定为凹区域锯齿缺陷，从而完成对整个待检测图像的锯齿缺陷的准确检测，不需要收集大量的锯齿缺陷样本。
127.本技术另一实施例提供了一种锯齿缺陷检测装置，如图10所示，包括以下单元：
128.获取单元1001，用于获取待检测物品的待检测图像。
129.其中，待检测图形中包括待检测图形。
130.边缘线确定单元1002，用于确定出待检测图形的边缘线条。
131.第一检测单元1003，用于将边缘线条上长度不小于预设长度的目标边缘线，确定为凹区域，并将其余目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷。
132.其中，目标边缘线为各个点与边缘线条的凸包的最短距离均大于零的边缘线。
133.第二检测单元1004，用于分别针对每个凹区域，确定出凹区域上的凹区域锯齿缺陷。
134.其中，凹区域锯齿缺陷上的每个点与属于同一凹区域，且位于其前和后的两个等距离的点的两条连线的倾角的变化量大于预设变化量。
135.可选地，在本技术另一实施例提供的锯齿缺陷检测装置中，获取单元，包括：
136.采集单元，用于采集待检测物品的图像。
137.截取单元，用于将待检测物品的图像中的预设待检测区域，确定为待检测物品的待检测图像。
138.可选地，在本技术另一实施例提供的锯齿缺陷检测装置中，边缘线确定单元，包括：
139.处理单元，用于基于预设的二值化阈值，对待检测图像进行二值化处理，以将待检测图像中的待检测图形和不属于待检测图形的区域分别转换为白色和黑色。
140.边缘线确定子单元，对二值化处理后的待检测图像进行边界跟踪，得到待检测图形的边缘线条。
141.可选地，在本技术另一实施例提供的锯齿缺陷检测装置中，第一检测单元，包括：
142.第一计算单元，用于计算边缘线条的凸包，并确定出边缘线条上每个点与边缘线条的凸包的最短距离。
143.第一确定单元，用于确定出边缘线条上与边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点。
144.第二确定单元，用于将由与边缘线条的凸包的最短距离大于零的各个点所组成的每段边缘线确定为目标边缘线。
145.第一判断单元，用于分别判断目标边缘线的长度是否小于预设长度。
146.其中，预设长度大于预设的锯齿缺陷最大长度，且小于预设的正常凹区域长度。
147.凸区域锯齿缺陷确定单元，用于在第一判断单元判断出目标边缘线的长度小于预设长度时，将目标边缘线确定为凸区域锯齿缺陷。
148.凹区域确定单元，用于在第一判断单元判断出目标边缘线的长度不小于预设长度时，将目标边缘线确定为凹区域。
149.可选地，在本技术另一实施例提供的锯齿缺陷检测装置中，第二检测单元，包括：
150.选取单元，用于分别针对每个凹区域，依次分别将凹区域中每个点作为目标点。
151.第二计算单元，用于基于目标点以及目标点对应的参考点的坐标，计算得到目标点对应的倾角余弦值。
152.其中，目标点对应的倾角余弦值为目标点与其对应的第一参考点的连线的倾角的余弦值。目标点对应的第一参考点指代凹区域上，位于目标点后，且与目标点的间隔距离为预设间隔距离的点。
153.第三计算单元，用于计算目标点对应的倾角余弦值与目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值。
154.其中，目标点对应的第二参考点为凹区域上，位于目标点后前，且与目标点的间隔距离为预设间隔距离的点。
155.第二判断单元，用于判断目标点对应的倾角余弦值与目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值是否大于预设变化量。
156.其中，预设变化量等于预设锯齿最小高度与预设间隔距离的比值。预设间隔距离大于5倍的预设锯齿最小高度。
157.锯齿缺陷点确定单元，用于在第二判断单元判断出目标点对应的倾角余弦值与目标点对应的第二参考点对应的倾角余弦值的差值的绝对值大于预设变化量时，将目标点确
定为凹区域中的锯齿缺陷点。
158.第三确定单元，用于将边缘线条上由连续的锯齿缺陷点组成的每段边缘线，分别确定为凹区域锯齿缺陷。
159.需要说明的是，本技术上述实施例提供的各个单元的具体工作过程，可相应的参考上述方法实施例中的相应的步骤的实施过程，此处不再赘述。
160.本技术另一实施例提供了一种电子设备，如图11所示，包括：
161.存储器1101和处理器1102。
162.其中，存储器1101用于存储程序。处理器1102用于执行存储器1101存储的程序，并且该程序被执行时，具体用于实现如上述任意一个实施例提供的锯齿缺陷检测方法。
163.本技术另一实施例提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现如上述任意一个实施例提供的锯齿缺陷检测方法。
164.计算机存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
165.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
166.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。