本技術(shù)涉及機器視覺間隙測量，特別是涉及一種間隙檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、為確保車門膠條的正常工作，需定期檢測車門膠條間隙，如果車門膠條的間隙過大或過小，會導(dǎo)致關(guān)門時膠條被擠壓變形，從而產(chǎn)生異響，以及如果間隙不當(dāng)，會導(dǎo)致風(fēng)噪聲增大，甚至出現(xiàn)漏風(fēng)、漏雨等問題。通過檢測車門膠條間隙，可以確保膠條在關(guān)閉車門時能夠正常工作，避免異響，且可以確保車門密封條的密封效果，保持車內(nèi)環(huán)境的舒適性和安全性。

2、相關(guān)技術(shù)中，檢測車門膠條間隙的方法主要是將包含膠條間隙的圖片導(dǎo)入分析軟件中，利用分析軟件對圖像進行灰度化后，以圖像的左下角為原點建立直角坐標(biāo)系，然后，對膠條間隙兩側(cè)邊界像素點進行提取，得到膠條間隙兩邊各自對應(yīng)的界點集，并調(diào)用直線擬合函數(shù)對膠條間隙兩邊各自對應(yīng)的界點集進行直線擬合，得到兩條邊界直線，從而通過兩條邊界直線上的點計算兩邊界直線之間的距離，來檢測膠條間隙大小是否合格。但由于車門膠條間隙較小，這種膠條間隙檢測方法誤差較大，造成膠條間隙檢測的精度低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，提供一種間隙檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，解決相關(guān)技術(shù)中由于車門膠條間隙較小，這種膠條間隙檢測方法誤差較大，造成膠條間隙檢測的精度低的問題。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種間隙檢測方法，所述方法包括：

3、獲取待檢測圖像，并對所述待檢測圖像進行目標(biāo)檢測，得到包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)邊界框；

4、基于所述目標(biāo)邊界框?qū)λ龃龣z測圖像進行分割，得到分割后的待檢測圖像，并對所述分割后的待檢測圖像進行插值，得到目標(biāo)圖像；

5、對所述目標(biāo)圖像進行邊緣檢測，得到所述目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線；

6、分別對所述目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線進行均勻采樣，得到n對采樣點，其中，n為大于0的整數(shù)；

7、分別計算n對所述采樣點之間的距離值，并在n對所述采樣點之間的距離值屬于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間的條件下，確定所述目標(biāo)膠條間隙合格。

8、通過上述方法，對待檢測圖像進行目標(biāo)檢測、分割和插值，可以準(zhǔn)確得到包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)圖像，并通過對目標(biāo)圖像進行邊緣檢測，可以準(zhǔn)確定位目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線，從而通過對邊緣輪廓線進行均勻采樣，來確定目標(biāo)膠條間隙是否合格，可以提高間隙檢測精度。

9、在一個實施例中，所述獲取待檢測圖像，包括：

10、對采集到的初始圖像進行除噪，得到第一圖像；

11、分離所述第一圖像的亮度信息，得到第二圖像；

12、對所述第二圖像進行光照平衡矯正處理，得到所述待檢測圖像。

13、通過上述方法，對初始圖像進行除噪，可以保留圖像邊緣特征細節(jié)的同時，去除圖像噪聲，避免對微小的膠條間隙進行檢測時，除噪不穩(wěn)定的問題，且通過分離圖像亮度信息和對圖像進行光照平衡矯正處理，可以確保待檢測圖像保持原有的視覺效果和信息完整性的同時，增強初始圖像的暗部細節(jié)，方便區(qū)分膠條與車門，提高目標(biāo)檢測以及間隙檢測的準(zhǔn)確性。

14、在一個實施例中，所述對所述待檢測圖像進行目標(biāo)檢測，得到包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)邊界框，包括：

15、對所述待檢測圖像進行特征提取，得到多尺度特征圖；

16、對所述多尺度特征圖進行融合，得到融合特征圖；

17、對所述融合特征圖進行分類和回歸處理，得到多個包含膠條間隙的預(yù)測邊界框和多個所述預(yù)測邊界框各自對應(yīng)的置信度；

18、在多個所述預(yù)測邊界框中，選擇出置信度最高的預(yù)測邊界框作為所述包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)邊界框。

19、通過上述方法，對待檢測圖像進行特征提取、融合、分類和回歸處理，得到包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)邊界框，能夠結(jié)合注意力機制強化模型對重要特征的關(guān)注，從而方便在全局特征中提取出螺栓特征細節(jié)，提高對微小的膠條間隙進行目標(biāo)檢測時的精度。

20、在一個實施例中，所述基于所述目標(biāo)邊界框?qū)λ龃龣z測圖像進行分割，得到分割后的待檢測圖像，包括：

21、根據(jù)所述目標(biāo)邊界框創(chuàng)建掩膜，其中，所述掩膜在所述目標(biāo)邊界框內(nèi)的區(qū)域為白色，在所述目標(biāo)邊界框外的區(qū)域為黑色；

22、基于所述掩膜對所述待檢測圖像進行分割，得到所述分割后的待檢測圖像。

23、通過上述方法，對待檢測圖像進行掩膜分割，可以準(zhǔn)確地提取出包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)圖像，提高間隙檢測效率。

24、在一個實施例中，所述對所述分割后的待檢測圖像進行插值，得到所述目標(biāo)圖像，包括：

25、獲取所述分割后的待檢測圖像中各個像素點各自的像素坐標(biāo)；

26、基于預(yù)設(shè)插值系數(shù)和各個所述像素點各自的像素坐標(biāo)，計算各個所述像素點各自對應(yīng)的橫向插值權(quán)重和縱向插值權(quán)重；

27、基于各個所述像素點各自對應(yīng)的橫向插值權(quán)重和縱向插值權(quán)重，計算各個像素點各自對應(yīng)的插值后的像素值，得到所述目標(biāo)圖像。

28、通過上述方法，計算各個像素點各自對應(yīng)的橫向插值權(quán)重和縱向插值權(quán)重，并基于各個像素點各自對應(yīng)的橫向插值權(quán)重和縱向插值權(quán)重，計算各個像素點各自對應(yīng)的插值后的像素值，能夠增強圖像的邊緣細節(jié)，解決當(dāng)前普遍存在的針對微小的膠條間隙進行距離檢測時，細粒度較低的問題，提高間隙檢測的準(zhǔn)確性。

29、在一個實施例中，所述對所述目標(biāo)圖像進行邊緣檢測，得到所述目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線，包括：

30、對所述目標(biāo)圖像進行卷積運算，得到梯度圖像，并對所述梯度圖像進行非極大值抑制，得到目標(biāo)梯度圖像；

31、對所述目標(biāo)梯度圖像中的每個目標(biāo)像素點進行閾值化處理，得到m個邊緣像素點，其中，m為大于0的整數(shù)；

32、基于m個所述邊緣像素點，形成所述目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線。

33、通過上述方法，對目標(biāo)圖像進行邊緣檢測，從而確定出目標(biāo)膠條間隙兩遍的邊緣輪廓線，以便基于邊緣輪廓線對目標(biāo)膠條間隙進行檢測。

34、在一個實施例中，所述在n對所述采樣點之間的距離值屬于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間的條件下，確定所述目標(biāo)膠條間隙合格，包括：

35、獲取所述目標(biāo)圖像與所述分割后的待檢測圖像之間的分辨率變化比例；

36、基于所述分辨率變化比例，將n對所述采樣點之間的距離值進行等比例還原，得到n對所述采樣點之間的實際距離值；

37、基于n對所述采樣點之間的實際距離值，計算得到實際距離均值，并在所述實際距離均值屬于所述預(yù)設(shè)閾值區(qū)間的條件下，確定所述目標(biāo)膠條間隙合格。

38、通過上述方法，基于n對采樣點之間的距離值，可以檢測出目標(biāo)膠條間隙是否合格，避免因膠條間隙過大或過小引起的異常。

39、第二方面，本技術(shù)提供了一種間隙檢測裝置，所述裝置包括：

40、目標(biāo)檢測模塊，用于獲取待檢測圖像，并對所述待檢測圖像進行目標(biāo)檢測，得到包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)邊界框；

41、圖像處理模塊，用于基于所述目標(biāo)邊界框?qū)λ龃龣z測圖像進行分割，得到分割后的待檢測圖像，并對所述分割后的待檢測圖像進行插值，得到目標(biāo)圖像；

42、邊緣檢測模塊，用于對所述目標(biāo)圖像進行邊緣檢測，得到所述目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線；

43、采樣模塊，用于分別對所述目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線進行均勻采樣，得到n對采樣點，其中，n為大于0的整數(shù)；

44、間隙檢測模塊，用于分別計算n對所述采樣點之間的距離值，并在n對所述采樣點之間的距離值屬于預(yù)設(shè)閾值區(qū)間的條件下，確定所述目標(biāo)膠條間隙合格。

45、在一個實施例中，所述目標(biāo)檢測模塊用于：

46、對采集到的初始圖像進行除噪，得到第一圖像；

47、分離所述第一圖像的亮度信息，得到第二圖像；

48、對所述第二圖像進行光照平衡矯正處理，得到所述待檢測圖像。

49、在一個實施例中，所述目標(biāo)檢測模塊還用于：

50、對所述待檢測圖像進行特征提取，得到多尺度特征圖；

51、對所述多尺度特征圖進行融合，得到融合特征圖；

52、對所述融合特征圖進行分類和回歸處理，得到多個包含膠條間隙的預(yù)測邊界框和多個所述預(yù)測邊界框各自對應(yīng)的置信度；

53、在多個所述預(yù)測邊界框中，選擇出置信度最高的預(yù)測邊界框作為所述包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)邊界框。

54、在一個實施例中，所述圖像處理模塊用于：

55、根據(jù)所述目標(biāo)邊界框創(chuàng)建掩膜，其中，所述掩膜在所述目標(biāo)邊界框內(nèi)的區(qū)域為白色，在所述目標(biāo)邊界框外的區(qū)域為黑色；

56、基于所述掩膜對所述待檢測圖像進行分割，得到所述分割后的待檢測圖像。

57、在一個實施例中，所述圖像處理模塊還用于：

58、獲取所述分割后的待檢測圖像中各個像素點各自的像素坐標(biāo)；

59、基于預(yù)設(shè)插值系數(shù)和各個所述像素點各自的像素坐標(biāo)，計算各個所述像素點各自對應(yīng)的橫向插值權(quán)重和縱向插值權(quán)重；

60、基于各個所述像素點各自對應(yīng)的橫向插值權(quán)重和縱向插值權(quán)重，計算各個像素點各自對應(yīng)的插值后的像素值，得到所述目標(biāo)圖像。

61、在一個實施例中，所述邊緣檢測模塊用于：

62、對所述目標(biāo)圖像進行卷積運算，得到梯度圖像，并對所述梯度圖像進行非極大值抑制，得到目標(biāo)梯度圖像；

63、對所述目標(biāo)梯度圖像中的每個目標(biāo)像素點進行閾值化處理，得到m個邊緣像素點，其中，m為大于0的整數(shù)；

64、基于m個所述邊緣像素點，形成所述目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線。

65、在一個實施例中，所述間隙檢測模塊用于：

66、獲取所述目標(biāo)圖像與所述分割后的待檢測圖像之間的分辨率變化比例；

67、基于所述分辨率變化比例，將n對所述采樣點之間的距離值進行等比例還原，得到n對所述采樣點之間的實際距離值；

68、基于n對所述采樣點之間的實際距離值，計算得到實際距離均值，并在所述實際距離均值屬于所述預(yù)設(shè)閾值區(qū)間的條件下，確定所述目標(biāo)膠條間隙合格。

69、第三方面，本技術(shù)提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述第一方面的間隙檢測方法。

70、第四方面，本技術(shù)提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面的間隙檢測方法。

71、上述間隙檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，通過對待檢測圖像進行目標(biāo)檢測、分割和插值，可以準(zhǔn)確得到包含目標(biāo)膠條間隙的目標(biāo)圖像，并通過對目標(biāo)圖像進行邊緣檢測，可以準(zhǔn)確定位目標(biāo)膠條間隙兩邊的邊緣輪廓線，從而通過對邊緣輪廓線進行均勻采樣，來確定目標(biāo)膠條間隙是否合格，可以提高間隙檢測精度。