(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210360837.1 (22)申请日 2022.04.07 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114708230 A (43)申请公布日 2022.07.05 (73)专利权人 深圳市精明检测设备有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙岗区坪 地街 道高桥社区教育北路49 号麻沙旭达高 新产业园1栋1楼 (72)发明人 吴志强　 (74)专利代理 机构 深圳市育科知识产权代理有 限公司 4 4509 专利代理师 吴应永 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 7/62(2017.01) G06T 17/00(2006.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 109949899 A,2019.0 6.28 CN 113516660 A,2021.10.19 CN 112102409 A,2020.12.18 CN 114119992 A,2022.03.01 CN 113870981 A,2021.12.31 WO 2021027 710 A1,2021.02.18 王静强.“基于二维和三维视 觉信息的钢轨 表面缺陷检测 ”. 《中国优秀博硕士学位 论文全文 数据库(硕士)信息科技 辑》 .2018,(第8 期), 审查员 王晓倩 (54)发明名称 基于图像分析的车架质量检测方法、 装置、 设备及介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种基于 图像分析的车架质量检测方法， 包括： 从目标车 架的多方位的二维图像中提取双通道特征并融 合为融合特征； 根据融合特征分离每个二维图像 内的车架像素区域， 计算车架像素区域的尺寸， 并根据尺 寸计算目标车架的第一检测分值； 根据 标车架的多方位的二维图像构建三维车架模型， 对三维车架模 型进行三维测量， 并根据三维测量 结果计算目标车架的第二检测分值； 根据第一检 测分值和第二检测分值计算目标车架的质量综 合评分。 本发 明还提出一种基于图像 分析的车架 质量检测装置、 电子设备 以及存储介质。 本发明 可以提高车架质量检测的精确度。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 114708230 B 2022.12.16 CN 114708230 B 1.一种基于图像分析的车架质量检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取从多个方位对目标 车架进行拍摄得到的二维图像； 从所述二维图像中提取双通道特征， 并将所述双通道特征进行特征融合， 得到融合特 征； 根据所述融合特征分离每个不同方位对应的所述二维图像 内的车架像素区域， 计算所 述车架像素区域的尺寸， 并根据所述尺寸计算所述目标 车架的第一检测分值； 逐个选取其中一个方位的二维图像为目标图像， 以所述目标图像的任一角点为原点建 立像素坐标系， 以及以所述 目标图像的中心像素为原点构建图像坐标系， 根据所述 目标图 像在所述图像坐标系与所述像素坐标系中的坐标计算拍摄所述目标图像的摄像机的镜头 内参， 根据所述镜 头内参计算所述目标图像的图像畸变系数； 构建空间坐标系， 按照所述多个方位将所述二维图像映射至所述空间坐标系内， 得到 图像坐标； 根据所述图像畸变系数对所述图像坐标进行坐标修正， 得到每个所述二维图像的修正 坐标； 根据所述修正坐标构建所述目标车架的三维车架模型， 对所述三维车架模型进行三维 测量， 并根据三维测量结果计算所述目标 车架的第二检测分值； 根据所述第一检测分值和所述第二检测分值计算所述目标 车架的质量综合评分。 2.如权利要求1所述的基于图像分析的车架质量检测方法， 其特征在于， 所述从所述二 维图像中提取双通道特 征， 包括： 对所述二维图像进行像素增强， 并选取像素增强后所述二维图像中像素值大于预设像 素阈值的像素点 为待筛选像素点； 确定所述待筛 选像素点组成的连通 域为所述目标 车架的特 征像素区域； 对所述特 征像素区域进行全局特 征提取， 得到全局特 征； 对所述特 征像素区域进行局部特 征提取， 得到局部特 征； 汇集所述全局特 征及局部特 征， 得到双通道特 征。 3.如权利要求1所述的基于图像分析的车架质量检测方法， 其特征在于， 所述将所述双 通道特征进行特征融合， 得到融合特 征， 包括： 逐个将所述双通道特征中的每一个特征映射至预先构建的全连接层网络内的不同网 络层次中； 将不同网络层次中的双通道特 征进行跳跃链接， 得到连接特 征； 对每一个所述连接特 征进行复合相加操作， 得到融合特 征。 4.如权利要求1所述的基于图像分析的车架质量检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述 融合特征分离每 个不同方位对应的所述 二维图像内的车架像素区域， 包括： 逐个从不同方位对应的所述 二维图像内选取其中一张二维图像为待分离图像； 计算所述待分离图像的像素尺寸， 以及计算所述待分离图像对应的融合特征的特征尺 寸； 根据所述像素尺寸和所述特征尺寸对所述待分离图像对应的融合特征进行上采样， 直 至所述待分离图像对应的融合特 征的特征尺寸与所述待分离图像的像素尺寸相同； 根据上采样后的融合特征对所述待分离图像进行裁剪， 得到所述待分离图像 内的车架权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114708230 B 2像素区域。 5.如权利要求4所述的基于图像分析的车架质量检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述 修正坐标构建所述目标 车架的三维车架模型， 对所述 三维车架模型进行三维测量， 包括： 统计每一个所述 二维图像中的车架像素区域在所述空间坐标系内的特 征坐标； 确定所述特 征坐标的空间连通 域为所述目标 车架的三维车架模型； 求解所述三维车架模型进的曲面积分， 得到三维测量结果。 6.如权利要求1至5中任一项所述的基于 图像分析的车架质量检测方法， 其特征在于， 所述根据所述尺寸计算所述目标 车架的第一检测分值， 包括： 获取标准车架 尺寸数据； 计算所述尺寸测量结果与所述标准车架 尺寸数据之间的差值； 将所述差值映射至预设数值区间， 得到第一检测分值。 7.一种基于图像分析的车架质量检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 图像处理模块， 用于获取从多个方位对目标车架进行拍摄得到的二维图像， 从所述二 维图像中提取双通道特 征， 并将所述双通道特 征进行特征融合， 得到融合特 征； 第一计算模块， 用于根据所述融合特征分离每个不同方位对应的所述二维图像 内的车 架像素区域， 计算所述车架像素区域的尺寸， 并根据所述尺寸计算所述 目标车架的第一检 测分值； 第二计算模块， 用于逐个选取其中一个方位的二维图像为目标图像， 以所述目标图像 的任一角点为原 点建立像素坐标系， 以及以所述目标图像的中心像素为原 点构建图像坐标 系， 根据所述目标图像在所述图像坐标系与所述像素坐标系中的坐标计算拍摄所述目标图 像的摄像机的镜头内参， 根据所述镜头内参计算所述 目标图像的图像畸变系 数， 构建空间 坐标系， 按照所述多个方位将所述二 维图像映射至所述空间坐标系内， 得到图像坐标， 根据 所述图像畸变系数对所述图像坐标进行坐标修正， 得到每个所述二维 图像的修正坐标， 根 据所述修正坐标构建所述 目标车架的三维车架模型， 对所述三维车架模型进行三维测量， 并根据三维测量结果计算所述目标 车架的第二检测分值； 综合评分分析模块， 用于根据 所述第一检测分值和所述第 二检测分值计算所述目标车 架的质量综合评分。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至6中任意一项 所 述的基于图像分析的车架质量检测方法。 9.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理 器执行时实现如权利要求1至 6中任意一项所述的基于图像分析的车架质量检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114708230 B 3