镀层表面晶花品质数据确定方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种镀层表面晶花品质数据确定方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.钢铁行业的镀锌、镀锌铝合金、镀铝锌合金、镀锌铝镁合金等镀层板是加工深度较深的产品之一。这一类产品往往对表面质量要求很高，具体而言，这类产品往往对镀层表面结晶所形成的晶花尺寸大小也有较高的要求。
3.目前对于晶花的晶花尺寸大小的确定通常只能采用人工进行检查，即在镀锌板等镀层表面抽取某一区域，画一个尺寸为一定规格的形状作为样本区域，通过人工进行计数的方法，人工数样本区域有多少个晶花，再用样本区域的面积去除晶花的个数得到晶花的平均面积，并进一步换算成晶花的平均直径。
4.显然，上述提供的人工计数的方法不但劳动强度大，而且精确度低，消耗的时间长，成本高，不能满足连续生产线大规模工业化生产的需要。


技术实现要素：

5.本发明提供一种镀层表面晶花品质数据确定方法、装置、电子设备及介质，以解决人工计数的方法劳动强度大，精确度低，消耗时间长，成本高，不能满足连续生产线大规模工业化生产的需要的技术问题。
6.本发明提供的一种镀层表面晶花品质数据确定方法，所述方法包括：获取待识别镀层表面的多张初始表面图像，其中，各所述初始表面图像采集时的光照状态不同；将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像；识别所述融合图像中的每一晶花，并确定各所述晶花的初始晶花大小；根据全部晶花的初始晶花大小的差异情况确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸；基于所述晶花均匀程度、所述晶花表征尺寸和晶花数量中至少之一确定所述待识别镀层表面的晶花品质数据，所述晶花数量为识别到所述融合图像中的晶花的数量。
7.于本发明一实施例中，获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，所述方法还包括：多次调整发光装置相对于所述待识别镀层表面的第一相对位置，以调整所述初始表面图像采集时的光照状态，所述发光装置用于为所述待识别镀层表面提供光照；每一次完成所述发光装置的第一相对位置的调整后，采集得到一张初始表面图像。
8.于本发明一实施例中，获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，所述方法还包括：多次控制所述待识别镀层表面进行平面旋转，以调整所述初始表面图像采集时的光照状态；每一次完成平面旋转后，通过图像采集装置采集得到一张初始表面图像，所述图像采集装置与所述待识别镀层表面的第二相对位置保持不变。
9.于本发明一实施例中，将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像，包括：提取每一初始表面图像中各晶花的树枝晶特征图像，得到每一晶花的多个初始树枝晶特征图像；将一晶花的多个初始树枝晶特征图像进行融合，得到所述一晶花的清晰树枝晶特征
图像；将包括有全部晶花的清晰树枝晶特征图像确定为融合图像。
10.于本发明一实施例中，识别所述融合图像中的每一晶花，并确定各所述晶花的初始晶花大小，包括：将所述融合图像输入晶花识别模型中，得到识别结果，所述识别结果包括所述融合图像中每一晶花的晶花位置和初始晶花大小；其中，所述晶花识别模型的训练方式包括，获取多个样本晶花数据，所述样本晶花数据包括样本晶花图像、样本晶花图像中的晶花标注位置、以及晶花标注大小；以多个样本晶花数据对预设基础模型进行训练，直至预设基础模型收敛，将训练后的预设基础模型作为晶花识别模型。
11.于本发明一实施例中，所述晶花表征尺寸包括全部晶花的初始晶花大小的平均大小、众数大小和中位数大小中任意之一。
12.于本发明一实施例中，所述晶花均匀程度的确定方式包括，确定全部晶花的初始晶花大小的标准差，将所述标准差所对应的预设均匀程度作为所述晶花均匀程度。
13.本发明还提供了一种电子设备，一种镀层表面晶花品质数据确定装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待识别镀层表面的多张初始表面图像，其中，各所述初始表面图像采集时的光照状态不同；图像融合模块，用于将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像；晶花识别模块，用于识别所述融合图像中的每一晶花，并确定各所述晶花的初始晶花大小；确定模块，用于根据全部晶花的初始晶花大小的差异情况确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸；晶花品质数据生成模块，用于基于所述晶花均匀程度、所述晶花表征尺寸和晶花数量中至少之一生成所述待识别镀层表面的晶花品质数据，所述晶花数量为识别到所述融合图像中的晶花的数量。
14.本发明还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器和通信总线；所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如上述中任一项实施例提供的方法。
15.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行如上述任一项实施例提供的方法。
16.本发明的有益效果：本发明提出的一种镀层表面晶花品质数据确定方法、装置、电子设备及介质，该方法通过将多张在不同光照状态下采集的镀层表面的初始表面图像进行融合，对得到的融合图像进行识别，得到该镀层表面的晶花和每一晶花的初始晶花大小，进而确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸，基于晶花数量、晶花均匀程度和晶花表征尺寸中至少之一生成晶花品质数据；上述方式提供了一种自动化的晶花品质数据确定方式，不需要人工进行计数，降低了人工劳动强度，提升了晶花品质数据确定的准确度，确定速度快，成本低，能够满足连续生产线大规模工业化生产的需要。
附图说明
17.图1为本发明一实施例提供的晶花的一种结构示意图；
18.图2是本发明一实施例提供的镀层表面晶花品质数据确定方法的一种流程示意图；
19.图3是本发明一实施例提供的镀层表面晶花品质数据确定装置的一种结构示意图；
20.图4是本发明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
21.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
22.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
23.在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。
24.请参见图1，图1为本发明一实施例提供的晶花的一种结构示意图，如图1所示，由于镀层产品表面的镀层结晶时，时由一个个结晶核心(图1中较深颜色的棱的交汇处)开始，从六个方向生成树枝晶(图1中颜色较深的6个条状线条)，再在树枝晶上长出二次晶，将树枝晶的间隙充填满，长大成一个个晶花，但在六个方向上生长的长度不一致，最后形成的晶花是很不规则的六角形。并且在晶花长大的过程中会将液体内的杂质排斥到两个晶花交届处。所以，晶花是一个略呈不规则六棱锥的形状，且交界处略高一点点。当镀层为镀锌时，晶花可以为锌花，当镀层为其他材质时，可以将镀层结晶视为晶花。
25.请参见图2，图2是本发明一实施例提供的镀层表面晶花品质数据确定方法的一种流程示意图，如图2所示，本实施例提供了一种镀层表面晶花品质数据确定方法，该方法包括步骤s201-步骤s205，具体如下：
26.步骤s201：获取待识别镀层表面的多张初始表面图像。
27.本实施例中的带钢包括但不限于轧硬板、冷轧板、镀锌板、彩涂板等多种钢带。
28.其中，各初始表面图像采集时的光照状态不同。
29.待识别镀层表面可以为带钢的待检测镀层板预先设定的被检测区域的镀层表面，该被检测区域可以是图像采集设备当前所能够拍摄到的镀层表面，也可以是本领域技术人员所设定的被检索区域的镀层表面，此时，若图像采集装置所采集到的视野范围大于被检测区域，则可以对采集到的图像进行图像切割，仅保留被检测区域的图像作为初始表面图像。
30.发明人发现，如果光源正对带钢表面的方向拍摄图像，所得的是一个六棱锥的投影，不是立体的图像，就很难区分出一个个晶花；如果光源与带钢表面呈一定固定的角度，则与光线角度很小或接近180
°
的树枝晶反射的光线就很弱，也不能区分出一个个晶花。为此，选择获取不同光照状态下的初始表面图像，进行图像融合能够弥补单一图像导致的某一树枝晶的不清晰的问题，通过融合图像进行镀层表面晶花品质数据确定，使得镀层表面晶花品质数据的确定更为精确。
31.为了能够获取到多个不同光照状态下的初始表面图像，一种示例性的方式为，在
获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，该方法还包括：多次调整发光装置相对于待识别镀层表面的第一相对位置，以调整初始表面图像采集时的光照状态，发光装置用于为待识别镀层表面提供光照；每一次完成发光装置的第一相对位置的调整后，采集得到一张初始表面图像。
32.其中，发光装置可以为设置在待识别镀层表面周围的一个或多个光源，通过光源的照射，使得晶花的树枝晶反射光线，已被图像采集设备拍摄到，得到初始表面图像。如上述的分析，单一方向的光源照射可能使得部分树枝晶没有能够反射到较强的光线，以致在初始表面图像中显示不清晰。通过对发光装置的第一相对位置进行调整，能够调整树枝晶与光源的角度，进而能够保证更多的树枝晶能够有至少一张初始表面图像是被拍摄清楚的。在本实施例中，可以控制待识别镀层表面和图像采集装置的位置保持不变，仅改变光源的位置。
33.在一实施例中，发光装置可以采用多种特征的光源，采用多种角度，以获得明场、暗场和灰场状态下不同波长的反馈信号，得到多个初始表面图像。
34.例如，为了能够区分一个个不规则的六棱锥(每一个晶花)，可以采用在圆周上六等分处各安装一个光源，从六个角度对着被检测区域，并且可以转动，每转动1
°
拍摄一个图片，一共转动30
°
，拍摄30张图片，这样就可以保证每一个晶花内的每一个树枝晶都有数张与光源光线角度接近90
°
的发射光线较强的照片，将30张照片叠加起来，就可以将所有的晶花的树枝晶和晶界充分地显示出来，从而区分出一个个晶花，也就能够测量出晶花的平均尺寸和大小差异。以上仅为一种示例性的光源设定方式和转动方式，并非为本实施例中光源设定方式的全部实例。
35.为了能够获取到多个不同光照状态下的初始表面图像，另一种示例性的方式为，获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，该方法还包括：多次控制待识别镀层表面进行平面旋转，以调整初始表面图像采集时的光照状态；每一次完成平面旋转后，通过图像采集装置采集得到一张初始表面图像，图像采集装置与待识别镀层表面的第二相对位置保持不变。
36.也即，为了达到改变光源与晶花的树枝晶的角度(改变光照状态)的目的，也可以通过对待识别镀层表面进行旋转的方式实现，应当知晓的是，为了采集待识别镀层表面的图像，可以控制该待识别镀层水平旋转，以使得待识别镀层表面进行平面旋转。当然，在旋转的过程中也可是有一定上下的竖直方向的抖动，以不影响后续初始表面图像的采集为限。
37.在一实施例中，图像采集的摄像头安装于带钢连续生产线上带钢的上下表面，可以再带钢的宽度方向进行扫描拍照，采用多种特征的摄像头，角度可以调整。
38.如上述所述，通过采集不同光照状态下的初始表面图像，能够使得更多的晶花的树枝晶能够被清晰的展示在图像中，提升了后续的晶花品质数据生成的准确性。
39.步骤s202：将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像。
40.在一实施例中，将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像，包括：提取每一初始表面图像中各晶花的树枝晶特征图像，得到每一晶花的多个初始树枝晶特征图像；将一晶花的多个初始树枝晶特征图像进行融合，得到一晶花的清晰树枝晶特征图像；将包括有全部晶花的清晰树枝晶特征图像确定为融合图像。也即，对每一晶花的每一个树枝晶
进行识别，并重组，以得到融合图像。
41.在另一实施例中，也可以是提取每一张初始表面图像中的晶花图像，将不同初始表面图像所提取的晶花图像进行叠加融合，得到融合图像。
42.在一实施例中，在对多张初始表面图像进行图像融合之前，还需要对每一初始表面图像进行图像调整，以使每一初始表面图像的特征点一一对应，也即通过图像调整，使得每一张初始表面图像的图像坐标系都是一致的，这样通过图像叠加，更容易得到融合图像。
43.在上述实施例中，进行图像融合之前，还可以根据图像采集设备的设备畸变参数，对每一初始表面图像进行畸变补足，以使后续的融合图像更为精准，与真实的镀层表面图像更为贴合。
44.需要说明的是，可以是将获取到的全部的初始表面图像进行融合，也可以选择其中部分的初始表面图像进行融合，可以对初始表面图像的清晰度等方式进行筛选，选择到一部分初始表面图像进行图像融合。
45.在一实施例中，也可以通过预先对初始表面图像进行图像相似度比对，进而对初始表面图像进行聚类，得到聚类小组，取每一聚类小组的一张初始表面图像作为待融合图像，然后对待融合图像进行融合，得到融合图像。
46.通过上述实施例提供的方式，可以得到更为清晰的展示更多晶花的树枝晶图像的融合图像，以提示后续晶花识别的准确度。
47.步骤s203：识别融合图像中的每一晶花，并确定各晶花的初始晶花大小。
48.在一实施例中，识别融合图像中的每一晶花，并确定各晶花的初始晶花大小，包括：将融合图像输入晶花识别模型中，得到识别结果，识别结果包括融合图像中每一晶花的晶花位置和初始晶花大小；其中，晶花识别模型的训练方式包括，获取多个样本晶花数据，样本晶花数据包括样本晶花图像、样本晶花图像中的晶花标注位置、以及晶花标注大小；以多个样本晶花数据对预设基础模型进行训练，直至预设基础模型收敛，将训练后的预设基础模型作为晶花识别模型。
49.晶花标注大小可以不是具体的晶花直径尺寸值，可以为本领域技术人员预先根据晶花大小设定的晶花级别，每一晶花级别表征一定的晶花直径尺寸范围。晶花直径可以是晶花边缘连线的最大值，或者本领域技术人员所设定的晶花测量标准所测得的数值。
50.对于预设基础模型的训练直到收敛的具体方式可以采用本领域技术人员知晓的方式实现，在此不做限定。
51.在一实施例中，样本晶花图像的采集方式可以是与初始表面图像的采集方式一致，也即采用相同的采集场景，样本识别镀层表面、光源、图像采集装置的相对距离、角度保持一致。这样使得后续的晶花识别更为精准。特别是初始晶花大小的确定更为准确。当然，样本识别镀层表面、光源、图像采集装置的相对距离、角度与初始表面图像的采集场景也可以是不一致的，此时可以通过样本的采集场景的相对位置信息和真实采集场景的相对位置信息之间的位置对应关系，来对晶花识别模型输出的初始晶花大小进行调整，使得该结果更准确。
52.在另一实施例中，确定各晶花的初始晶花大小的方式为，根据不同尺寸大小的晶花在光线照射下，发射到摄像机内产生的信号大小不同进行分类，根据产品应用场景的技术要求、产品表面晶花特点、生产线工艺特点将产品晶花大小分为一级、二级、三级
……n级；采用人工的方法制取一级、二级、三级
……
n级的标准试样，并采集其信号值，获得不同级别对应的信号值大小，输入晶花识别模型中；在实际检测时，将检测到的信号值与标准样板(标准试样)的信号值进行比较，得出晶花大小的结论，也即得到初始晶花大小。
53.通过预先训练的晶花识别模型，能够通过机器识别的方式识别晶花和晶花大小，解放了人工，降低了上述数据的采集耗时。
54.步骤s204：根据全部晶花的初始晶花大小的差异情况确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸。
55.在一实施例中，晶花均匀程度的确定方式包括，确定全部晶花的初始晶花大小的标准差，将标准差所对应的预设均匀程度作为晶花均匀程度。
56.标准差的确定方式可以为：确定全部晶花的初始晶花大小的大小平均值，计算每一初始晶花大小与大小平均值之间的差值，根据差值之和的差值平均值得到方差，基于方差得到标准差。可以预先设定多个预设均匀程度所对应的标准差范围，进而通过查找该标准差所落入的标准差范围，确定晶花均匀程度。
57.在另一实施例中，预先设置多个极值差值范围与晶花均匀程度的对应关系，可以通过确定各初始晶花大小中的极大值和极小值之间的极值差值，基于该极值差值所落入的极值差值范围匹配得到晶花均匀程度。
58.通过上述方式能够通过机器识别计算的方式更为简单、迅速的确定晶花均匀程度。
59.在一实施例中，晶花表征尺寸包括全部晶花的初始晶花大小的平均大小、众数大小和中位数大小中任意之一。具体的确定方式可以由本领域技术人员根据需要进行选择。
60.步骤s205：基于晶花均匀程度、晶花表征尺寸和晶花数量中至少之一确定待识别镀层表面的晶花品质数据。
61.其中，晶花数量为识别到融合图像中的晶花的数量。可以预先设定待识别镀层表面的画面范围，根据固定面积的晶花数量也可以评判镀层表面的品质情况。
62.在一实施例中，上述实施例提供的方式可以应用于连续生产线上，能够连续全面、精确迅速地检测镀层钢板表面晶花尺寸，报告出晶花的等级和不均匀性。该等级可以晶花表征尺寸表示，或者基于晶花表征尺寸确定等级。
63.本实施例提出的镀层表面晶花品质数据确定方法，将多张在不同光照状态下采集的镀层表面的初始表面图像进行融合，对得到的融合图像进行识别，得到该镀层表面的晶花和每一晶花的初始晶花大小，进而确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸，基于晶花数量、晶花均匀程度和晶花表征尺寸中至少之一生成晶花品质数据；上述方式提供了一种自动化的晶花品质数据确定方式，不需要人工进行计数，降低了人工劳动强度，提升了晶花品质数据确定的准确度，确定速度快，成本低，能够满足连续生产线大规模工业化生产的需要。
64.请参阅图3，图3是本发明一实施例提供的镀层表面晶花品质数据确定装置的一种结构示意图，如图3所示，一种镀层表面晶花品质数据确定装置300，包括：图像获取模块301，用于获取待识别镀层表面的多张初始表面图像，其中，各初始表面图像采集时的光照状态不同；图像融合模块302，用于将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像；晶花识别模块303，用于识别融合图像中的每一晶花，并确定各晶花的初始晶花大小；确定模块304，用于根据全部晶花的初始晶花大小的差异情况确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸；晶
花品质数据生成模块305，用于基于晶花均匀程度、晶花表征尺寸和晶花数量中至少之一生成待识别镀层表面的晶花品质数据，晶花数量为识别到融合图像中的晶花的数量。
65.在本发明一实施例中，该装置还包括第一调整模块，用于获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，多次调整发光装置相对于待识别镀层表面的第一相对位置，以调整初始表面图像采集时的光照状态，发光装置用于为待识别镀层表面提供光照；每一次完成发光装置的第一相对位置的调整后，采集得到一张初始表面图像。
66.在本发明一实施例中，该装置还包括第二调整模块，用于获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，多次控制待识别镀层表面进行平面旋转，以调整初始表面图像采集时的光照状态；每一次完成平面旋转后，通过图像采集装置采集得到一张初始表面图像，图像采集装置与待识别镀层表面的第二相对位置保持不变。
67.在本发明一实施例中，图像融合模块被配置为：提取每一初始表面图像中各晶花的树枝晶特征图像，得到每一晶花的多个初始树枝晶特征图像；将一晶花的多个初始树枝晶特征图像进行融合，得到一晶花的清晰树枝晶特征图像；将包括有全部晶花的清晰树枝晶特征图像确定为融合图像。
68.在本发明一实施例中，晶花识别模块被配置为：将融合图像输入晶花识别模型中，得到识别结果，识别结果包括融合图像中每一晶花的晶花位置和初始晶花大小；其中，晶花识别模型的训练方式包括，获取多个样本晶花数据，样本晶花数据包括样本晶花图像、样本晶花图像中的晶花标注位置、以及晶花标注大小；以多个样本晶花数据对预设基础模型进行训练，直至预设基础模型收敛，将训练后的预设基础模型作为晶花识别模型。
69.在本发明一实施例中，晶花表征尺寸包括全部晶花的初始晶花大小的平均大小、众数大小和中位数大小中任意之一。
70.在本发明一实施例中，晶花均匀程度的确定方式包括，确定全部晶花的初始晶花大小的标准差，将标准差所对应的预设均匀程度作为晶花均匀程度。
71.在本实施例中，该镀层表面晶花品质数据确定装置实质上是设置了多个模块用以执行上述实施例中的方法，具体功能和技术效果参照上述实施例即可，此处不再赘述。
72.参见图4，本发明实施例还提供了一种电子设备1000，包括处理器1001、存储器1002和通信总线1003；通信总线1003用于将处理器1001和存储器连接1002；处理器1001用于执行存储器1002中存储的计算机程序，以实现如上述实施例中的一个或多个所述的方法。
73.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序用于使计算机执行如上述实施例中的任一项所述的方法。
74.本技术实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本技术实施例的实施例一所包含步骤的指令(instructions)。
75.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储
器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
76.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
77.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
78.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
79.上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

技术特征：
1.一种镀层表面晶花品质数据确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别镀层表面的多张初始表面图像，其中，各所述初始表面图像采集时的光照状态不同；将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像；识别所述融合图像中的每一晶花，并确定各所述晶花的初始晶花大小；根据全部晶花的初始晶花大小的差异情况确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸；基于所述晶花均匀程度、所述晶花表征尺寸和晶花数量中至少之一确定所述待识别镀层表面的晶花品质数据，所述晶花数量为识别到所述融合图像中的晶花的数量。2.如权利要求1所述的镀层表面晶花品质数据确定方法，其特征在于，获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，所述方法还包括：多次调整发光装置相对于所述待识别镀层表面的第一相对位置，以调整所述初始表面图像采集时的光照状态，所述发光装置用于为所述待识别镀层表面提供光照；每一次完成所述发光装置的第一相对位置的调整后，采集得到一张初始表面图像。3.如权利要求1所述的镀层表面晶花品质数据确定方法，其特征在于，获取待识别镀层表面的多张初始表面图像之前，所述方法还包括：多次控制所述待识别镀层表面进行平面旋转，以调整所述初始表面图像采集时的光照状态；每一次完成平面旋转后，通过图像采集装置采集得到一张初始表面图像，所述图像采集装置与所述待识别镀层表面的第二相对位置保持不变。4.如权利要求1-3任一项所述的镀层表面晶花品质数据确定方法，其特征在于，将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像，包括：提取每一初始表面图像中各晶花的树枝晶特征图像，得到每一晶花的多个初始树枝晶特征图像；将一晶花的多个初始树枝晶特征图像进行融合，得到所述一晶花的清晰树枝晶特征图像；将包括有全部晶花的清晰树枝晶特征图像确定为融合图像。5.如权利要求1-3任一项所述的镀层表面晶花品质数据确定方法，其特征在于，识别所述融合图像中的每一晶花，并确定各所述晶花的初始晶花大小，包括：将所述融合图像输入晶花识别模型中，得到识别结果，所述识别结果包括所述融合图像中每一晶花的晶花位置和初始晶花大小；其中，所述晶花识别模型的训练方式包括，获取多个样本晶花数据，所述样本晶花数据包括样本晶花图像、样本晶花图像中的晶花标注位置、以及晶花标注大小；以多个样本晶花数据对预设基础模型进行训练，直至预设基础模型收敛，将训练后的预设基础模型作为晶花识别模型。6.如权利要求1-3任一项所述的镀层表面晶花品质数据确定方法，其特征在于，所述晶花表征尺寸包括全部晶花的初始晶花大小的平均大小、众数大小和中位数大小中任意之一。7.如权利要求1-3任一项所述的镀层表面晶花品质数据确定方法，其特征在于，所述晶
花均匀程度的确定方式包括，确定全部晶花的初始晶花大小的标准差，将所述标准差所对应的预设均匀程度作为所述晶花均匀程度。8.一种镀层表面晶花品质数据确定装置，其特征在于，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待识别镀层表面的多张初始表面图像，其中，各所述初始表面图像采集时的光照状态不同；图像融合模块，用于将多张初始表面图像进行图像融合，得到融合图像；晶花识别模块，用于识别所述融合图像中的每一晶花，并确定各所述晶花的初始晶花大小；确定模块，用于根据全部晶花的初始晶花大小的差异情况确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸；晶花品质数据生成模块，用于基于所述晶花均匀程度、所述晶花表征尺寸和晶花数量中至少之一生成所述待识别镀层表面的晶花品质数据，所述晶花数量为识别到所述融合图像中的晶花的数量。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和通信总线；所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明提出的一种镀层表面晶花品质数据确定方法、装置、电子设备及介质，该方法通过将多张在不同光照状态下采集的镀层表面的初始表面图像进行融合，对得到的融合图像进行识别，得到该镀层表面的晶花和每一晶花的初始晶花大小，进而确定晶花均匀程度和晶花表征尺寸，基于晶花数量、晶花均匀程度和晶花表征尺寸中至少之一生成晶花品质数据；上述方式提供了一种自动化的晶花品质数据确定方式，不需要人工进行计数，降低了人工劳动强度，提升了晶花品质数据确定的准确度，确定速度快，成本低，能够满足连续生产线大规模工业化生产的需要。能够满足连续生产线大规模工业化生产的需要。能够满足连续生产线大规模工业化生产的需要。


技术研发人员：许秀飞
受保护的技术使用者：中冶赛迪上海工程技术有限公司
技术研发日：2023.05.25
技术公布日：2023/8/6