基准面确定方法、检测方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本发明涉及视觉图像处理技术领域，尤其涉及一种基准面确定方法、检测方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.在pcba板卡的自动光学检测工序中，经过3d成像系统可以采集到pcba板卡的深度图像，以便基于该深度图像进行缺陷检测。
3.自动光学检测工序采集的深度图像中每个像素点包含三维坐标（x，y，z），其中z为像素点对应于pcba板卡上的器件相对于标定平面的高度，而在缺陷检测中检测的是器件相对于pcba板卡的底板区域的高度，因此需要从深度图中确定出底板区域作为基准面，以该基准面为基准对深度图中每个像素点的z值做矫正。目前，从深度图中确定底板区域包括抽色法和手动标记，抽色法是基于底板区域的颜色识别出底板区域，手动标记法是人工从深度图中凭经验标记底板区域。
4.上述确定底板区域的方法存在如下问题：（1）抽色法在pcba板卡存在丝印、铜箔、焊锡等对象不同颜色干扰时，无法准确识别底板区域的颜色，导致底板区域识别不准确；（2）人工手动标记过于依赖人员经验，并且手动标记的局部区域无法代表整个底板区域。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种基准面确定方法、检测方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中通过抽色法和人工手动标记无法准确提取底板区域作为基准面，导致对深度图矫正精度差的问题。
6.第一方面，本发明提供一种基准面确定方法，包括：获取待测板卡的深度图中每一像素点的三维坐标，根据所述三维坐标为所述像素点拟合局部平面，得到所述局部平面的法向量；根据所述像素点的三维坐标和所述局部平面的法向量对所述像素点进行聚类得到多个像素点集；从多个所述像素点集中确定出目标点集，所述目标点集为待测板卡的底板区域的像素点集；根据所述目标点集内的像素点的三维坐标拟合基准面。
7.第二方面，本发明提供一种检测方法，用于对待测板卡进行缺陷检测，包括：获取待测板卡的初始深度图，所述初始深度图中每个像素点包含初始三维坐标；基于所述初始深度图确定基准面；根据所述初始三维坐标和所述基准面计算距离；采用所述距离替换所述初始三维坐标中的深度坐标值得到目标深度图；
采用所述目标深度图和预设的标准深度图确定所述待测板卡的检测结果；其中，所述基准面通过第一方面所述的基准面确定方法所确定。
8.第三方面，本发明提供一种基准面确定装置，包括：平面拟合模块，用于获取待测板卡的深度图中每一像素点的三维坐标，根据所述三维坐标为所述像素点拟合局部平面得到所述局部平面的法向量；聚类模块，用于根据所述像素点的三维坐标和所述局部平面的法向量对所述像素点进行聚类得到多个像素点集；目标点集确定模块，用于从多个所述像素点集中确定出目标点集，所述目标点集为待测板卡的底板区域的像素点集；基准面拟合模块，用于根据所述目标点集内的像素点的三维坐标拟合基准面。
9.第四方面，本发明提供一种检测装置，用于对待测板卡进行缺陷检测，包括：初始深度图获取模块，用于获取待测板卡的初始深度图，所述初始深度图中每个像素点包含初始三维坐标；基准面确定模块，用于基于所述初始深度图确定基准面；距离计算模块，用于根据所述像素点的初始三维坐标和所述基准面计算距离；深度图更新模块，用于采用所述距离替换所述初始三维坐标中的深度坐标值得到目标深度图；检测结果生成模块，用于采用所述目标深度图和预设的标准深度图确定所述待测板卡的检测结果；其中，所述基准面通过第一方面所述的基准面确定方法所确定。
10.第五方面，本发明提供了一种板卡检测设备，所述板卡检测设备包括：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本发明第一方面所述的基准面确定方法，和/或，第二方面所述的检测方法。
11.第六方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明第一方面所述的基准面确定方法，和/或，第二方面所述的检测方法。
12.本发明实施例根据深度图中像素点的三维坐标为像素点拟合局部平面后，得到局部平面的法向量，然后根据像素点的三维坐标和法向量对像素点进行聚类得到多个像素点集，进一步从多个像素点集中确定出待测板卡的底板区域的目标点集，并采用目标点集内的像素点的三维坐标拟合基准面，实现了通过深度图即可以确定出底板区域，并采用底板区域内的像素点的三维坐标拟合出基准面，不受深度图中颜色干扰，也无需人工标记底板区域，解决了抽色法和人工标记提取底板区域不准确的问题，可以适用不同颜色的板卡，提取的基准面的精度高，基于该基准面对深度图矫正的精度高，通用性强。
13.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本邻域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1是本发明实施例一提供的一种基准面确定方法的流程图；图2a是本发明实施例二提供的一种基准面确定方法的流程图；图2b是本发明实施例中对深度图下采样的示意图；图2c是本发明实施例中邻域的示意图；图2d是本发明实施例在下采样深度图中生成子区域的示意图；图2e是本发明实施例的初始掩膜图的示意图；图3是本发明实施例三提供的一种检测方法的流程图；图4是本发明实施例四提供的一种基准面确定装置的结构示意图；图5是本发明实施例五提供的一种检测装置的结构示意图；图6是本发明实施例六提供的板卡检测设备的结构示意图。
具体实施方式
16.为了使本技术邻域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本邻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，都应当属于本发明保护的范围。
17.实施例一图1为本发明实施例一提供的一种基准面确定方法的流程图，本实施例可适用于提取待测板卡的基准面，以通过该基准面矫正深度图的情况，该方法可以由基准面确定装置来执行，该基准面确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该基准面确定装置可配置于板卡检测设备中。如图1所示，该基准面确定方法包括：s101、获取待测板卡的深度图中每一像素点的三维坐标，根据三维坐标为像素点拟合局部平面，得到局部平面的法向量。
18.待测板卡可以是需要检测板卡上电阻、电容、电感、芯片等电子件的顶部到板卡底板的高度的电路板，深度图可以是将待测板卡放置在光学检测机上，光学检测机上的摄像头拍照后提取深度所得到图像，该图像中每个像素点包含有三维坐标，该三维坐标为像素点对应于待测板卡上的位置相对于标定坐标系的坐标，在一个示例中，标定坐标系可以是光学检测机的工作台的中心。
19.对于深度图上的每个像素点，可以获取该像素点的邻域，并从深度图中读取每个像素点的三维坐标，采用该邻域内的多个像素点的三维坐标来拟合一个局部平面，该局部平面使得邻域内的多个像素点到该局部平面的距离的和值最小，即尽可能地使得邻域内的像素点在该平面上，拟合局部平面后可以得到该局部平面的法向量。
20.s102、根据像素点的三维坐标和局部平面的法向量对像素点进行聚类得到多个像
素点集。
21.本实施例为每个像素点拟合局部平面得到局部平面的法向量之后，可以通过区域增长聚类算法对像素点进行聚类，得到多个像素点集，每个像素点集为具有相似特征的像素点的集合，在一个示例中，可以随机选取一个像素点作为种子点，计算预设邻域内其他像素点与该种子点的欧式距离、法向量夹角等，当两个像素点在欧式距离和法向量夹角均小于对应的预设差值时，说明该两个像素点对应于待测板卡上的位置属于同一个电子元件，可以将种子点和该像素点添加到一个像素点集中，然后从该像素点集中随机选择一个像素点作为种子点，重复上述步骤，直到该像素点集不再新增像素点时输出该像素点集，对于剩余的像素点，重复上述步骤，最后得到多个像素点集。
22.当然，除了区域增长聚类算法，还可以通过k-means(k均值)聚类、均值漂移聚类、基于密度的聚类 (dbscan)等聚类算法对像素点进行聚类，本实施例对像素点进行聚类的算法不作限制。
23.s103、从多个像素点集中确定出目标点集，目标点集为待测板卡的底板区域的像素点集。
24.目标点集可以是待测板卡的底板区域对应的像素点的点集，在一个可选实施例中，对于每个像素点集，可以获取该像素点集的点集属性数据，通过点集属性数据来计算每个像素点集的置信度，在置信度大于预设阈值时可以确定该目标点集为底板区域对应的像素点的集合。
25.示例性地，底板区域通常在轮廓周长、面积上比电子元件的周长和面积大，并且底板区域所占的像素点的数量多，则可以获取像素点集的外接矩形的周长和面积，以及像素点集所包含的像素点数量作为点集属性数据，然后对外接矩形周长、面积和像素点数量分配不同权重加权求和后得到置信度，在该置信度大于预设阈值时确认该像素点集为底板区域对应的像素点的集合，即目标点集。
26.s104、根据目标点集内的像素点的三维坐标拟合基准面。
27.在本实施例中，可以从深度图中提取目标点集内的像素点的三维坐标，通过三维坐标来拟合平面，具体拟合平面的方法与s101中拟合局部平面相同，拟合得到的平面即为基准面，可以通过该基准面来替换标定平面重新矫正各个像素点的三维坐标中的深度坐标值，最后得到更新后的深度图，通过更新后的深度图来对待测板卡进行检测。
28.本发明实施例根据深度图中像素点的三维坐标为像素点拟合局部平面后，得到局部平面的法向量，然后根据像素点的三维坐标和法向量对像素点进行聚类得到多个像素点集，进一步从多个像素点集中确定出目标点集，根据目标点集内的像素点的三维坐标拟合基准面，实现了通过深度图即可以确定出底板区域，并采用底板区域内的像素点的三维坐标拟合出基准面，不受深度图中颜色干扰，也无需人工标记底板区域，解决了抽色法和人工标记提取底板区域不准确的问题，可以适用不同颜色的板卡，提取的基准面的精度高，基于该基准面对深度图矫正的精度高，通用性强。
29.实施例二图2a为本发明实施例二提供的一种基准面确定方法的流程图，本发明实施例在上述实施例一的基础上进行优化，如图2a所示，该基准面确定方法包括：s201、对待测板卡的深度图下采样，得到下采样深度图。
30.如图2b所示为深度图下采样的一个示例，该深度图中包含多个像素点，每个像素点均包含有三维坐标，该三维坐标为像素点对应于待测板卡上的位置相对于标定坐标系的坐标，在一个示例中，标定坐标系可以是光学检测机的工作台的中心。
31.在一个可选实施例中，下采样时，可以先设定下采样基数n_unit和单位下采样点数n_down_unit，然后通过以下公式计算下采样目标像素点数n_target：n_target = (n_input / n_unit )
ꢀ×ꢀ
n_down_unit上述公式中，n_input为深度图的像素点的总数量，n_unit为下采样基数，示例性地可以设置为2000，n_down_unit为单位下采样点数，可以设置为1000-1500，具体可以根据深度图的像素点的总数量来确定。
32.通过上述公式计算出下采样目标像素点数n_target之后，可以计算x方向和y方向的采样步长，在一个示例中，如果x方向和y方向的采样步长相等，则x方向的采样步长可以等于xn/m，y方向的采样步长可以等于yn/m，其中，xn为深度图中x方向上一行像素点的数量，yn为深度图中y方向上一列像素点的数量，m为下采样目标像素点数n_target开二次方所得的值。
33.当然，在实际应用中也可以直接设定x方向的采样步长和y方向的采样步长，本实施例对深度图的采样方式不作限制。
34.如图2b所示，填充黑色的像素点为采样点，经采样之后，可以得到如图2c所示的下采样深度图，从图2c可知，下采样深度图所包含的像素点的数量小于图2b中下采样之前深度图的像素点的数量，可以减少后续处理的数据量，提高确定基准面的速度。
35.s202、针对下采样深度图中的每个像素点，确定像素点的邻域。
36.在一个可选实施例中，可以以下采样深度图中每个像素点为中心，确定预设半径范围内的区域为像素点的邻域，或者，选取像素点的k个邻近像素点构成像素点的邻域。
37.如图2c所示，在一个示例中，对于像素点a，可以选择以像素点a为中心的圆形区域b作为邻域，对于像素点c，可以选取与像素点c相邻的8个像素点来构成像素点c的邻域d。
38.在另一个实施例中，下采样深度图具有有序性，即下采样深度图中每个像素点可以标注有序号作为索引，使得每个像素点可以通过有序性检索到邻近像素点来构成邻域，从而可以通过深度图的有序性快速地查找出每一个像素点的邻近像素点来构成邻域。
39.当然，在实际应用中，本邻域技术人员还可以采用其它方式来确定像素点的邻域。
40.s203、获取邻域内的像素点的三维坐标，并根据三维坐标拟合局部平面，得到局部平面的法向量。
41.在一个可选实施例中，针对每个邻域，可以从下采样深度图中读取邻域内每个像素点的三维坐标，然后采用最小二乘法对邻域内的像素点的三维坐标拟合局部平面得到局部平面的法向量，具体如下：建立局部平面方程：ax by cz
ꢀ‑ꢀ
d = 0根据最小二乘法原理，要使得拟合的局部平面最优，实际上为使得邻域内各个像素点关联的三维坐标对应的空间点到局部平面的距离的平方和最小，即求解：
上述公式中，di为邻域内的点pi=（xi，yi，zi）到局部平面的距离，即di=| axi by
i zi d|，要使距离的平方和e最小，可以用svd矩阵分解进行求解，具体过程如下：求取邻域的质心m=（x，y，z），质心m为邻域中所有点的中心点，即： n为邻域所包含的点的数量，并且有：假设矩阵：假设矩阵：拟合局部平面的目的是邻域内所有点都在局部平面上，实际情况下有部分点在局部平面外，拟合的目的是局部平面到所有点的距离之和最小，即拟合优化的目标函数为：min||ax||约束条件为||x||=1，对矩阵a可做奇异值分解（singular value decomposition）：在奇异值分解中，u是一个 m
×
m 的矩阵，d是一个 m
×
n的矩阵，d中除了主对角线上的元素以外全为0，主对角线上的每个元素都称为奇异值，v是一个 m
×
n的矩阵，u和v都是酉矩阵，具体奇异值分解过程可参考现有奇异值分解，在此不再详述。
42.根据分解结果，可得矩阵a对应的特征值和特征向量，e的最小值为矩阵a的最小特征值，对应的特征向量为平面参数a、b、c，可得法向量n = (a，b，c)。
43.对于下采样深度图中的每个像素点均确定一个邻域，并且为该邻域拟合一个局部平面，得到该局部平面的法向量。
44.s204、根据像素点的三维坐标和局部平面的法向量对像素点进行聚类得到多个像素点集。
45.在一个可选实施例中，对于下采样深度图中的像素点，可以随机选择一个像素点作为种子点，并确定预设邻域内的其他像素点，针对每一个其他像素点，采用三维坐标计算其他像素点与种子点的欧式距离，以及采用其他像素点的法向量与种子点的法向量计算法向量夹角，在欧式距离小于预设距离阈值并且法向量夹角小于预设夹角时，将其他像素点
和种子点添加到像素点集中，然后从该像素点集中随机选择一个像素点作为种子点，返回确定预设邻域内的其他像素点的步骤，直到像素点集中无新增像素点时输出像素点集；在剩余的像素点中随机选择一个像素点作为种子点，返回确定预设邻域内的其他像素点的步骤，直到所有像素点均添加到像素点集中，得到多个像素点集。
46.本实施例上述聚类过程为区域增长聚类算法，具体过程如下：s1、从下采样深度图中随机选取一个像素点作为种子点，并设定搜索半径r的邻域，遍历下采样深度图，在半径r的邻域内，搜索法向量夹角，欧式距离满足阈值的其他像素点，将该像素点与种子点归为同一类添加到像素点集u1中；s2、从像素点集u1中，随机选取一个像素点，作为新的种子点，重复步骤s1；s3、依次迭代到像素点集u1不再新增像素点时，输出此次迭代得到像素点集u1。
47.s4、对于像素点集u1以外的其他像素点，重复s1到s3，依次输出像素点集u2、u3、
……
、un；s5、若剩余的像素点的数量小于预设数量，或迭代次数超过预设次数，停止迭代，输出所有像素点集。
48.本实施例对于下采样图像中的每个像素点，通过距离和法向量小于预设阈值来搜索相似像素点，可以搜索出同属于一个平面的像素点。
49.当然，在实际应用中，除了上述聚类方法，还可以采用k-means(k均值)聚类、均值漂移聚类、基于密度的聚类 (dbscan)等聚类算法对像素点进行聚类，本实施例对像素点进行聚类的算法不作限制。
50.s205、获取多个像素点集的点集属性数据。
51.对于每个像素点集，其所包含的像素点的数量不相同，可以将每个像素点集中所包含的所有像素点的最小外接矩形的周长和面积，以及像素点数量作为点集属性数据，当然，点集属性数据还可以包括其他数据，例如还可以包括像素点所关联的三维坐标中深度坐标的平均值等。
52.s206、采用点集属性数据计算像素点集的置信度。
53.具体地，可以为像素点集的每个点集属性数据赋予权重，然后通过加权求和得到像素点集的置信度，示例性地，点集属性数据包括像素点集中所包含的所有像素点的最小外接矩形的周长和面积，以及像素点数量，可以分别为周长、面积、像素点数量设置权重，计算周长、面积以及像素点数量的加权和作为该像素点集的置信度。
54.s207、将置信度大于预设阈值的像素点集确定为目标点集。
55.通常来说，在待测试板卡上，电阻、电容、电感以及芯片等元件的顶部的面积通常比较小，对应到下采样深度图上其所包含的像素点数量也比较少，其外接矩形周长和面积也比较小，而底板区域通常面积比较大，对应到下采样深度图上底板区域所包含的像素点数量较多，可以通过置信度来筛选出属于底板区域的像素点集，具体地，可以设置置信度阈值，在置信度大于该置信度阈值时，说明该像素点集为底板区域的像素点集，将该像素点集作为目标点集，需要说明的是，目标点集的数量为一个以上，另外，置信度阈值可以根据待测板卡上所显露的底板区域、电子元件的密集度、电子元件的顶部面积来确定，针对不同的待测板卡，可以设置不同的置信度阈值，以通过该置信度阈值确定出属于底板区域的目标点集。
56.s208、采用目标点集生成待测板卡的底板区域的掩膜图。
57.在一个可选实施例中，针对每一个目标点集，在下采样深度图中生成包含目标点集内的像素点的子区域，多个子区域求并集得到初始掩膜区域，并对初始掩膜区域填充预设颜色得到初始掩膜图，对初始掩膜图上采样得到尺寸与深度图的尺寸相同的掩膜图，以作为待测板卡的底板区域的掩膜图。
58.在一个示例中，由于每个目标点集中包含多个像素点，可以生成包含多个像素点的最小外接多边形，该最小外接多边形即为包含目标点集内的像素点的子区域，如图2d所示，通过多个目标点集生成子区域a1、a2、a3，子区域a1、a2、a3取并集得到初始掩膜区域，对初始掩膜区域填充预设颜色后得到初始掩膜图如图2e所示，从图2d到图2e可知，子区域a1和子区域a2连通，合并后得到初始掩膜区域a12，该初始掩膜图的尺寸与下采样深度图的尺寸相同，掩膜区域填充白色，当然也可以填充其他颜色。
59.初始掩膜图为基于下采样深度图所生成，可以通过上采样对初始掩膜图进行放大，例如，将初始掩膜图等比放大到尺寸与深度图尺寸相同的掩膜图，该掩膜图即为待测板卡的底板区域的掩膜图，即待测板卡的底板区域的掩膜图中白色填充的区域即为底板区域。
60.s209、根据掩膜图从深度图中确定出底板区域，并采用底板区域内的像素点的三维坐标拟合基准面。
61.在一个示例中，可以将掩膜图叠加到深度图中，由于掩膜图和深度图的尺寸相同，则掩膜图上填充白色的区域对应到深度图中的区域为底板区域，可以将该底板区域的所有像素点的三维坐标读取出来，并通过读取到的底板区域的三维坐标来拟合平面，拟合所得到的平面即为基准面，具体拟合过程可参考s203，在此不再详述。
62.本实施例对深度图下采样得到下采样深度图之后，确定下采样深度图中每个像素点的邻域并为该邻域拟合局部平面得到法向量，进一步根据下采样深度图中像素点的三维坐标和法向量进行聚类得到多个像素点集，并通过像素点集的点集属性数据计算每个像素点集的置信度，将置信度大于阈值的像素点集作为底板区域的目标点集，通过目标点集在深度图中生成包含目标点集的像素点的子区域，并对子区域填充预设颜色之后得到初始掩膜图，该初始掩膜图上采样后得到待测板卡的底板区域的掩膜图，将该掩膜图叠加到深度图中，读取掩膜区域所覆盖的深度图中像素点三维坐标拟合平面即为基准平面。实现了通过深度图即可以确定出底板区域，并采用底板区域内的像素点的三维坐标拟合出基准面，不受深度图中颜色干扰，也无需人工标记底板区域，解决了抽色法和人工标记提取底板区域不准确的问题，可以适用不同颜色的板卡，提取的基准面的精度高，通用性强。
63.进一步地，先对深度图下采样，获得掩膜图之后再上采样得到尺寸与深度图相同的掩膜图，通过下采样，减少了需要处理的像素点的数量，提高了确定基准面的速度。
64.更进一步地，通过距离和法向量来聚类确定相似像素点的像素点集，并通过像素点集的属性数据计算置信度，将置信度大于预设阈值的像素点集确定为底板区域的目标点集来确定底板区域，不受底板区域颜色影响，既可以准确地确定出底板区域，并且适用于各种颜色的底板，通用性强。
65.实施例三图3为本发明实施例三提供的一种检测方法的流程图，本实施例可适用于矫正深
度图来检测板卡缺陷的情况，该方法可以由检测装置来执行，该检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该检测装置可配置于板卡检测设备中。如图3所示，该检测方法包括：s301、获取待测板卡的初始深度图，初始深度图中每个像素点包含初始三维坐标。
66.待测板卡可以是需要检测电子元件顶部到板卡底板的高度的电路板，在一个示例中，初始深度图可以是以标定平面作为测量基准的深度图，在该初始深度图中，每个像素点的三维坐标值以标定平面为基准，例如，以标定平面的中心点作为坐标系原点，每个像素点的三维坐标（x，y，z）中，x，y表示像素点对应的电子元件在板卡上的位置，z表示电子元件顶部到标定平面的距离，通常地，标定平面为板卡检测设备的工作台的表面，例如，可以是放置待测板卡的平面。板卡检测设备通过摄像头对板卡采集图像后，可以通过摄像头的标定参数计算出板卡上各个电子元件顶部到标定平面的距离得到z坐标，并且通过成像关系确定x坐标和y坐标，从而将每个像素点与三维坐标关联得到初始深度图。
67.s302、基于初始深度图确定基准面。
68.本发明实施例中，针对初始深度图中的像素点，根据三维坐标为像素点拟合局部平面得到局部平面的法向量，根据像素点的三维坐标和局部平面的法向量对像素点进行聚类得到多个像素点集，从多个像素点集中确定出目标点集，以及采用目标点集内的像素点的三维坐标拟合基准面，具体详情可参考实施例一或实施例二，在此不再详述。
69.s303、根据像素点的初始三维坐标和基准面计算距离。
70.具体地，可以是计算空间点到平面的距离，在本实施例中，假设s302中得到的基准面的方程为：ax by cz d=0像素点的初始三维坐标为（x0，y0，z0），则距离计算如下：该距离d为像素点对应于待测板卡上的位置到基准面的距离，亦即像素点对应于待测板卡上的位置到待测板卡的底板区域的距离。
71.s304、采用距离替换初始三维坐标中的深度坐标值得到目标深度图。
72.在计算得到距离之后，可以采用每个像素点的距离替换初始深度图中的深度坐标值z之后得到目标深度图，即目标深度图中每个像素点所关联的三维坐标中深度坐标值为像素点对应的板卡上的元件到基准面的距离，亦即元件顶部到底板区域的高度，即对于目标深度图中，每个像素点的三维坐标为（x0，y0，d0）。
73.s305、采用目标深度图和预设的标准深度图确定待测板卡的检测结果。
74.标准深度图可以是预先制作的以合格的板卡的底板区域为基准面，以元件顶部到底板区域的距离为坐标z值的深度图，在得到目标深度图之后，读取每个像素点在目标深度图中的坐标d0值，以及读取标准深度图中对应像素点的坐标值z，将d0与z做比较并计算误差，如果误差在预设范围内，则该像素点对应的元件的顶部到底板区域的高度合格，反之不合格，以此生成每个像素点的检测结果作为待测板卡的检测结果。
75.本实施例在获取待测板卡的初始深度图之后，通过实施例一或实施例二的基准面确定方法确定出基准面，进一步根据像素点的初始三维坐标和基准面计算距离，采用距离
替换初始三维坐标中的深度坐标值得到目标深度图，采用目标深度图和预设的标准深度图确定待测板卡的检测结果，实现了通过深度图即可以确定出基准面，不受深度图中颜色干扰，也无需人工标记底板区域，解决了抽色法和人工标记提取底板区域不准确的问题，可以适用不同颜色的板卡，提取的基准面的精度高，通用性强，采用目标深度图和预设标准深度图所生成的检测板卡的检测结果准确性高。
76.实施例四图4为本发明实施例四提供的一种基准面确定装置的结构示意图。如图4所示，该基准面确定装置包括：平面拟合模块401，用于获取待测板卡的深度图中每一像素点的三维坐标，根据所述三维坐标为所述像素点拟合局部平面得到所述局部平面的法向量；聚类模块402，用于根据所述像素点的三维坐标和所述局部平面的法向量对所述像素点进行聚类得到多个像素点集；目标点集确定模块403，用于从多个所述像素点集中确定出目标点集，所述目标点集为待测板卡的底板区域的像素点集；基准面拟合模块404，用于根据所述目标点集内的像素点的三维坐标拟合基准面。
77.可选地，所述平面拟合模块401包括：下采样模块，用于对待测板卡的深度图下采样，得到下采样深度图；邻域确定模块，用于针对所述下采样深度图中的每个像素点，确定所述像素点的邻域；拟合模块，用于获取所述邻域内的像素点的三维坐标并根据所述三维坐标拟合局部平面，得到所述局部平面的法向量。
78.可选地，所述邻域确定模块包括：邻域确定单元，用于以所述采样深度图中每个像素点为中心，确定预设半径范围内的区域为所述像素点的邻域；或者；选取所述像素点的k个邻近像素点构成所述像素点的邻域。
79.可选地，所述拟合模块包括：拟合单元，用于针对每个所述邻域，获取所邻域内每个像素点的三维坐标，并采用最小二乘法对所述邻域内的像素点的三维坐标拟合局部平面，得到所述局部平面的法向量。
80.可选地，所述聚类模块402包括：种子点选择单元，用于随机选择一个像素点作为种子点，并确定预设范围内的其他像素点；距离和法向量差值计算单元，用于针对每一个其他像素点，采用所述三维坐标计算所述其他像素点与所述种子点的欧式距离，以及采用所述其他像素点的法向量与所述种子点的法向量计算法向量夹角；点集生成单元，用于在所述欧式距离小于预设距离阈值并且所述法向量夹角小于预设夹角时，将所述其他像素点和所述种子点添加到像素点集中；第一种子点更新单元，用于从所述像素点集中随机选择一个像素点作为种子点，返回种子点选择单元，直到所述像素点集中无新增像素点时输出所述像素点集；
第二种子点更新单元，用于在剩余的像素点中随机选择一个像素点作为种子点，返回种子点选择单元的步骤，直到所有像素点均添加到像素点集中，得到多个像素点集。
81.可选地，所述目标点集确定模块403包括：点集属性数据获取单元，用于获取多个像素点集的点集属性数据；置信度计算单元，用于采用所述点集属性数据计算所述像素点集的置信度；目标点确定算单元，用于将所述置信度大于预设阈值的像素点集确定为目标点集；可选地，所述基准面拟合模块404包括：掩膜图生成模块，用于采用所述目标点集生成所述待测板卡的底板区域的掩膜图；拟合模块，用于根据所述掩膜图从所述深度图中确定出底板区域，并采用所述底板区域内的像素点的三维坐标拟合基准面。
82.可选地，所述掩膜图生成模块包括：子区域生成单元，用于针对每一个所述目标点集，在所述下采样深度图中生成包含所述目标点集内的像素点的子区域；初始掩膜图生成单元，用于多个子区域求并集得到初始掩膜区域，并对所述初始掩膜区域填充预设颜色得到初始掩膜图；上采样单元，用于对所述初始掩膜图上采样得到尺寸与所述深度图的尺寸相同的掩膜图，以作为待测板卡的底板区域的掩膜图。
83.本发明实施例所提供的基准面确定装置可执行本发明实施例一、实施例二所提供的基准面确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
84.实施例五图5为本发明实施例五提供的一种检测装置的结构示意图。该检测装置用于对板卡进行缺陷检测，如图5所示，该检测装置包括：初始深度图获取模块501，用于获取待测板卡的初始深度图，所述初始深度图中每个像素点包含初始三维坐标；基准面确定模块502，用于基于所述初始深度图确定基准面；距离计算模块503，用于根据所述像素点的初始三维坐标和所述基准面计算距离；深度图更新模块504，用于采用所述距离替换所述初始三维坐标中的深度坐标值得到目标深度图；检测结果生成模块505，用于采用所述目标深度图和预设的标准深度图确定所述待测板卡的检测结果；其中，所述基准面通过实施例一或实施例二所述的基准面确定方法所确定。
85.本发明实施例所提供的检测装置可执行本发明实施例三所提供的检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
86.实施例六图6示出了可以用来实施本发明的实施例的板卡检测设备60的结构示意图。板卡检测设备旨在表示包含各种形式的数字计算机的设备，诸如，包含膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机的设
备。
87.如图6所示，板卡检测设备包括至少一个处理器61，以及与至少一个处理器61通信连接的存储器，如只读存储器（rom）62、随机访问存储器（ram）63等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器61可以根据存储在只读存储器（rom）62中的计算机程序或者从存储单元68加载到随机访问存储器（ram）63中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 63中，还可存储板卡检测设备60操作所需的各种程序和数据。处理器61、rom 62以及ram 63通过总线64彼此相连。输入/输出（i/o）接口65也连接至总线64。
88.板卡检测设备60中的多个部件连接至i/o接口65，包括：输入单元66，例如键盘、鼠标、获取深度图像的摄像头等；输出单元67，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元68，例如磁盘、光盘等；以及通信单元69，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元69允许板卡检测设备60通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
89.处理器61可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器61的一些示例包括但不限于中央处理单元（cpu）、图形处理单元（gpu）、各种专用的人工智能（ai）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（dsp）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器61执行上文所描述的各个方法和处理，例如基准面确定方法，和/或，检测方法。
90.在一些实施例中，基准面确定方法，和/或，检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元68。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 62和/或通信单元69而被载入和/或安装到板卡检测设备60上。当计算机程序加载到ram 63并由处理器61执行时，可以执行上文描述的基准面确定方法，和/或，检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行基准面确定方法，和/或，检测方法。
91.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、芯片上系统的系统（soc）、负载可编程逻辑设备（cpld）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
92.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
93.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算
机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦除可编程只读存储器（eprom或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（cd-rom）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
94.为了提供与用户的交互，可以在板卡检测设备上实施此处描述的系统和技术，该板卡检测设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，crt（阴极射线管）或者lcd（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给板卡检测设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。
95.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（lan）、广域网（wan）、区块链网络和互联网。
96.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
97.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
98.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本邻域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。