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申请/专利权人：苏州杰锐思智能科技股份有限公司;苏州杰慧自动化软件科技有限公司

摘要：本发明提供了一种元件引脚外露缺陷检测的方法、装置及电子设备，方法包括：获取待检测元件的区域图像；基于预先设置的3D检测算法对区域图像进行过滤得到第一图像；将第一图像输入至预先获取的推理模型中，以通过推理模型输出第一图像对应的标签图像；推理模型基于深度学习推理工具和预先训练得到的语义分割模型确定；如果标签图像中包括引脚外露区域，根据预先设置的工业生产需要和2D检测算法对引脚外露区域的尺寸和位置进行测量，得到测量结果；基于测量结果和预设指标，判定待检测元件是否存在引脚外露缺陷。该方式通过将2D检测算法、3D检测算法、推理模型与具体的工业场景相结合，有效地提升了检测精度和检测效率。

主权项：1.一种元件引脚外露缺陷检测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测元件的区域图像；基于预先设置的3D检测算法对所述区域图像进行过滤，得到第一图像；将所述第一图像输入至预先获取的推理模型中，以通过所述推理模型将第一图像分割为背景区域、焊锡区域或引脚外露区域，不同区域分别用不同的像素值表示，输出所述第一图像对应的标签图像；其中，所述推理模型基于深度学习推理工具和预先训练得到的语义分割模型确定；如果所述标签图像中包括引脚外露区域，根据预先设置的工业生产需要和2D检测算法对所述引脚外露区域的尺寸和位置进行测量，得到测量结果；基于所述测量结果和预设指标，判定所述待检测元件是否存在引脚外露缺陷；基于预先设置的3D检测算法对所述区域图像进行过滤，得到第一图像的步骤包括：获取待检测元件的3D点云数据；基于所述3D点云数据和最小二乘法对所述区域图像进行过滤，得到第一图像；所述3D点云数据包括多个数据点，基于所述3D点云数据和最小二乘法对所述区域图像进行过滤，得到第一图像的步骤包括：基于所述3D点云数据确定目标数据点，及其所述目标数据点对应的目标坐标值；其中，所述目标数据点为Z坐标值为0的数据点；基于所述目标坐标值，采用所述最小二乘法对所述目标数据点进行拟合，得到拟合基面；从多个数据点分别对应的坐标值中，选取最大Z坐标值，并基于所述最大Z坐标值和所述拟合基面确定待过滤的数据点，其中，所述待过滤的数据点的Z坐标值大于所述拟合基面且小于预设阈值；所述预设阈值根据所述最大Z坐标值确定；基于所述待过滤的数据点对所述3D点云数据进行过滤，得到目标3D点云数据；基于所述目标3D点云数据对所述区域图像进行过滤，得到第一图像；基于所述待过滤的数据点对所述3D点云数据进行过滤的步骤包括：将所述3D点云数据中待过滤的数据点对应的Z坐标值变为0；所述区域图像包括2D点云数据，基于所述目标3D点云数据对所述区域图像进行过滤的步骤包括：将所述目标3D点云数据中，已过滤的数据点对应的X坐标和Y坐标与所述2D点云数据进行匹配，得到所述2D点云数据中带过滤的数据点，将所述2D点云数据中带过滤的数据点确定为背景区域的数据点。

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