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申请/专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院

摘要：本发明为一种结合FasterRCNN的模板匹配焊点检测方法，属于图像处理领域。该方法包含以下步骤：S1：获取模板图像；S2：扩充模板图像数据集；S3：建立FasterRCNN网络；S4：利用模板匹配方法进行与标准焊点的模板图像数据集匹配，判定为标准焊点：S5：利用FasterRCNN网络检测出高置信度的焊点；S6：利用模板匹配方法对焊点图像匹配，计算类型和相似度；S7：利用FasterRCNN网络对焊点图像匹配，计算类型和相似度；S8：当步骤S6和步骤S7判定的同一疑似焊点的类型相同时，直接输出该类型；S9：当相似度都小于设定阈值时，直接判定为有缺陷焊点；否则以相似度高的判定类型为准。本发明通过交叉验证能够在保证识别精度的前提下大幅降低计算量。

主权项：1.一种结合FasterRCNN的模板匹配焊点检测方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：S1：获取各种场景下对应的焊点图像并按照标准焊点和有缺陷焊点进行人工标记，将标记后的这些图像作为模板图像；S2：对模板图像进行自动扩充，生成模板图像数据集；S3：建立FasterRCNN网络，利用模板图像数据集进行训练和测试；S4：输入待检测的焊点图像，分割出焊点区域后，利用模板匹配方法进行与标准焊点的模板图像数据集匹配，将其中相似度大于阈值的区域焊点直接判定为标准焊点，并输出该焊点位置，删除这些区域后，得到剩余焊点图像；S5：将剩余焊点图像输入到FasterRCNN网络进行目标检测，并利用非极大值抑制Non-MaximumSuppress，NMS算法除去冗余，计算出焊点的位置以及对应的置信度，对置信度高于阈值的标准焊点、有缺陷焊点进行判定，并输出对应位置，并从剩余焊点图像中删除这些区域，得到剩余疑难焊点图像；S6：利用模板匹配方法对剩余疑难焊点图像与模板图像数据集匹配，得到疑难焊点的位置、类型以及对应的相似度；S7：利用FasterRCNN网络对剩余疑难焊点图像与模板图像数据集匹配，得到疑难焊点的位置、类型以及对应的相似度；S8：当步骤S6和步骤S7判定的同一疑似焊点的类型相同时，直接输出该焊点类型以及位置；否则执行步骤S9；S9：比较该焊点对应的步骤S6中的相似度以及步骤S7中的相似度，当相似度都小于设定阈值时，直接将该焊点判定为有缺陷焊点，并输出该焊点位置；否则以相似度高的判定类型为准，并输出该焊点位置；步骤S2所述的自动扩充为对模板图像进行缩放、旋转、裁剪或灰度变化操作；步骤S4和步骤S6所述的模板匹配方法为标准相关匹配TM_CCOEFF_NORMED，相似度为其中，T1x′，y′为模板图像在x′，y′处的特征值，T2x+x′，y+y′为待检测图像在x+x′，y+y′处的特征值，所述的特征值为像素值，其中，x′，y′为模板左上角坐标，x，y为待检测图像左上角坐标，x+x′，y+y′为模板在待检测图像中的位置；步骤S4、步骤S5、步骤S9所述的阈值各不相同，可以通过模板图像数据集训练得到。

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