本发明属于缺陷检测，涉及一种光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法及系统。
背景技术：
1、空气压缩机是空调设备的核心组件，其上的压缩机接线端子能够将电流送入压缩机罩内，同时防止高压制冷剂外溢。因此，压缩机接线端子能否正常工作将会影响空调设备的电绝缘性、气密性以及压缩机壳体的可组装性，而且压缩机接线端子的故障如不能及早发现并遏止，会导致一系列繁琐的纠察工作，使企业蒙受不可估量的经济损失。
2、目前，对压缩机接线端子的检测大多采用机器视觉检测技术，机器视觉检测是近年来新兴的一种非接触的检测方法，可以实现远程测量，同时可以适应空中、水中等复杂测量环境，相较于其他测量方法更加灵活；而且工业相机具有强大的检测能力，这使得机器视觉检测精度高、速度快，检测结果较为客观，能更好的适应现代化工业发展；同时，机器视觉可以实现连续无间断的24小时检测，提高企业的生产效率和能力。由于机器视觉检测具有以上精确性、高效性和可重复性等优点，近年来已经在各类工业应用中得到了大范围的推广和使用。
3、例如，刘禾等人在文献“用计算机图像技术进行评估坏损自动检测的研究”中提出了一种适用于苹果损坏自动检测的计算机图像系统，该系统通过采集和分析花萼或果梗的变化图像，实现对苹果坏损位置的预测；北京交通大学的刘蕴辉等人在文献“基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法”中提出来一种轨道表面缺陷检测系统，用计算机图像处理技术对铁路轨道表面的缺陷进行自动化检测；哈尔滨工业大学的程万胜在文献“钢板表面缺陷检测技术的研究”中采用高速线阵ccd和大规模现场可编程逻辑芯片(fpga)技术,研制了具有图像预处理功能的完全硬件化高速线阵缺陷采集器，对钢板缺陷进行检测；王磊等人在文献“基于视觉技术的扣式电池自动检测系统设计”中提供了一种扣式电池自动化检测系统，该系统包含了对电池表面图像的字符校正等功能，同时可以实现电池正极面和负极面图像的缺陷判定；李雪琴等人在文献“非下采样contourlet域自适应阈值面的磁瓦表面缺陷检测”提出一种非下采样contourlet域自适应阈值面的磁瓦缺陷自动检测方法，该方法根据非下采样contourlet变换(nsct)子带系数所在不同区域的特性，采用线扫描的方式对nsct系数进行阈值处理,给出不同尺度、不同方向的归一化自适应阈值面；并与原始nsct各子带归一化系数对比分割，以实现对磁瓦图像nsct系数逐列自适应修正，最后重构nsct系数提取出磁瓦缺陷，有效的从磁瓦图像中去除背景纹理；张腾达等人在文献“基于二维dft的tft-lcd平板表面缺陷检测”中提出了一种基于二维dft的缺陷检测算法，通过霍夫变换(ht)检测到代表线状纹理的高能量频域直线，将位于直线邻域内的频率成分置0，再经过二维idft进行空间域图像重构，来移除方向性线状纹理背景，最后经过简单的阈值算法将缺陷从背景中提取出来；cn109001215a公开了一种基于机器视觉的电力接线端子缺陷检测系统，包括传送平台、支架、照明装置、采集装置、处理控制器以及筛选装置；传送平台上放置有多个电力接线端子，支架用于支撑照明装置、采集装置以及处理控制器；采集装置用于实时采集传送带上的每个电力接线端子的表面图像，然后发送给处理控制器；处理控制器对表面图像进行处理、缺陷识别，将依据表面图像识别出的对应接线端子的缺陷信息发送给所述筛选装置；筛选装置进行动作将对应的有缺陷电力接线端子进行筛选捡出。
4、在现阶段检测系统的实际应用中，基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率，利用足够的已标记图像，基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经在现有表面缺陷检测技术中实现了一定的检测效果。虽然机器视觉图像处理算法已经日趋完善，但对于某些“顽固”缺陷，诸如纹理缺失，玻璃液流失等，在实际工程中会由于环境噪声以及算法本身的问题导致缺陷检测存在漏检误检等情况。为此，可考虑提取工件的多光谱信息作为第二切入点，进行数据挖掘，降低对小目标缺陷的漏检、误检率。而且，现阶段仍存在，压缩机接线端子缺陷样本与负样本难以预先收集，并且手动标记过程耗时过长，人工成本过高；传统图像识别算法在复杂场景变化(照明变化，透视失真，遮挡，物体变形等)的情况下，其提取特征所构成的识别特征空间的信息不完备。
5、在压缩机接线端子产品外观缺陷检测方法中，存在以下缺点：黑色玻璃珠及玻璃珠上缺陷分辨困难；气泡、裂纹等内部缺陷不易从外部观测；钢针粗细、长度不一致的问题人工检测漏检率高，误差大。国内外相关研究机构虽然已在多个领域研发了各自的缺陷特征检测系统，但目前尚无压缩机接线端子外观缺陷检测系统的研发见诸报道。特别是考虑到具体工业环境复杂变化场景(照明变化，透视失真，遮挡，物体变形等)，现有的检测方法其提取特征所构成的识别特征空间的信息不完备，导致故障检测结果失效。
技术实现思路
1、本发明的目的在于解决技术中存在的问题，设计提供一种光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法及系统。
2、为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本发明提供一种光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法，具体包括以下步骤：
4、s1、利用空间三维光学全息影像获取待检测的工件图像：通过光学装置使物光与参考光在空间中相遇并产生干涉并将得到的干涉图样转换为可见的工件图像；
5、s2、对获取的工件图像进行预处理：将步骤s1得到的工件图像依次进行去噪处理、增强对比度处理、平滑处理、去除伪影处理得到高质量和清晰度低噪声无失真的图像；
6、s3、将预处理后的图像输入缺陷检测模型进行检测，得到缺陷检测结果。
7、作为本发明的进一步技术方案，所述缺陷检测模型的检测过程为：
8、s31、建立视觉可重建全息光谱感知网络；
9、s32、利用全息光谱信息捕获与感知技术，修复图像中的缺陷区域，得到重建样本图像；
10、s33、在输入图像和重建图像之间进行比较，以指示准确的缺陷区域。
11、作为本发明的进一步技术方案，所述视觉可重建全息光谱感知网络包括：
12、传感器和数据采集设备：用于采集光学全息图像的传感器和相应的数据采集；
13、图像预处理模块：对采集到的工件图像进行预处理，以提高图像的质量和清晰度；
14、图像特征提取器：用于从预处理后的工件图像中提取特征，提取特征的方法包括局部特征描述符、卷积神经网络(cnn)，用于捕获图像中的结构、纹理、形状特征；
15、光谱感知模块：用于对提取的图像特征进行光谱感知，利用光学原理或机器学习方法来解析图像中的光谱信息，从而获得物体的光谱特征；
16、重建模块：将感知到的光谱信息与图像特征进行整合，用于重建物体的三维结构或提取物体的其他属性，包括利用全息成像技术进行图像重建，或利用深度学习方法进行物体属性的推断；
17、应用模块：将重建的结果应用到特定任务中的模块，根据具体的应用需求进行设计，能包括目标识别、目标跟踪、医学成像、虚拟现实。
18、作为本发明的进一步技术方案，修复图像中缺陷区域的具体过程为：
19、s321、检测缺陷区域：对图像进行检测，确定哪些区域存在缺陷以及存在缺陷的原因；
20、s322、选择修复方法：根据缺陷的性质和具体情况选择适修复方法，修复方法包括插值、滤波、图像融合、基于内容的图像填充，分别为：
21、插值：如果缺陷区域是由于采集时的数据丢失或者像素损坏导致的，使用插值方法填补缺失的像素，插值方法包括双线性插值、双三次插值；
22、滤波：如果缺陷区域存在噪声或者图像模糊问题，使用滤波方法进行修复，滤波包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波；
23、图像融合：对于边缘连续的缺陷区域，利用图像融合技术将周围的像素信息进行整合，以恢复缺陷区域的内容，图像融合方法包括拉普拉斯金字塔融合、多分辨率融合；
24、基于内容的图像填充：如果缺陷区域周围存在足够的信息，利用基于内容的图像填充方法来修复缺陷区域，即基于图像的纹理和结构信息，通过搜索周围像素的相似区域来填充缺陷区域；
25、s323、调整参数：在进行修复过程中，通过调整修复方法的参数，以获得最佳的修复效果；
26、s324、评估修复效果：对修复后的图像进行评估，检查修复效果是否满足需求。
27、作为本发明的进一步技术方案，输入图像和重建图像比较的具体过程为：
28、s331、数据准备：获取输入图像和重建图像；
29、s332、图像对齐：调整输入图像和重建图像，使输入图像和重建图像在空间上对齐，以便准确比较它们的像素值；
30、s333、区域选择：根据需要比较的具体特征，选择需要进行比较的区域；
31、s334、比较方法选择：选择比较方法用于评估输入图像和重建图像之间的差异，比较方法包括：峰值信噪比，用于量化两幅图像之间的差异，值越高表示差异越小；结构相似性指数，用于评估图像结构的相似性，考虑了亮度、对比度和结构三个方面；均方误差，计算两幅图像的像素值之间的均方差，值越小表示差异越小；
32、s335、比较计算：使用选择的比较方法计算输入图像和重建图像之间的差异；
33、s336、结果分析：分析比较结果，评估输入图像和重建图像之间的差异，并根据比较结果，确定重建图像是否满足需求，是否需要进一步改进或调整；
34、s337、可视化和报告：将比较结果可视化，并生成报告以记录和分享分析结果，可视化包括绘制差异图、直方图，以直观展示两幅图像之间的差异。
35、第二方面，本发明提供一种光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测系统，包括：
36、图像获取块，用于获取待检测的工件图像；
37、图像预处理模块，用于对获取的工件图像进行预处理；
38、缺陷检测模块，用于检测工件的缺陷，并输出缺陷检测结果。
39、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
40、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
41、与现有技术相比，本发明具有以下优点：
42、(1)利用空间三维光学全息影像获取信息，使检测结果视觉层次分明，富有立体感，且成像清晰度高；
43、(2)实现了工件的光学全息立体重建、设计低时延、低漏检和低误检，以便掌握工程概况，记录生产线加工历史信息，方便厂家进行后期检修。
1.一种光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测模型的检测过程为：
3.根据权利要求2所述光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法，其特征在于，所述视觉可重建全息光谱感知网络包括：
4.根据权利要求2所述光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法，其特征在于，修复图像中缺陷区域的具体过程为：
5.根据权利要求2所述光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测方法，其特征在于，输入图像和重建图像比较的具体过程为：
6.一种光学全息压缩机接线端子在线缺陷检测系统，其特征在于，完成权利要求1-5任一项所述方法，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-5任一项所述方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-5任一项所述方法。
