CN115965646A - 区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115965646A
CN115965646A CN202310255556.4A CN202310255556A CN115965646A CN 115965646 A CN115965646 A CN 115965646A CN 202310255556 A CN202310255556 A CN 202310255556A CN 115965646 A CN115965646 A CN 115965646A
Authority
CN
China
Prior art keywords
functional
design drawing
functional area
area information
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310255556.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115965646B (zh
Inventor
潘阳山
易振彧
柳锐
王卓琛
刘枢
吕江波
沈小勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Smartmore Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Smartmore Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Smartmore Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Smartmore Technology Co Ltd
Priority to CN202310255556.4A priority Critical patent/CN115965646B/zh
Publication of CN115965646A publication Critical patent/CN115965646A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115965646B publication Critical patent/CN115965646B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本申请涉及一种区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。方法包括:获取目标对象的设计图和实物图;对设计图进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息;从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息;基于第一区域信息和参照对象在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作;将设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定实物图的功能区域划分结果。采用本方法,能够提高区域划分的普适性。

Description

区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及电子工业技术领域,特别是涉及一种区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着电子工业技术的发展,产品的设计追求更高的精度和密度,产品的质检变得越来越重要。产品中不同区域都有各自的质量检测标准,因此,对于产品质检来说,产品的区域划分至关重要。
传统技术中,通过深度学习算法直接对产品本身进行区域划分。但是,这种方式,往往局限于深度学习的训练所使用的场景,对于新的场景,需要收集并分析大量数据,普适性差。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种区域划分方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,能够提高区域划分的普适性。
第一方面,本申请提供了一种区域划分方法,包括:
获取目标对象的设计图和实物图;
对设计图进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息;
从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息;
基于第一区域信息和参照对象在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作;
将设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定实物图的功能区域划分结果。
第二方面,本申请还提供了一种区域划分装置,包括:
获取模块,用于获取目标对象的设计图和实物图;
检测模块,用于对设计图进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息;
识别模块,用于从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息;
匹配模块,用于基于第一区域信息和参照对象在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作;
映射模块,用于将设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定实物图的功能区域划分结果。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备,计算机设备包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行该计算机程序时实现上述的方法中的步骤。
第四方面,本申请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,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法中的步骤。
第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品,计算机程序产品包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现本上述的方法中的步骤。
上述区域划分方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,通过对设计图进行功能区域检测得到其功能区域信息,并基于参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息以及在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作,进而能够将设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定实物图的功能区域划分结果。通过检测设计图的功能区域信息,再通过匹配设计图和实物图进而将设计图的功能区域信息映射至实物图,就能够得到实物图的功能区域划分结果,相较于直接通过深度学习算法对实物图进行区域划分的方式,能够避免实物图中噪声的影响,而且对功能区域的外观形状不限定,不局限于具体的产品,能够适应各种功能区域划分的场景,提高了普适性。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种区域划分方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种设计图中的第一功能区域和第二功能区域;
图3为本申请实施例提供的一种区域划分方法的简易流程示意图;
图4为本申请实施例提供的一种区域划分装置的结构框图;
图5为本申请实施例提供的一种计算机设备的内部结构图;
图6为本申请实施例提供的另一种计算机设备的内部结构图;
图7为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
如图1所示,本申请实施例提供了一种区域划分方法,本实施例以该方法应用于计算机设备进行举例说明。可以理解的是,计算机设备可以包括终端或服务器中的至少一种。该方法可以单独应用于终端,也可以单独应用于服务器,还可以应用于包括终端和服务器的***,并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中,该方法包括以下步骤:
S102,获取目标对象的设计图和实物图。
其中,设计图是通过对目标对象的实现功能进行设计得到的。设计图可以是供制作目标对象的实物所使用的版图。实物图是针对目标对象的实物进行图像采集得到的。可以理解,目标对象的实物是基于目标对象的设计图生产出来的。
示例性地,上游的设计人员可以通过计算机设备对目标对象进行功能设计,得到目标对象的设计图。计算机设备可以通过调用上游接口获取目标对象的设计图。计算机设备可以获取对目标对象的实物进行图像采集得到的实物图。
在一些实施例中,目标对象可以为电子电路、电子设备和电元件载体等中的至少一种。其中,电元件载体是指用于承载电子元件的载体。比如,电元件载体可以是电路板。
在一些实施例中,目标对象可以为车辆行驶载体。车辆行驶载体用于承载车辆行驶,可以为道路和轨道等中的至少一种。比如,道路上的白色斜线区域与黄色网格区域等均为功能区域。
在一些实施例中,计算机设备可以为终端或服务器中的至少一种。终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备,物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
S104,对设计图进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息。
其中,功能区域信息用于表征设计图中的功能区域。
示例性地,计算机设备可以确定目标对象的设计规则。计算机设备可以根据设计规则,对设计图进行解析,从设计图中确定出功能区域,以得到设计图的功能区域信息。可以理解,设计图是遵循目标对象的设计规则进行功能设计得到的。比如,电路板的设计规则一般包括电路板的选材、电路板尺寸、元件布局、布线、焊盘、填充、跨接线等。
S106,从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息。
其中,第一区域信息用于表征参照对象在实物图中占据的区域。可以理解,占据的区域实际上是参照对象映射在实物图中的区域。
示例性地,目标对象可以包括参照对象。即,参照对象是目标对象的至少部分。计算机设备可以基于参照对象与非参照对象在实物图中的差异,从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息。可以理解,上述差异可以是参照对象与非参照对象之间的结构差异和颜色差异等中的至少一种。
在一些实施例中,参照对象还可以是另外设立的,不属于目标对象。计算机设备可以对目标对象在设计图中的区域进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息。
S108,基于第一区域信息和参照对象在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作。
其中,第二区域信息用于表征参照对象在设计图中占据的区域。
示例性地,计算机设备可以通过对齐第一区域信息和第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作。可以理解,匹配后的实物图中的区域和设计图中的区域能够相互对应,即,匹配后的实物图中的区域和设计图中的区域存在映射关系。
在一些实施例中,计算机设备可以通过对齐第一区域信息和第二区域信息将实物图与设计图进行初步匹配,还可以通过对齐设计图与初步匹配后的实物图中的连通域,对初步匹配后的实物图与设计图进行进阶匹配。
S110,将设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定实物图的功能区域划分结果。
示例性地,计算机设备可以确定功能区域信息表征的设计图中的功能区域。计算机设备可以将设计图中的功能区域在匹配后的实物图中对应的区域确定为实物图中的功能区域,以从实物图中划分出功能区域,得到实物图的功能区域划分结果。可以理解,设计图中的功能区域与实物图中的功能区域是一一对应的。
在一些实施例中,功能区域信息可以表征每种功能区域在设计图中的位置。功能区域划分结果可以指示每种功能区域在实物图中的位置。
在一些实施例中,计算机设备可以通过确定功能区域划分结果指示的实物图中的功能区域,实现对目标对象的实物中功能区域的视觉定位。计算机设备可以确定每种功能区域对应的质检规范信息,并采用相应的质检规范信息对目标对象的实物中的功能区域进行质量检测,得到目标对象的质检结果。
在一些实施例中,目标对象可以是电路板。目标对象在图像中对应的功能区域包括槽孔区域、线路区域和焊盘区域等中的至少一种。
上述区域划分方法中,通过对设计图进行功能区域检测得到其功能区域信息,并基于参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息以及在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作,进而能够将设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定实物图的功能区域划分结果。通过检测设计图的功能区域信息,再通过匹配设计图和实物图进而将设计图的功能区域信息映射至实物图,就能够得到实物图的功能区域划分结果,相较于直接通过深度学习算法对实物图进行区域划分的方式,能够避免实物图中噪声的影响,而且对功能区域的外观形状不限定,不局限于具体的产品,能够适应各种功能区域划分的场景,提高了普适性。
在一些实施例中,对设计图进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息,包括:
解析设计图,得到设计图中已有的区域信息;
从已有的区域信息所表征的区域中,确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到设计图的功能区域信息。
其中,功能区域特征是指功能区域具备的特征。功能区域特征可以包括结构特征和颜色特征等中的至少一种。可以理解,功能区域特征是符合设计规则的。比如,电元件载体的槽孔区域应该是一种连通域。
示例性地,计算机设备可以根据设计规则解析设计图,得到设计图中已有的区域信息。计算机设备可以从已有的区域信息中确定出参照对象在设计图中对应的第二区域信息。计算机设备可以基于参照对象在设计图中对应的第二区域信息,从已有的区域信息所表征的区域中确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到设计图的功能区域信息。
在一些实施例中,已有的区域信息可以包括参照对象在设计图中对应的第二区域信息。第二区域信息用于表征参照对象区域。设计规则可以但不限于指示参照对象区域对应的视觉信息。视觉信息具体可以是参照对象的颜色或形状等。计算机设备可以从设计图中筛选出与参照对象区域对应的视觉信息匹配的区域,确定参照对象在设计图中对应的区域,以得到第二区域信息。可以理解,视觉信息相匹配具体可以是颜色一致和形状一致等中的至少一种。
在一些实施例中,计算机设备可以获取输入的功能区域特征。可以理解,针对不同的目标对象,通过设置该目标对象的功能区域特征即可,无需对新增的目标对象采集数据以进行深度学习训练。
本实施例中,解析设计图,得到设计图中已有的区域信息;从已有的区域信息所表征的区域中,确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到设计图的功能区域信息,后续将功能区域信息映射至匹配后的实物图中得到功能区域划分结果,能够避免实物图中噪声的影响,保证了功能区域划分的准确性。并且能够适应各种功能区域划分的场景,提高了普适性。
在一些实施例中,已有的区域信息包括第二区域信息;从已有的区域信息所表征的区域中,确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到设计图的功能区域信息,包括:
提取第二区域信息所表征的参照对象区域的骨架数据;骨架数据用于表征参照对象区域中的形态骨架;
根据骨架数据确定目标子骨架数据;目标子骨架数据符合第一功能区域的骨架特征;
对目标子骨架数据进行膨胀处理,得到设计图的第一功能区域;
基于第一功能区域,确定设计图的功能区域信息。
其中,形态骨架是指参照对象区域的骨骼部分,用于描述参照对象区域具备的几何形状和拓扑结构。
示例性地,计算机设备可以确定第二区域信息所表征的参照对象区域。计算机设备可以对参照对象区域进行骨架提取,得到参照对象区域的骨架数据。骨架数据可以包括每个骨架的各个像素位置,以及每个骨架的长度信息。计算机设备可以从设计图中测量每个骨架的各个像素位置分别对应的宽度信息,得到每个骨架的宽度信息。
计算机设备可以通过将每个骨架的宽度信息与骨架宽度阈值进行比对,并将每个骨架的长度信息与骨架长度阈值进行比对,从骨架数据中确定目标子骨架数据。骨架宽度阈值和骨架长度阈值是根据第一功能区域的骨架特征设置的。
计算机设备可以确定目标子骨架数据所表征的目标子骨架。计算机设备可以采用目标子骨架的宽度信息,对目标子骨架数据进行膨胀处理,得到设计图中的第一功能区域。可以理解,目标子骨架数据经过膨胀后的结果就是第一功能区域。计算机设备可以从参照对象区域中除第一功能区域外的区域中确定出第二功能区域。计算机设备可以确定包括第一功能区域信息和第二功能区域信息的功能区域信息。
在一些实施例中,参照对象可以包括第一参照对象。计算机设备可以提取第一参照对象的第二区域信息所表征的第一参照对象区域的骨架数据。
在一些实施例中,骨架宽度阈值可以包括最大骨架宽度值、最小骨架宽度值以及最大骨架宽度变化值。计算机设备可以通过滤除相应宽度信息小于最小骨架宽度值或大于最大骨架宽度值的骨架,滤除相应宽度信息的变化量大于最大骨架宽度变化值的骨架,以及滤除长度信息小于骨架长度阈值的骨架,得到目标子骨架,以从骨架数据中确定出表征目标子骨架的目标子骨架数据。
在一些实施例中,计算机设备可以获取输入的骨架宽度阈值和骨架长度阈值。可以理解,对于不同的场景,可以针对性地设置不同的骨架宽度阈值和骨架长度阈值,无需针对每个新增场景进行深度学习训练。
在一些实施例中,目标对象可以为电元件载体。第一参照对象可以是电元件载体上的铜面。第一功能区域可以为线路区域。目标子骨架数据可以是线路区域的骨架数据,目标子骨架是线路骨架。目标子骨架数据用于指示线路区域占据的像素位置。目标子骨架对应的宽度信息实际上是目标子骨架表征的轮廓所具有的宽度信息。可以理解,线路区域在图像中的表现为细长、宽度较为均匀且长度在一定范围内,且线路区域处于铜面中。
本实施例中,提取第二区域信息所表征的参照对象区域的骨架数据;骨架数据用于表征参照对象区域中的形态骨架;根据骨架数据确定目标子骨架数据;目标子骨架数据符合第一功能区域的骨架特征;对目标子骨架数据进行膨胀处理,得到设计图的第一功能区域;基于第一功能区域,确定设计图的功能区域信息,通过将功能区域信息映射至匹配后的实物图中,就能实现对实物图的区域划分,相较于直接识别实物图中功能区域的方式,能够避免实物图中噪声的影响,保证了功能区域划分的准确性。并且能够适应各种功能区域划分的场景,无需在新增场景下进行针对性的深度学习训练,提高了普适性。
在一些实施例中,功能区域信息包括第一功能区域信息和第二功能区域信息;第一功能区域信息用于表征第一功能区域;基于第一功能区域,确定设计图的功能区域信息,包括:
确定参照对象区域中除第一功能区域之外的各个连通域;
从各个连通域中确定出符合第二功能区域的结构特征的连通域,得到设计图中的第二功能区域信息。
其中,符合第二功能区域的结构特征的连通域为第二功能区域。第二功能区域信息用于表征第二功能区域。
示例性地,计算机设备可以确定第一参照对象区域中除第一功能区域之外的各个连通域。结构特征可以包括第二功能区域的大小和形状。计算机设备可以通过确定上述的各个连通域的形状和大小,得到符合第二功能区域的形状和大小的连通域,得到设计图中的第二功能区域信息。
在一些实施例中,计算机设备可以统计第一参照对象区域中除第一功能区域之外的各个连通域的长度信息和宽度信息,以及判断连通域内部是否存在缺口。可以理解,长度信息和宽度信息符合第二功能区域的大小、且内部不存在缺口的连通域,为符合第二功能区域的结构特征的连通域。
在一些实施例中,计算机设备可以确定连通域的最小外接矩形的长度信息和宽度信息,得到该连通域的长度信息和宽度信息。
在一些实施例中,计算机设备可以从第一参照区域中删去第一功能区域,并确定第一参照对象区域中剩余区域中的各个连通域。
在一些实施例中,如图2所示提供了设计图中的第一功能区域和第二功能区域。目标对象可以是电路板。第一功能区域为线路区域,第二功能区域为焊盘区域。焊盘区域是与电元件载体的其它层连接的触点。焊盘区域表现为孤立的区域或者与线路区域相接的区域。
本实施例中,确定参照对象区域中除第一功能区域之外的各个连通域;从各个连通域中确定出符合第二功能区域的结构特征的连通域,得到设计图中的第二功能区域信息,后续通过匹配设计图和实物图,将第二功能区域信息映射至匹配后的实物图,以从实物图中划分出第二功能区域,能够适应各种功能区域划分的场景,无需在新增场景进行针对性的深度学习训练,提高了普适性。
在一些实施例中,基于第一功能区域,确定设计图的功能区域信息,包括:
从第一功能区域中确定处于预设位置的区域;
从处于预设位置的区域中确定子功能区域,得到设计图的子功能区域信息。
其中,第一功能区域包括子功能区域。
示例性地,功能区域信息包括子功能区域信息。预设位置是根据子功能区域在设计图中的位置设置的。计算机设备可以从第一功能区域中确定处于预设位置的区域。计算机设备可以从处于预设位置的区域中确定出符合子功能区域的延伸方向和长度的区域,得到子功能区域信息。
在一些实施例中,目标对象可以为电元件载体。第一功能区域可以为线路区域。子功能区域可以为主干线路区域。主干线路区域的延伸方向与主干线路的走向一致。主干线路,可以是电元件载体上最***的一圈环形线路。
在一些实施例中,主干线路走向水平或者竖直,并且长度大于线路长度阈值。计算机设备可以通过确定处于预设位置的区域的延伸方向是否水平或竖直,以及确定处于预设位置的区域的长度是否大于线路长度阈值,确定主干线路区。
本实施例中,确定从第一功能区域中确定处于预设位置的区域;从处于预设位置的区域中确定出子功能区域,得到设计图的子功能区域信息,后续通过匹配设计图和实物图,将子功能区域信息映射至匹配后的实物图,以从实物图中划分出子功能区域,能够适应各种功能区域划分的场景,无需在新增场景下进行针对性的深度学习训练,提高了普适性。
在一些实施例中,功能区域信息还包括第三功能区域信息;已有的区域信息包括符合同一预设形状的多个候选区域的区域信息;方法还包括:
从多个候选区域的区域信息中,确定设计图的第三功能区域信息。
示例性地,计算机设备可以通过比对多个候选区域的区域信息所表征区域的大小,确定出设计图中的第三功能区域信息。
在一些实施例中,已有的区域信息包括第二参照对象的第二区域信息。候选区域的区域信息是第二参照对象的第二区域信息。多个第二参照对象的第二区域信息表征的第二参照对象区域符合同一预设形状。计算机设备可以通过比对多个第二参照对象区域的大小,从多个第二参照对象的第二区域信息中确定出设计图中的第三功能区域信息。
在一些实施例中,计算机设备可以获取输入的第三功能区域对应的区域半径阈值。
在一些实施例中,计算机设备可以统计第三功能区域对应的区域半径阈值。
在一些实施例中,计算机设备可以通过比对多个第二参照对象区域的半径与区域半径阈值,从多个第二参照对象的第二区域信息中确定出设计图中的第三功能区域信息。其中,第三功能区域的半径大于区域半径阈值。
在一些实施例中,第二参照对象可以是通孔。第二参照对象区域是通孔区域。第三功能区域是槽孔区域。计算机设备可以将普通通孔的区域半径作为区域半径阈值。计算机设备可以从多个通孔区域中确定出半径大于预设倍数的区域半径阈值的槽孔区域。比如,半径大于区域半径阈值的1.3倍,可以认为是槽孔区域。槽孔其实是一种特殊的通孔。
本实施例中,从多个候选区域的区域信息中,确定设计图的第三功能区域信息,后续通过匹配设计图和实物图,将第三功能区域信息映射至匹配后的实物图,以从实物图中划分出第三功能区域,能够适应各种功能区域划分的场景,无需在新增场景下进行针对性的深度学习训练,提高了普适性。
在一些实施例中,参照对象包括第一参照对象和第二参照对象;在同一图像中第一参照对象占据的区域大于第二参照对象占据的区域;基于第一区域信息和参照对象在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作,包括:
根据第一参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图进行初步匹配;
根据第二参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,对初步匹配后的实物图与设计图进行进阶匹配。
示例性地,目标对象可以为电元件载体。第一参照对象可以是电元件载体的铜面。第二参照对象可以是电元件载体的通孔。计算机设备可以通过对齐铜面分别在实物图中的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,以将实物图与设计图进行初步匹配。计算机设备可以通过对齐通孔分别在实物图中的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,将初步匹配后的实物图与设计图进行进阶匹配。
在一些实施例中,在同一图像中第一参照对象占据的区域与第二参照对象占据的区域不存在重叠。
在一些实施例中,计算机设备可以将设计图中的功能区域信息映射至进阶匹配后的实物图中,以确定实物图中目标对象的功能区域划分结果。
本实施例中,根据第一参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,以将对设计实物图和与实物设计图进行初步匹配;通过对齐根据第二参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,将对设计图和初步匹配后的实物图与设计图进行进阶匹配,以实现实物图和设计图的精准匹配,保证功能区域信息精准映射至实物图,保证实物图区域划分的准确性。
在一些实施例中,从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息,包括:
根据参照对象和非参照对象在实物图中映射的颜色差异,从实物图中确定参照对象对应的第一区域信息。
示例性地,计算机设备可以根据第一参照对象和非第一参照对象在实物图中映射的颜色差异,从实物图中确定第一参照对象对应的第一区域信息。
在一些实施例中,第一参照对象和非第一参照对象在实物图中的指定颜色通道值存在差异。计算机设备可以通过比对实物图中各个区域的指定颜色通道值,确定得到第一参照对象对应的第一区域信息。
在一些实施例中,第一参照对象可以为铜面。铜面的红色通道值相较于电元件载体的非铜面区域存在差异。计算机设备可以通过比对实物图中各个区域的红色颜色通道值,得到铜面区域信息。
在一些实施例中,第二参照对象在图像中的区域为连通域。计算机设备可以从实物图中除第一参照对象的区域之外的区域中确定出连通域,得到第二参照对象对应的第一区域信息。
在一些实施例中,第二参照对象为通孔。通孔在实物图中表现为连通域。
本实施例中,据参照对象和非参照对象在实物图中映射的颜色差异,从实物图中确定参照对象对应的第一区域信息,以实现实物图和设计图的匹配,保证功能区域信息映射至匹配后实物图,无需在新增场景下进行数据采集以及针对性的深度学习训练,提高了普适性。
在一些实施例中,如图3所示提供了区域划分方法的简易流程示意图。计算机设备可以通过解析单元解析设计图,得到设计图的已有的通孔的第二区域信息和铜面的第二区域信息。第三功能区域信息可以为槽孔区域信息。计算机设备可以通过槽孔提取单元从通孔的第二区域信息表征的通孔区域中确定出设计图的槽孔区域,得到槽孔区域信息。第一功能区域信息可以为线路区域信息。计算机设备可以通过线路提取单元从铜面的第二区域信息表征的铜面区域中提取出设计图的线路区域,得到线路区域信息。第二功能区域信息可以为焊盘区域信息。计算机设备可以通过焊盘提取单元从铜面区域的非线路区域中提取出设计图的焊盘区域,得到焊盘区域信息。子功能区域信息可以为主干线路区域信息。计算机设备可以通过主干线路提取单元从线路区域中提取出设计图的主干线路区域,得到主干线路区域信息。计算机设备可以确定包括线路区域信息、主干线路区域信息、焊盘区域信息以及槽孔区域信息的功能区域信息。
计算机设备可以通过铜面提取单元从产品图中提取出产品图的铜面区域,得到铜面的第一区域信息。计算机设备可以确定产品图中非铜面区域中的连通域,得到通孔的第一区域信息。计算机设备可以通过区域映射单元对齐铜面的第一区域信息和第二区域信息以实现实物图和设计图的初步匹配,以及对齐通孔的第一区域信息和第二区域信息以实现初步匹配后的实物图和设计图的进阶匹配。计算机设备可以将设计图的功能区域信息映射至进阶匹配后的实物图中,以确定实物图中的功能区域划分结果。
应该理解的是,虽然如上述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,如上述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种区域划分装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个区域划分装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于区域划分方法的限定,在此不再赘述。
如图4所示,本申请实施例提供了一种区域划分装置400,包括:
获取模块402,用于获取目标对象的设计图和实物图;
检测模块404,用于对设计图进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息;
识别模块406,用于从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息;
匹配模块408,用于基于第一区域信息和参照对象在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作;
映射模块410,用于将设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定实物图的功能区域划分结果。
在一些实施例中,在对设计图进行功能区域检测,得到设计图的功能区域信息方面,检测模块404具体用于:
解析设计图,得到设计图中已有的区域信息;从已有的区域信息所表征的区域中,确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到设计图的功能区域信息。
在一些实施例中,已有的区域信息包括第二区域信息;在从已有的区域信息所表征的区域中,确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到设计图的功能区域信息,检测模块404具体用于:
提取第二区域信息所表征的参照对象区域的骨架数据;骨架数据用于表征参照对象区域中的形态骨架;根据骨架数据确定目标子骨架数据;目标子骨架数据符合第一功能区域的骨架特征;对目标子骨架数据进行膨胀处理,得到设计图的第一功能区域;基于第一功能区域,确定设计图的功能区域信息。
在一些实施例中,功能区域信息包括第一功能区域信息和第二功能区域信息,第一功能区域信息用于表征第一功能区域;在基于第一功能区域,确定设计图的功能区域信息方面,检测模块404具体用于:
确定参照对象区域中除第一功能区域之外的各个连通域;从各个连通域中确定符合第二功能区域的结构特征的连通域,得到设计图的第二功能区域信息。
在一些实施例中,在基于第一功能区域,确定设计图的功能区域信息方面,检测模块404具体用于:
从第一功能区域中确定处于预设位置的区域;从处于预设位置的区域中确定子功能区域,得到设计图的子功能区域信息。
在一些实施例中,功能区域信息还包括第三功能区域信息;已有的区域信息包括符合同一预设形状的多个候选区域的区域信息;检测模块404还用于:
从多个候选区域的区域信息中,确定设计图的第三功能区域信息。
在一些实施例中,参照对象包括第一参照对象和第二参照对象;在同一图像中第一参照对象占据的区域大于第二参照对象占据的区域;在基于第一区域信息和参照对象在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图执行匹配操作方面,匹配模块408具体用于:
根据第一参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,对实物图与设计图进行初步匹配;根据第二参照对象分别在实物图中对应的第一区域信息和在设计图中对应的第二区域信息,对初步匹配后的实物图与设计图进行进阶匹配。
在一些实施例中,在从实物图中识别参照对象对应的第一区域信息方面,识别模块406具体用于:
根据参照对象和非参照对象在实物图中映射的颜色差异,从实物图中确定参照对象对应的第一区域信息。
上述区域划分装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一些实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output,简称I/O)及通信接口。其中,处理器、存储器和输入/输出接口通过***总线连接,通信接口通过输入/输出接口连接到***总线。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储设计图。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述的区域划分方法中的步骤。
在一些实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元及输入装置。其中,处理器、存储器和输入/输出接口通过***总线连接,通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到***总线。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现上述的区域划分方法中的步骤。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面,可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏;该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图5或图6中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一些实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一些实施例中,如图7所示提供了一种计算机可读存储介质的内部结构图,计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一些实施例中,提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是,本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等),均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据,且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory,MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory,FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory,PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory,DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等,不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等,不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种区域划分方法,其特征在于,包括:
获取目标对象的设计图和实物图;
对所述设计图进行功能区域检测,得到所述设计图的功能区域信息;
从所述实物图中识别参照对象对应的第一区域信息;
基于所述第一区域信息和所述参照对象在所述设计图中对应的第二区域信息,对所述实物图与所述设计图执行匹配操作;
将所述设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定所述实物图的功能区域划分结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述设计图进行功能区域检测,得到所述设计图的功能区域信息,包括:
解析所述设计图,得到所述设计图中已有的区域信息;
从所述已有的区域信息所表征的区域中,确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到所述设计图的功能区域信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述已有的区域信息包括所述第二区域信息;所述从所述已有的区域信息所表征的区域中,确定出具备功能区域特征的功能区域,以得到所述设计图的功能区域信息,包括:
提取所述第二区域信息所表征的参照对象区域的骨架数据;所述骨架数据用于表征所述参照对象区域中的形态骨架;
根据所述骨架数据确定目标子骨架数据;所述目标子骨架数据符合第一功能区域的骨架特征;
对所述目标子骨架数据进行膨胀处理,得到所述设计图的所述第一功能区域;
基于所述第一功能区域,确定所述设计图的功能区域信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述功能区域信息包括第一功能区域信息和第二功能区域信息,所述第一功能区域信息用于表征所述第一功能区域;所述基于所述第一功能区域,确定所述设计图的功能区域信息,包括:
确定所述参照对象区域中除所述第一功能区域之外的各个连通域;
从所述各个连通域中确定符合第二功能区域的结构特征的连通域,得到所述设计图的第二功能区域信息。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一功能区域,确定所述设计图的功能区域信息,包括:
从所述第一功能区域中确定处于预设位置的区域;
从所述处于预设位置的区域中确定子功能区域,得到所述设计图的子功能区域信息。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述功能区域信息还包括第三功能区域信息;所述已有的区域信息包括符合同一预设形状的多个候选区域的区域信息;
所述方法还包括:
从所述多个候选区域的区域信息中,确定所述设计图的所述第三功能区域信息。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述参照对象包括第一参照对象和第二参照对象;在同一图像中所述第一参照对象占据的区域大于所述第二参照对象占据的区域;所述基于所述第一区域信息和所述参照对象在所述设计图中对应的第二区域信息,对所述实物图与所述设计图执行匹配操作,包括:
根据所述第一参照对象分别在所述实物图中对应的第一区域信息和在所述设计图中对应的第二区域信息,对所述实物图与所述设计图进行初步匹配;
根据所述第二参照对象分别在所述实物图中对应的第一区域信息和在所述设计图中对应的第二区域信息,对初步匹配后的实物图与所述设计图进行进阶匹配。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,所述从所述实物图中识别参照对象对应的第一区域信息,包括:
根据参照对象和非参照对象在所述实物图中映射的颜色差异,从所述实物图中确定所述参照对象对应的第一区域信息。
9.一种区域划分装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标对象的设计图和实物图;
检测模块,用于对所述设计图进行功能区域检测,得到所述设计图的功能区域信息;
识别模块,用于从所述实物图中识别参照对象对应的第一区域信息;
匹配模块,用于基于所述第一区域信息和所述参照对象在所述设计图中对应的第二区域信息,对所述实物图与所述设计图执行匹配操作;
映射模块,用于将所述设计图的功能区域信息映射至匹配后的实物图中,以确定所述实物图的功能区域划分结果。
10.一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
CN202310255556.4A 2023-03-16 2023-03-16 区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 Active CN115965646B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310255556.4A CN115965646B (zh) 2023-03-16 2023-03-16 区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310255556.4A CN115965646B (zh) 2023-03-16 2023-03-16 区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115965646A true CN115965646A (zh) 2023-04-14
CN115965646B CN115965646B (zh) 2023-07-04

Family

ID=85905159

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310255556.4A Active CN115965646B (zh) 2023-03-16 2023-03-16 区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115965646B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116563357A (zh) * 2023-07-10 2023-08-08 深圳思谋信息科技有限公司 图像匹配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109599347A (zh) * 2018-12-04 2019-04-09 四川金湾电子有限责任公司 一种引线框架检测方法、***、存储介质和终端
WO2020062088A1 (zh) * 2018-09-28 2020-04-02 安徽继远软件有限公司 图像识别方法和设备、存储介质和处理器
CN114240939A (zh) * 2022-02-24 2022-03-25 苏州浪潮智能科技有限公司 一种主板元器件外观缺陷检测方法、***、设备及介质
CN114998097A (zh) * 2022-07-21 2022-09-02 深圳思谋信息科技有限公司 图像对齐方法、装置、计算机设备和存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020062088A1 (zh) * 2018-09-28 2020-04-02 安徽继远软件有限公司 图像识别方法和设备、存储介质和处理器
CN109599347A (zh) * 2018-12-04 2019-04-09 四川金湾电子有限责任公司 一种引线框架检测方法、***、存储介质和终端
CN114240939A (zh) * 2022-02-24 2022-03-25 苏州浪潮智能科技有限公司 一种主板元器件外观缺陷检测方法、***、设备及介质
CN114998097A (zh) * 2022-07-21 2022-09-02 深圳思谋信息科技有限公司 图像对齐方法、装置、计算机设备和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郭雪梅 等: "面向标准件装配质量的PI-SURF 检测区域划分技术", 《中国测试》, vol. 43, no. 8, pages 101 - 105 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116563357A (zh) * 2023-07-10 2023-08-08 深圳思谋信息科技有限公司 图像匹配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN116563357B (zh) * 2023-07-10 2023-11-03 深圳思谋信息科技有限公司 图像匹配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN115965646B (zh) 2023-07-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9098591B2 (en) Spatio-temporal data management system, spatio-temporal data management method, and machine-readable storage medium thereof
CN117011304B (zh) 缺陷检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN108241853A (zh) 一种视频监控方法、***及终端设备
CN115965646B (zh) 区域划分方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN108734304A (zh) 一种数据模型的训练方法、装置、及计算机设备
CN114254584A (zh) 芯片产品的对比方法、建模方法、装置及存储介质
US20230096934A1 (en) Integrated circuit post-layout simulation method and device, electronic device and storage medium
An et al. Content-based image retrieval using color features of salient regions
CN114048539A (zh) Cad文件解析与规则判断方法及相关装置
CN113537026B (zh) 建筑平面图中的图元检测方法、装置、设备及介质
Zhang et al. Image splicing localization using noise distribution characteristic
CN116596935B (zh) 形变检测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN117593420A (zh) 基于图像处理的平面图纸标注方法、装置、介质及设备
CN111199188B (zh) 遥感影像差异图的像素处理方法、装置、存储介质及设备
CN114925153B (zh) 基于业务的地理信息数据质量检测方法、装置和设备
CN115330803B (zh) 一种表面缺陷数据增强方法、装置、电子设备及存储介质
CN111857703A (zh) 一种界面中图层的匹配方法、装置及电子设备
CN111881049A (zh) 一种应用程序界面的验收方法、装置及电子设备
CN111340788A (zh) 硬件木马版图检测方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN115063473A (zh) 物体高度的检测方法、装置、计算机设备、存储介质
CN109472766B (zh) 桥梁螺栓区域定位方法及终端设备
CN117237347B (zh) Pcb板缺陷检测方法、装置、存储介质及电子设备
Zhu et al. Forensic detection based on color label and oriented texture feature
Xue et al. Semantic modeling and pixel discrimination for image manipulation detection
CN117456170B (zh) 目标检测方法和装置、电子设备以及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant