本发明涉及塑料制品检测，具体涉及一种基于塑料制品检测的数据处理系统。
背景技术：
1、塑料制品既包括具有曲面形状的塑料制品，且在生产过程中，这些塑料制品可能会出现各种各样的质量问题，例如曲面塑料制品可能存在曲面轮廓不精确、表面不平整等问题，平面塑料制品可能会有划痕、孔洞、颜色不均匀或者厚度不一致等缺陷。
2、传统系统往往对曲面和平面塑料制品采用统一的检测方法，没有区分两者在形状、结构和缺陷类型上的差异，例如，在检测曲面塑料制品时，可能使用适用于平面的检测技术，这会导致对曲面的轮廓、曲率等特殊属性检测不准确，同样，对于平面塑料制品，由于没有专门针对平面特性的优化检测方法，可能无法精确检测出一些细微的缺陷，如浅划痕或微小的颜色差异；以及传统系统可能仅基于一些简单的图像特征进行检测，如整体的灰度值、简单的形状模板匹配等，这种简单的特征分析难以全面捕捉塑料制品的复杂特征，传统的特征分析可能无法有效增强与缺陷相关的特征，导致缺陷检测的准确性较低。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于塑料制品检测的数据处理系统。
2、解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种基于塑料制品检测的数据处理系统，包括图像处理单元、曲面检测单元、缺陷映射单元和平面检测单元，还包括：
3、图像采集单元，所述图像采集单元用于基于固定机位的工业摄像机对目标塑料制品进行图像采集，以得到目标塑料制品图像，将所述目标塑料制品图像传输至目标检测单元；
4、目标检测单元，所述目标检测单元对图像采集单元传输的所述目标塑料制品图像进行接收，并基于已训练好的目标检测模型对所述目标塑料制品图像进行目标检测，以得到所述目标塑料制品图像中的曲面塑料制品子图像和平面塑料制品子图像，将所述曲面塑料制品子图像传输至轮廓提取单元，将所述平面塑料制品子图像传输至图像处理单元；
5、轮廓提取单元，所述轮廓提取单元对目标检测单元传输的所述曲面塑料制品子图像进行接收，并按照预设的轮廓线的走势构建第一轮廓点集，基于所述第一轮廓点集对所述曲面塑料制品子图像的轮廓线进行提取，以得到所述曲面塑料制品子图像所对应的轮廓线图像，将所述轮廓线图像传输至曲面检测单元。
6、优选的，所述曲面检测单元对轮廓提取单元传输的所述轮廓线图像进行接收，并获取所述轮廓线图像的中心点，且计算所述中心点到所述轮廓线图像中每个点的方向向量，以得到方向向量集，基于所述方向向量集对所述轮廓线图像进行曲面检测，以得到所述轮廓线图像所对应的曲面轮廓质量标签，即得到所述曲面塑料制品子图像所对应的曲面轮廓质量标签，将所述曲面塑料制品子图像所对应的曲面轮廓质量标签传输至缺陷映射单元。
7、优选的，所述图像处理单元对目标检测单元传输的所述平面塑料制品子图像进行接收，并基于三角函数分解技术将所述平面塑料制品子图像分解为第一映射图像和第二映射图像，对所述第一映射图像进行高通滤波处理，以得到第一标准映射图像，对所述第二映射图像进行高通滤波处理，以得到第二标准映射图像，基于反三角函数分解技术将所述第一标准映射图像和所述第二标准映射图像进行重构，以得到标准平面塑料制品子图像，将所述标准平面塑料制品子图像传输至平面检测单元。
8、优选的，所述平面检测单元对图像处理单元传输的所述标准平面塑料制品子图像进行接收，并基于已训练好的缺陷检测模型对所述标准平面塑料制品子图像进行缺陷检测，以得到所述标准平面塑料制品子图像所对应的平面缺陷标签，将所述标准平面塑料制品子图像所对应的平面缺陷标签传输至缺陷映射单元。
9、优选的，所述缺陷映射单元对曲面检测单元传输的所述曲面塑料制品子图像所对应的曲面轮廓质量标签和平面检测单元传输的所述标准平面塑料制品子图像所对应的平面缺陷标签进行接收，并基于预设的标签编码集对所述曲面轮廓质量标签和所述平面缺陷标签进行编码赋值，以得到标签编码序列，将所述标签编码序列与预设的标签序列表进行匹配，以得到所述目标塑料制品图像所对应的检测标签，即得到所述目标塑料制品所对应的检测标签。
10、优选的，基于所述第一轮廓点集对所述曲面塑料制品子图像的轮廓线进行提取，以得到所述曲面塑料制品子图像所对应的轮廓线图像，包括：
11、将所述第一轮廓点集中的个数据横坐标的最小点进行标记，记为，将所述作为轮廓线的第一个点；
12、对所述第一轮廓点集中其余的个点进行遍历，并计算其余的个点与所述在连线水平方向的夹角余弦值，以得到夹角余弦值集合；
13、从所述夹角余弦值集合中获取最小的夹角余弦值，且获取所述最小的夹角余弦值所对应的点，并进行标记，记为，将所述作为轮廓线的第二个点；
14、对所述第一轮廓点集中其余的个点进行遍历，并构建其余的个点与所述和所述所构成的三角形，以得到三角形集合，获取所述三角形集合中最大面积的三角形所对应的点，并进行标记，记为，将所述作为轮廓线的第三个点；
15、对所述第一轮廓点集中其余的个点进行遍历，将所述作为新的，将所述作为新的，并构建其余的个点与新的和新的所构成的三角形，以得到三角形集合，获取所述三角形集合中最大面积的三角形所对应的点，并进行标记，记为新的，第一轮廓点集中的所有的点，以得到所述曲面塑料制品子图像所对应的轮廓线图像。
16、优选的，基于所述方向向量集对所述轮廓线图像进行曲面检测，以得到所述轮廓线图像所对应的曲面轮廓质量标签，包括：
17、依次对所述方向向量集中相邻的夹角进行计算，以得到所述方向向量集所对应的夹角集，其中，所述夹角的计算公式如下：
18、；
19、其中，表示方向向量集中第个和第个方向向量之间的夹角，方向向量集中第个方向向量；
20、将所述夹角集与预设的标准夹角集进行逐一比对，以得到所述夹角集中每个夹角与预设的标准夹角集中每个标准夹角之间的差值的绝对值；
21、对所述差值的绝对值进行求和，以得到曲面检测系数，将所述曲面检测系数与预设的曲面检测系数阈值进行比对，以得到所述轮廓线图像所对应的曲面轮廓质量标签。
22、优选的，所述第一映射图像的表达式如下：
23、；
24、其中，表示第一映射图像，表示平面塑料制品子图像；
25、所述第二映射图像的表达式如下：
26、；
27、其中，表示第二映射图像；
28、所述第一标准映射图像和所述第二标准映射的重构表达式如下：
29、；
30、其中，表示标准平面塑料制品子图像。
31、优选的，所述目标检测模型的训练方法，包括：
32、基于带标签的样本，对初级目标检测模型进行训练，以得到已训练好的初级目标检测模型，其中，带标签的样本表示为；
33、将无标注信息的样本输入至所述已训练好的初级目标检测模型中，通过所述已训练好的初级目标检测模型输出所述无标注信息的样本所对应的伪标签，以得到带伪标签的样本，其中，带伪标签的样本表示为；
34、基于所述带伪标签的样本和所述带标签的样本对目标检测模型进行训练，以得到已训练好的目标检测模型。
35、优选的，所述缺陷检测模型包括主干模块、特征融合模块和多尺度检测模块，所述主干模块用于首先输入一个通道数为的输入特征图，通过标准卷积进行降维后，得到通道数为的特征图，再经过深度可分离卷积后得到通道数为的特征图，在特征图之后嵌入通道注意力机制，将特征图和特征图进行拼接，以得到输出特征，所述特征融合模块用于从所述主干模块中提取不同尺寸的特征信息，通过水平连接与下采样层完成第一次特征融合，并通过跳跃连接与相同尺寸上采样层和下采样完成第二次特征融合，最后得到多尺度特征融合的特征图。
36、优选的，所述主干模块的表达式如下：
37、；
38、其中，表示输出特征，表示打乱操作，表示通道注意力机制，表示拼接操作，表示标准卷积操作，表示输入特征图，表示深度可分离卷积操作。
39、本发明的有益效果如下：（1）本发明通过目标检测单元基于已训练好的目标检测模型对采集到的目标塑料制品图像进行检测，能够准确地分离出其中的曲面塑料制品子图像和平面塑料制品子图像，这有助于后续针对不同类型的塑料制品采用不同的检测方法，避免了统一检测可能带来的不准确性，使得检测更具针对性；（2）本发明通过对于曲面塑料制品，轮廓提取单元按照预设的轮廓线走势构建轮廓点集并提取轮廓线图像，然后曲面检测单元基于轮廓线图像的中心点和方向向量集进行曲面检测，能够精准地分析曲面轮廓质量，对于平面塑料制品，图像处理单元利用三角函数分解技术、高通滤波处理和反三角函数分解技术进行处理后再由平面检测单元基于缺陷检测模型进行缺陷检测，这种针对性检测可以深入分析不同类型塑料制品的特性，提高检测的准确性和有效性；（3）本发明通过缺陷映射单元基于预设的标签编码集对曲面轮廓质量标签和平面缺陷标签进行编码赋值，得到标签编码序列后与预设的标签序列表进行匹配得到最终的检测标签，这种方式将不同类型的检测结果进行了标准化处理，使得检测结果具有统一的格式和明确的含义。
1.一种基于塑料制品检测的数据处理系统，包括图像处理单元（4）、曲面检测单元（5）、缺陷映射单元（6）和平面检测单元（7），其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，所述曲面检测单元（5）对轮廓提取单元（3）传输的所述轮廓线图像进行接收，并获取所述轮廓线图像的中心点，且计算所述中心点到所述轮廓线图像中每个点的方向向量，以得到方向向量集，基于所述方向向量集对所述轮廓线图像进行曲面检测，以得到所述轮廓线图像所对应的曲面轮廓质量标签，即得到所述曲面塑料制品子图像所对应的曲面轮廓质量标签，将所述曲面塑料制品子图像所对应的曲面轮廓质量标签传输至缺陷映射单元（6）；
3.根据权利要求2所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，所述平面检测单元（7）对图像处理单元（4）传输的所述标准平面塑料制品子图像进行接收，并基于已训练好的缺陷检测模型对所述标准平面塑料制品子图像进行缺陷检测，以得到所述标准平面塑料制品子图像所对应的平面缺陷标签，将所述标准平面塑料制品子图像所对应的平面缺陷标签传输至缺陷映射单元（6）；
4.根据权利要求1所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，基于所述第一轮廓点集对所述曲面塑料制品子图像的轮廓线进行提取，以得到所述曲面塑料制品子图像所对应的轮廓线图像，包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，基于所述方向向量集对所述轮廓线图像进行曲面检测，以得到所述轮廓线图像所对应的曲面轮廓质量标签，包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，所述第一映射图像的表达式如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，所述目标检测模型的训练方法，包括：
8.根据权利要求3所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，所述缺陷检测模型包括主干模块、特征融合模块和多尺度检测模块，所述主干模块用于首先输入一个通道数为的输入特征图，通过标准卷积进行降维后，得到通道数为的特征图，再经过深度可分离卷积后得到通道数为的特征图，在特征图之后嵌入通道注意力机制，将特征图和特征图进行拼接，以得到输出特征，所述特征融合模块用于从所述主干模块中提取不同尺寸的特征信息，通过水平连接与下采样层完成第一次特征融合，并通过跳跃连接与相同尺寸上采样层和下采样完成第二次特征融合，最后得到多尺度特征融合的特征图。
9.根据权利要求8所述的一种基于塑料制品检测的数据处理系统，其特征在于，所述主干模块的表达式如下：
