本技术属于电池，具体涉及密封钉焊接质量检测方法、系统、设备及可读存储介质。
背景技术：
1、密封钉焊接工艺是电池生产工艺链中较为关键的一部分，其焊接质量会影响整个电池的性能和使用寿命。因此，为了提高电池的良品率，在电池生产过程中通常需对密封钉焊接的质量进行检测。
2、现有技术中，密封钉焊接质量主要是通过二维图像处理的方法进行检测的。然而，对于微小缺陷，如针孔和爆点，采用上述方法检测时存在漏检和误判的风险，导致密封钉焊接质量检测的准确度较低。
技术实现思路
1、本技术旨在提供一种密封钉焊接质量检测方法、系统、设备及可读存储介质，以解决现有的二维图像处理方法检测存在漏检和误判的风险，导致密封钉焊接质量检测的准确度较低的问题。
2、为了解决上述技术问题，本技术是这样实现的：
3、第一方面，本技术公开了一种密封钉焊接质量检测方法，用于对待检测对象的密封钉进行检测，所述方法包括：
4、获取所述待检测对象的所述密封钉的二维图像；
5、通过预设的第一图像检测模型，识别所述二维图像；所述第一图像检测模型用于识别所述密封钉中的第一类型缺陷；
6、在确定所述密封钉不存在第一类型缺陷的情况下，通过预设第二图像检测模型，识别所述二维图像；所述第二图像检测模型用于识别所述密封钉中的第二类型缺陷；
7、在确定所述密封钉中存在第二类型缺陷的情况下，获取所述待检测对象的所述密封钉的第一三维点云数据；
8、基于所述第一三维点云数据，对所述第二类型缺陷进行二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在；
9、其中，所述第一类型缺陷包括无钉、漏焊和/或断焊；所述第二类型缺陷包括针孔和/或爆点。
10、可选地，还包括：
11、在确定所述密封钉中存在第二类型缺陷的情况下，获取所述第二类型缺陷的位置坐标；
12、所述基于所述第一三维点云数据，对所述第二类型缺陷进行二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在，包括：
13、从所述第一三维点云数据中，获取与所述位置坐标对应的局部点云；
14、基于所述局部点云，对所述第二类型缺陷进行二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在。
15、可选地，所述从所述第一三维点云数据中，获取与所述位置坐标对应的局部点云，包括：
16、基于预设的所述二维图像与所述第一三维点云数据之间的坐标系映射关系，获取与所述位置坐标对应的局部点云。
17、可选地，所述基于所述局部点云，对所述第二类型缺陷进行二次检测，包括：
18、基于所述局部点云的法线估计获取所述局部点云的法线夹角阈值和曲率阈值；
19、基于所述法线夹角阈值和所述曲率阈值对所述局部点云进行过滤并聚类，以获取点云凸包；
20、基于所述点云凸包的体积对所述第二类型缺陷二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在。
21、可选地，在确定所述密封钉中不存在第二类型缺陷之后，或者在基于所述第一三维点云数据，对所述第二类型缺陷进行二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在之后，还包括：
22、对所述第一三维点云数据进行预处理，获得第二三维点云数据；
23、基于所述第二三维点云数据，识别所述密封钉中的深度缺陷。
24、可选地，所述深度缺陷包括：第三类型缺陷，所述第三类型缺陷包括翘钉；
25、所述基于所述第二三维点云数据，识别所述密封钉中的深度缺陷，包括：
26、基于所述第二三维点云数据中，所述待检测对象的外表面对应的点云数据进行平面拟合，以获取第一基准面；
27、基于所述第二三维点云数据中，所述密封钉的顶面对应的点云数据进行平面拟合，以获取第二基准面；
28、基于所述第一基准面、所述第二基准面的平面方程和平面法向量，以获取所述第一基准面与所述第二基准面的平面夹角，若所述平面夹角大于或等于预设的夹角阈值，则确认所述密封钉存在第三类型缺陷。
29、可选地，所述待检测对象为动力电池，所述动力电池包括顶盖，所述密封钉焊接于所述顶盖背离所述动力电池中心的一侧，以使所述密封钉的边缘形成有焊道，所述深度缺陷包括：第四类型缺陷；
30、所述基于所述第二三维点云数据，识别所述密封钉中的深度缺陷，包括：
31、基于点云分割聚类算法对所述第二三维点云数据进行处理，获取所述焊道的焊道点云数据；
32、基于所述焊道点云数据，识别所述密封钉的第四类型缺陷。
33、可选地，基于所述焊道点云，识别所述密封钉的第四类型缺陷，包括：
34、基于所述焊道点云数据进行点云切片，以获取可能存在缺陷的异常点云数据；
35、基于所述异常点云数据进行点云分割，以获取所述异常点云数据的点云深度均值、方差和最小点云数量；
36、基于所述异常点云数据的点云深度方差、点云深度均值和最小点云数量，确认所述密封钉的第四类型缺陷。
37、可选地，所述第四类型缺陷包括：熔珠和/或凹坑；
38、所述基于所述异常点云数据的点云深度方差、点云深度均值和最小点云数量，确认所述密封钉的第四类型缺陷，包括：
39、若所述异常点云数据的点云深度方差小于预设的深度方差阈值，且点云深度均值大于预设的深度均值阈值，且所述最小点云数量小于预设的最小点云数量阈值，则确认所述密封钉存在熔珠的缺陷；
40、若所述异常点云数据的点云深度方差大于或等于预设的深度方差阈值，且点云深度均值小于或等于预设的深度均值阈值，且所述最小点云数量大于或等于预设的最小点云数量阈值，则确认所述密封钉存在凹坑的缺陷。
41、可选地，所述对所述第一三维点云数据进行预处理，获得第二三维点云数据，包括：
42、基于点云滤波去除所述第一三维点云数据的离群点和噪点；
43、基于体素下采样消除所述第一三维点云数据的冗余信息，以获取所述第二三维点云数据。
44、可选地，所述获取所述待检测对象的所述密封钉的第一三维点云数据，包括：
45、控制线激光三维相机多次扫描所述待检测对象的所述密封钉，获取多组点云数据；
46、基于融合算法对多组点云数据进行处理，以获取所述第一三维点云数据。
47、第二方面，本技术还公开了一种密封钉焊接质量检测系统，用于对待检测对象的密封钉进行检测，所述系统包括：输送机构、二维视觉相机、线激光三维相机以及缺陷确认模块；
48、所述二维视觉相机和所述线激光三维相机设置于所述输送机构的上方，所述输送机构用于将所述待检测对象依次输送至所述二维视觉相机、所述线激光三维相机的下方；
49、所述二维视觉相机用于获取所述待检测对象的所述密封钉的二维图像，所述线激光三维相机用于获取所述待检测对象的所述密封钉的点云数据；
50、所述缺陷确认模块用于获取所述待检测对象的所述密封钉的二维图像；通过预设的第一图像检测模型，识别所述二维图像；所述第一图像检测模型用于识别所述密封钉中的第一类型缺陷；在确定所述密封钉不存在第一类型缺陷的情况下，通过预设第二图像检测模型，识别所述二维图像；所述第二图像检测模型用于识别所述密封钉中的第二类型缺陷；在确定所述密封钉中存在第二类型缺陷的情况下，获取所述待检测对象的所述密封钉的第一三维点云数据；基于所述第一三维点云数据，对所述第二类型缺陷进行二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在；
51、其中，所述第一类型缺陷包括无钉、漏焊和/或断焊；所述第二类型缺陷包括针孔和/或爆点。
52、可选地，所述缺陷确认模块还用于：
53、对所述第一三维点云数据进行预处理，获得第二三维点云数据；
54、基于所述第二三维点云数据，识别所述密封钉中的深度缺陷；
55、其中，所述深度缺陷包括第三类型缺陷和第四类型缺陷，所述第三类型缺陷包括翘钉，所述第四类型缺陷包括熔珠和/或凹坑。
56、可选地，所述系统还包括：二维-三维标定模块，所述二维-三维标定模块用于建立所述二维图像与所述第一三维点云数据之间的坐标系映射关系。
57、可选地，所述输送机构的输送方向为第一方向；
58、所述系统还包括平移光学位移平台，所述平移光学位移平台用于承载并驱动所述二维视觉相机、所述线激光三维相机沿所述第一方向移动。
59、可选地，所述系统还包括旋转光学位移平台，所述旋转光学位移平台设置于所述平移光学位移平台与所述线激光三维相机之间，所述旋转光学位移平台用于驱动所述线激光三维相机旋转，以使所述线激光三维相机沿所述第一方向往返多次扫描。
60、可选地，所述系统还包括光源，所述光源设置于所述二维视觉相机的入光侧，所述光源用于抑制所述待检测对象的反光干扰。
61、第三方面，本技术还公开了一种设备，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如上述任一项所述的方法的步骤。
62、第四方面，本技术还公开了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上述任一项所述的方法的步骤。
63、在本技术实施例中，由于所述方法包括：获取所述待检测对象的所述密封钉的二维图像；通过预设的第一图像检测模型，识别所述二维图像；所述第一图像检测模型用于识别所述密封钉中的第一类型缺陷；在确定所述密封钉不存在第一类型缺陷的情况下，通过预设第二图像检测模型，识别所述二维图像；所述第二图像检测模型用于识别所述密封钉中的第二类型缺陷；在确定所述密封钉中存在第二类型缺陷的情况下，获取所述待检测对象的所述密封钉的第一三维点云数据；基于所述第一三维点云数据，对所述第二类型缺陷进行二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在；其中，所述第一类型缺陷包括无钉、漏焊和/或断焊；所述第二类型缺陷包括针孔和/或爆点。这样，在二维图像对第二类型缺陷进行检测之后，可以通过第一三维点云数据对第二类型缺陷进行复检，从而有效避免此类微小缺陷的误判和漏检问题，有利于提高密封钉焊接质量检测的准确度。
64、本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种密封钉焊接质量检测方法，用于对待检测对象(1)的密封钉(11)进行检测，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述第一三维点云数据中，获取与所述位置坐标对应的局部点云，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述局部点云，对所述第二类型缺陷进行二次检测，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述密封钉(11)中不存在第二类型缺陷之后，或者在基于所述第一三维点云数据，对所述第二类型缺陷进行二次检测，以确认所述第二类型缺陷是否真实存在之后，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述深度缺陷包括：第三类型缺陷，所述第三类型缺陷包括翘钉；
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述待检测对象为动力电池，所述动力电池包括顶盖(12)，所述密封钉(11)焊接于所述顶盖(12)背离所述动力电池中心的一侧，以使所述密封钉(11)的边缘形成有焊道(111)，所述深度缺陷包括：第四类型缺陷；
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述焊道点云，识别所述密封钉(11)的第四类型缺陷，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第四类型缺陷包括：熔珠和/或凹坑；
10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一三维点云数据进行预处理，获得第二三维点云数据，包括：
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测对象(1)的所述密封钉(11)的第一三维点云数据，包括：
12.一种密封钉焊接质量检测系统，用于对待检测对象(1)的密封钉(11)进行检测，其特征在于，所述系统包括：输送机构(2)、二维视觉相机(3)、线激光三维相机(4)以及缺陷确认模块；
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述缺陷确认模块还用于：
14.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：二维-三维标定模块，所述二维-三维标定模块用于建立所述二维图像与所述第一三维点云数据之间的坐标系映射关系。
15.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述输送机构(2)的输送方向为第一方向；
16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述系统还包括旋转光学位移平台(6)，所述旋转光学位移平台(6)设置于所述平移光学位移平台(5)与所述线激光三维相机(4)之间，所述旋转光学位移平台(6)用于驱动所述线激光三维相机(4)旋转，以使所述线激光三维相机(4)沿所述第一方向往返多次扫描。
17.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述系统还包括光源(7)，所述光源(7)设置于所述二维视觉相机(3)的入光侧，所述光源(7)用于抑制所述待检测对象(1)的反光干扰。
18.一种设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至11任一项所述的方法的步骤。
19.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至11任一项所述的方法的步骤。
