一种塑胶产品全角度外观检测方法及装置

技术领域

本发明涉及塑胶产品外观检测领域，具体涉及一种塑胶产品全角度外观检测方法及装置。

背景技术

塑胶在日常生活中应用广泛，是家电、汽车、手机中不可或缺的部件，且塑胶也常常被用来作为高端跑道的原料，由于塑胶产品在制造或施工过程中常常会出现瑕疵，影响产品的外观以及使用性能。

然而，在现有技术中对于塑胶产品出现的瑕疵特征往往通过人工肉眼进行检测，由于人工肉眼的局限性，对于较为明显的瑕疵可以及时发现，而对于不明显的瑕疵特征则很难发现，且在对瑕疵进行评价时，由于人为的影响因素造成瑕疵特征评价不准确。

因此，在现有技术中存在塑胶产品缺少标准的瑕疵检测方法，导致检测误差较大，检测效率较低且无法对瑕疵特征进行准确评价的技术问题。

发明内容

本申请提供一种塑胶产品全角度外观检测方法及装置，用于针对解决现有技术中存在塑胶产品缺少标准的瑕疵检测方法，导致检测误差较大，检测效率较低且无法对瑕疵特征进行准确评价的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种塑胶产品全角度外观检测方法。

本申请的第一个方面，提供了一种塑胶产品全角度外观检测方法，所述方法包括：获得第一塑胶产品的第一基本信息，其中，所述第一基本信息包括第一实际需求；根据所述第一实际需求，构建第一标准三维模型；利用深度相机采集所述第一塑胶产品的图像，获得第一深度图像集，其中，所述第一深度图像集包括多张RGB-D图像；将所述多张RGB-D图像作为输入信息，依次输入三维重建处理器，获得第一三维重建结果；将所述第一三维重建结果与所述第一标准三维模型进行对比，获得第一对比结果，其中，所述第一对比结果包括多个区别特征；依次判断所述多个区别特征是否符合预设误差阈值，分别获得多个判断结果；根据所述多个判断结果，生成所述第一塑胶产品的第一外观检测结果。

本申请的第二个方面，提供了一种塑胶产品全角度外观检测装置，所述装置包括：第一获得单元，用于获得第一塑胶产品的第一基本信息，其中，所述第一基本信息包括第一实际需求；第一构建单元，用于根据所述第一实际需求，构建第一标准三维模型；第二获得单元，用于利用深度相机采集所述第一塑胶产品的图像，获得第一深度图像集，其中，所述第一深度图像集包括多张RGB-D图像；第三获得单元，用于将所述多张RGB-D图像作为输入信息，依次输入三维重建处理器，获得第一三维重建结果；第一比对单元，用于将所述第一三维重建结果与所述第一标准三维模型进行对比，获得第一对比结果，其中，所述第一对比结果包括多个区别特征；第一判断单元，用于依次判断所述多个区别特征是否符合预设误差阈值，分别获得多个判断结果；第一生成单元，用于根据所述多个判断结果，生成所述第一塑胶产品的第一外观检测结果。

本申请的第三个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器与存储器耦合；所述存储器用于存储程序，所述处理器，用于通过调用，执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的方法通过获得第一塑胶产品的第一基本信息，第一基本信息包括第一实际需求，构建第一标准三维模型，利用深度相机采集第一塑胶产品图像，获得第一深度图像集，依次输入三维重建处理器，获得第一三维重建结果，将第一三维重建结果与第一标准三维模型进行对比，获得第一对比结果，依次判断所述多个区别特征是否符合预设误差阈值，分别获得多个判断结果，根据多个判断结果，生成第一塑胶产品的第一外观检测结果。解决了现有技术中存在的塑胶产品缺少标准的瑕疵检测方法，导致检测误差较大，检测效率较低且无法对瑕疵特征进行准确评价的技术问题。实现了对塑胶产品外观进行全面检测快速输出准确的检测结果，且输出的检测结果更加直观，施工人员可以快速针对性的对塑胶产品瑕疵进行处理的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请提供的一种塑胶产品全角度外观检测方法流程示意图；

图2为本申请提供的一种塑胶产品全角度外观检测方法中获得三维重建处理器的流程示意图；

图3为本申请提供的一种塑胶产品全角度外观检测方法中获得第一标记指令的流程示意图；

图4为本申请提供了一种塑胶产品全角度外观检测装置结构示意图；

图5为本申请示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第一构建单元12，第二获得单元13，第三获得单元14，第一比对单元15，第一判断单元16，第一生成单元17，总线300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。

具体实施方式

本申请提供一种塑胶产品全角度外观检测方法及装置，用于针对解决现有技术中存在塑胶产品缺少标准的瑕疵检测方法，导致检测误差较大，检测效率较低且无法对瑕疵特征进行准确评价的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供的方法通过对塑胶产品进行RGB-D图像采集并进行三维建模，获取实际的塑胶产品三维图像。并通过塑胶产品的实际需求建立标准的三维模型，将实际的塑胶产品三维图像和标准的三维模型进行比对，获取多个区别特征。通过对多个区别特征进行分析处理最终输出塑胶产品的外观检测结果。解决了现有技术中存在的塑胶产品缺少标准的瑕疵检测方法，导致检测误差较大，检测效率较低且无法对瑕疵特征进行准确评价的技术问题。实现了对塑胶产品外观进行全面检测快速输出准确的检测结果，且输出的检测结果更加直观，施工人员可以快速针对性的对塑胶产品瑕疵进行处理的技术效果。

在介绍了本申请基本原理后，下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种塑胶产品全角度外观检测方法，所述方法包括：

S100：获得第一塑胶产品的第一基本信息，其中，所述第一基本信息包括第一实际需求；

具体的，塑胶在日常生活中应用广泛，由于塑胶产品在制造或施工过程中常常会出现瑕疵，影响产品的外观以及使用性能。通过获取第一塑胶产品的第一基本信息，其中第一塑胶产品为塑胶材料经过加工后的塑胶产品。第一基本信息为塑胶产品的需求信息，以及使用环境信息。其中，塑胶产品的需求信息包括，塑胶产品的颜色尺寸规格等外观信息。其中第一基本信息中包括第一实际需求，所述第一实际需求为塑胶材料经过施工后的尺寸以及颜色等外观需求。

S200：根据所述第一实际需求，构建第一标准三维模型；

具体的，根据所述第一实际需求，即塑胶材料经过施工后的尺寸以及颜色等外观需求，构建标准三维模型，该标准三维模型为塑胶产品完成施工后的标准效果。该三维模型可以通过各类型的三维建模软件进行构建，通过构建第一标准三维模型作为评判塑胶材料经过施工后的标准，使得第一标准三维模型和施工后的效果对比更加可视化，且更便于对塑胶产品施工效果的比较处理。

S300：利用深度相机采集所述第一塑胶产品的图像，获得第一深度图像集，其中，所述第一深度图像集包括多张RGB-D图像；

具体的，通过深度相机采集所述第一塑胶产品的图像，其中深度相机采集的采集方式为，通过一台超深度相机倾斜20度进行图像取样，再搭配设计了一组360度旋转真空吸取高速平台，实现360内自由角度拍摄检测，以采集第一塑胶产品的图像。获取第一塑胶产品的图像组成第一深度图像集，该第一深度图像集中包含多张第一塑胶产品的RGB-D图像。RGB-D图像是在普通的三通道彩色图像的基础上获取Depth图像，Depth图像每个像素值是传感器距离物体的实际距离，RGB图像和Depth图像具有一对一的对应关系。根据获取的RGB-D图像获取第一深度图像集，为后续建立第一塑胶产品的三维模型提供支持。

S400：将所述多张RGB-D图像作为输入信息，依次输入三维重建处理器，获得第一三维重建结果；

具体的，将深度相机采集所述第一塑胶产品的图像即RGB-D图像作为输入信息，输入三维重建处理器中进行处理，其中三维重建处理器包括两个处理层，两个处理层依次进行图像几何关系的构建以及对构建的几何关系进行色彩赋予。其中一个处理层根据RGB-D图像中的Depth图像获取每个像素值是传感器距离物体的实际距离，来实现第一塑胶产品几何关系的构建，通过该处理层处理后的结果即可获取第一塑胶产品的几何关系。随后第二个处理层结合第一处理层输出的第一塑胶产品的几何关系，对第一塑胶产品的几何关系进行色彩赋予处理，处理后的结果即为第一三维重建结果，第一三维重建结果既包含了第一塑胶产品的真实几何关系还包含了第一塑胶产品的真实色彩体现，可以直观的获取第一塑胶产品的实际特征，为后续与标准三维模型的比对提供了技术支持。

S500：将所述第一三维重建结果与所述第一标准三维模型进行对比，获得第一对比结果，其中，所述第一对比结果包括多个区别特征；

具体的，将第一三维重建结果与第一标准三维模型进行对比，获取第一三维重建结果的模型特征进行采集，组成第一实际模型特征集，其中，所述第一实际模型特征集包括多个实际特征。其中，第一三维重建结果的模型特征集包括，第一三维重建结果不同区域的色彩特征以及第一三维重建结果的模型的尺寸规格，边角毛边瑕疵，污渍面积等。对第一标准三维模型的模型特征进行采集，组成第一标准模型特征集，其中，所述第一标准模型特征集包括多个标准特征。其中，第一标准三维模型特征集包括，第一标准三维模型不同区域的色彩特征以及第一标准三维模型的模型尺寸规格等。对比所述多个实际特征和所述多个标准特征，获得所述多个区别特征，多个区别特征是指第一塑胶产品外观不佳的特征点，即外观不良的点。

S600：依次判断所述多个区别特征是否符合预设误差阈值，分别获得多个判断结果；

S700：根据所述多个判断结果，生成所述第一塑胶产品的第一外观检测结果。

具体的，依次判断所述多个区别特征是否符合预设误差阈值，其中预设误差阈值为装置处理时预设的误差阈值，且每个特征都有一个预设误差阈值，预设误差阈值里包括多个外观特征的误差阈值。当区别特征符合预设误差阈值时，此时说明第一三维重建结果中的区别特征虽然和第一标准三维模型中的区别特征存在差异，但是该差异在允许的范围之内。而当区别特征不符合预设误差阈值时，此时说明第一三维重建结果中的区别特征和第一标准三维模型中的区别特征存在的差异较为明显，因此该区别特征即为实际外观不合格的点。由于第一塑胶产品的施工过程中的各种因素的影响，导致第一塑胶产品并不能做到和第一标准三维模型完全一致，因此通过设定预设误差阈值可以直接过滤掉在允许范围之内的区别特征，筛选出实际外观不合格的点进行输出。完成对所有的区别特征的判断，输出各区别特征的判断结果后，完成第一塑胶产品的外观检测，将所有区别特征的判断结果进行集合输出获取最终的第一外观检测结果。实现了对塑胶产品外观进行全面检测输出对应检测结果，且输出的检测结果更加直观，施工人员可以快速针对性的对塑胶产品瑕疵进行处理的技术效果。

如图2所示，本申请实施例提供的方法中在完成步骤S400之前包括：

S410：利用Kinect Fusion算法构建第一处理层，其中，所述第一处理层用于几何重建处理；

S420：利用阈值限制纹理贴图构建第二处理层，其中，所述第二处理层用于纹理重建处理；

S430：根据所述第一处理层、所述第二处理层，组建所述三维重建处理器。

具体的，三维重建处理器用于将多张RGB-D图像作为输入信息，获取构建的三维重建结果。其中三维重建处理器包括两个处理层，即第一处理层和第二处理层。第一处理层用于几何的重建，该第一处理层通过Kinect Fusion算法构建，Kinect Fusion算法是一个基于RGB-D相机的适用于任何环境光照的实时重建追踪和重建算法。该算法在工作时主要分为四个步骤，生成三维点云，点云预处理，点云位姿估计，点云融合通过上述步骤的处理即可完成对第一塑胶产品图像的几何重建处理。第一处理层处理后获取的图像仅可以体现第一塑胶产品图像的几何关系，随后将获取的几何关系输入第二处理层，第二处理层用于纹理重建处理，即在几何关系中添加纹理信息，其中第二处理层利用阈值限制纹理贴图构建。根据上述获取的第一处理层和第二处理层完成三维重建处理器的构建。

本申请实施例提供的方法中的步骤S400包括：

S440：依次提取所述多张RGB-D图像的RGB图像、Depth图像，分别组成多个RGB图像、多个Depth图像；

S450：依次提取所述多个Depth图像的深度数据，组成多组深度数据；

S460：利用所述第一处理层对所述多组深度数据进行处理，获得第一几何重建模型；

S470：依次提取所述多个RGB图像的彩色数据，组成多组彩色数据；

S480：根据所述多组彩色数据，利用所述第二处理层对所述第一几何重建模型进行纹理贴图，获得所述第一三维重建结果。

具体的，依次对多张RGB-D图像中的RGB图像、Depth图像进行提取。Depth图像每个像素值是传感器距离物体的实际距离即深度数据，依次提取多个Depth图像的传感器距离物体的实际距离数据，组成多组深度数据。利用获取的第一处理层对多组深度数据进行处理，该处理层在工作时将多组深度数据生成三维点云，并对生成的点云进行预处理，完成点云位姿估计点云融合后即可完成几何模型的构建，通过第一处理层构建的几何模型即为第一几何重建模型，此时第一几何重建模型仅可以体现第一塑胶产品图像的几何关系。随后，将提取的多个RGB图像的彩色数据，组成多组彩色数据。RGB图像是由三个分量图像组成，其中每个像素点都对应红、绿、蓝三个颜色分量。根据红、绿、蓝三个颜色分量的叠加获取每个像素点的颜色。利用第二处理层将组成的多组彩色数据对第一几何重建模型进行纹理贴图，即对第一几何重建模型中的每个像素点进行色彩赋予，经过第二处理层第一几何重建模型中的每个像素点均具有相应的色彩。此时输出的图像即为第一三维重建结果，该第一三维重建结果既可以完整的展示第一塑胶产品的色彩特征，还可以清楚的展示第一塑胶产品的几何特征，通过获取第一三维重建结果完成了对第一塑胶产品的三维构建，使得第一塑胶产品的特征可以清楚的展示。

如图3所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S600包括：

S610：提取所述多个区别特征的第一区别特征；

S620：根据所述预设误差阈值，匹配所述第一区别特征的第一预设误差阈值；

S630：判断所述第一区别特征是否符合所述第一预设误差阈值；

S640：若所述第一区别特征符合所述第一预设误差阈值，获得第一标记指令，其中，所述第一标记指令用于对所述第一区别特征进行合格标记。

具体的，提取所述多个区别特征的第一区别特征，第一区别特征为述多个区别特征中的单个特征，每个特征都有一个预设误差阈值，比如外表污渍瑕疵，误差阈值具体规定污渍面积、污渍位置等，比如边角毛边瑕疵，误差阈值具体规定毛边最大尺寸等等。根据预设误差阈值，匹配第一区别特征的第一预设误差阈值，其中第一预设误差阈值为第一区别特征的对应误差阈值。判断第一区别特征是否符合第一预设误差阈值，当第一区别特征符合第一预设误差阈值时，此时该区别特征在允许的范围之内，获得第一标记指令，第一标记指令用于对第一区别特征进行合格标记。例如，第一区别特征为毛边瑕疵，误差阈值具体规定毛边最大尺寸为1平方米，获取的第一区别特征毛边瑕疵为0.5平方米，此时第一区别特征符合第一预设误差阈值，可以判断第一区别特征为合格，输出第一区别特征的合格标记即第一标记指令。实现了针对外观区别特征情况，合理的筛选外观瑕疵，避免对影响较小的区别特征进行过度处理造成资源的浪费。

本申请实施例提供的方法中的步骤S630包括：

S631：若所述第一区别特征不符合所述第一预设误差阈值，获得第二标记指令；

S632：根据所述第二标记指令对所述第一区别特征进行瑕疵标记，获得第一瑕疵特征；

S633：基于预设瑕疵评级标准对所述第一瑕疵特征进行瑕疵等级评定，获得第一瑕疵级别；

S634：基于预设客户评级标准，匹配所述第一瑕疵级别的第一客户组。

具体的，若第一区别特征不符合第一预设误差阈值时，此时该区别特征已经超过预设误差阈值，即该区别特征的影响较大已经构成瑕疵，获取第二标记指令，其中第二标记指令用于标记该区别特征为瑕疵特征，获取标记后的瑕疵特征即为第一瑕疵特征。基于预设瑕疵评级标准对第一瑕疵特征进行瑕疵等级评定，获取第一瑕疵特征的第一瑕疵级别。其中预设瑕疵评级标准为第一瑕疵特征超过预设误差阈值范围构成的评级标准。示例性的，第一区别特征为毛边瑕疵，误差阈值具体规定毛边最大尺寸为1平方米，获取的第一区别特征毛边瑕疵为2平方米，此时毛边瑕疵超出预设范围1平方米，若第一塑胶产品面积较大1平方米的瑕疵影响较小，此时预设瑕疵评级较低，预设瑕疵评级标准可以根据第一塑胶产品的实际情况进行设定。基于预设客户评级标准，匹配第一瑕疵级别的第一客户组，其中预设客户评级标准为不同客户对瑕疵的不同评级标准，第一客户组为客户对第一塑胶产品的具体要求，通过匹配第一瑕疵级别和第一客户组中客户的要求实现对瑕疵的按需处理。达到了针对外观瑕疵情况，制定针对客户需求的个性化瑕疵产品处理方案，节约资源、避免浪费的技术效果。

本申请实施例提供的方法中的步骤S100包括：

S110：根据所述第一基本信息，确定第一实际应用环境；

S120：根据所述第一实际应用环境，获得第一老化试验方案；

S130：根据所述第一老化试验方案，对所述第一塑胶产品进行试验，获得第一试验结果；

S140：根据所述第一试验结果，确定所述第一塑胶产品的外观失效的第一时长；

S150：将所述第一时长作为所述第一塑胶产品的更换周期。

具体的，通过第一基本信息确定第一实际应用环境，第一实际应用环境为塑胶产品的实际使用环境。根据塑胶产品的实际使用环境，获取第一老化试验方案，第一老化试验方案为，模拟塑胶产品在实际使用环境条件中对产品产生老化的情况进行相应条件加强实验的过程。通过第一老化试验方案对第一塑胶产品进行试验，获取最终的实验结果，根据实验结果确定第一塑胶产品的外观失效的第一时长，即通过老化实验获取第一塑胶产品在实际使用环境条件中外观失效的时长，将第一时长作为第一塑胶产品的更换周期，即将通过老化实验获取第一塑胶产品在实际使用环境条件中外观失效的时长作为第一塑胶产品的更换周期。通过第一时长的获取为塑胶产品实际应用提供指导，定期更换维护，保障使用安全。

本申请实施例提供的方法中的步骤S120包括：

S121：根据所述第一实际应用环境，获得第一环境特征集，其中，所述第一环境特征集包括多个环境特征；

S122：基于大数据采集影响塑胶产品外观的外部因素，组成第一外部因素集，其中，所述第一外部因素集包括多个因素；

S123：根据所述多个环境特征对所述多个因素进行遍历，组建第一实际影响因素集，其中，所述第一实际影响因素集包括多个实际因素；

S124：根据所述第一实际应用环境，依次获得所述多个实际因素中各实际因素的因素水平，组成多个实际水平；

S125：根据所述多个实际因素、所述多个实际水平，构建实际因素-水平列表，并根据所述实际因素-水平列表生成所述第一老化试验方案。

具体的，获取第一实际应用环境中的环境特征，将环境特征组成环境特征集合即第一环境特征集。例如在实际使用环境中温度范围为0-38℃，将该温度范围作为环境特征集合中的一个元素构建第一环境特征集。通过大数据采集影响塑胶产品外观的外部因素，例如，影响塑胶产品外观的外部因素包括，温度，阳光湿度等外部环境因素，将上述影响塑胶产品外观的所有外部因素组成第一外部因素集。根据多个环境特征对多个因素进行遍历，获取第一实际影响因素集，第一实际影响因素集为环境特征中对塑胶产品外观影响的因素，第一实际影响因素中包含多个实际影响因素。根据第一实际应用环境依次获取实际因素中各实际因素的因素水平，获取所有实际因素的因素水平组成多个实际水平，因素水平即各因素对塑胶产品外观影响的严重程度。根据多个实际因素、多个实际水平，构建实际因素-水平列表，即实际影响因素与影响程度的列表，根据上述列表获取第一老化试验方案，第一老化试验方案用于针对性的实现实际影响因素与影响程度。通过确定塑胶产品实际应用中，受到老化的环境因素，然后确定各因素的严重程度，即因素水平，实现第一老化试验方案的获取便于对后续老化试验进行精确仿真。

综上所述，本申请实施例提供的方法获得第一塑胶产品的第一基本信息，第一基本信息包括第一实际需求，获取实际的塑胶产品三维图像。并通过塑胶产品的实际需求建立标准的三维模型，利用深度相机采集第一塑胶产品图像，获得第一深度图像集，依次输入三维重建处理器，获得第一三维重建结果。将实际的塑胶产品三维图像和标准的三维模型进行比对，获取多个区别特征。依次判断所述多个区别特征是否符合预设误差阈值，分别获得多个判断结果，根据多个判断结果，生成第一塑胶产品的第一外观检测结果。解决了现有技术中存在的塑胶产品缺少标准的瑕疵检测方法，导致检测误差较大，检测效率较低且无法对瑕疵特征进行准确评价的技术问题。实现了对塑胶产品外观进行全面检测快速输出准确的检测结果，且输出的检测结果更加直观，施工人员可以快速针对性的对塑胶产品瑕疵进行处理的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种塑胶产品全角度外观检测方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种塑胶产品全角度外观检测装置，所述装置包括：

第一获得单元11，用于获得第一塑胶产品的第一基本信息，其中，所述第一基本信息包括第一实际需求；

第一构建单元12，用于根据所述第一实际需求，构建第一标准三维模型；

第二获得单元13，用于利用深度相机采集所述第一塑胶产品的图像，获得第一深度图像集，其中，所述第一深度图像集包括多张RGB-D图像；

第三获得单元14，用于将所述多张RGB-D图像作为输入信息，依次输入三维重建处理器，获得第一三维重建结果；

第一比对单元15，用于将所述第一三维重建结果与所述第一标准三维模型进行对比，获得第一对比结果，其中，所述第一对比结果包括多个区别特征；

第一判断单元16，用于依次判断所述多个区别特征是否符合预设误差阈值，分别获得多个判断结果；

第一生成单元17，用于根据所述多个判断结果，生成所述第一塑胶产品的第一外观检测结果。

进一步地，所述装置还包括：

第二构建单元，用于利用KinectFusion算法构建第一处理层，其中，所述第一处理层用于几何重建处理；

第一处理单元，用于利用阈值限制纹理贴图构建第二处理层，其中，所述第二处理层用于纹理重建处理；

第三构建单元，用于根据所述第一处理层、所述第二处理层，组建所述三维重建处理器。

进一步地，所述装置还包括：

第一提取单元，用于依次提取所述多张RGB-D图像的RGB图像、Depth图像，分别组成多个RGB图像、多个Depth图像；

第二处理单元，用于依次提取所述多个Depth图像的深度数据，组成多组深度数据；

第四获得单元，用于利用所述第一处理层对所述多组深度数据进行处理，获得第一几何重建模型；

第三处理单元，用于依次提取所述多个RGB图像的彩色数据，组成多组彩色数据；

第五获得单元，用于根据所述多组彩色数据，利用所述第二处理层对所述第一几何重建模型进行纹理贴图，获得所述第一三维重建结果。

进一步地，所述装置还包括：

第一提取单元，用于提取所述多个区别特征的第一区别特征；

第一匹配单元，用于根据所述预设误差阈值，匹配所述第一区别特征的第一预设误差阈值；

第二判断单元，用于判断所述第一区别特征是否符合所述第一预设误差阈值；

第六获得单元，用于若所述第一区别特征符合所述第一预设误差阈值，获得第一标记指令，其中，所述第一标记指令用于对所述第一区别特征进行合格标记。

进一步地，所述装置还包括：

第七获得单元，用于若所述第一区别特征不符合所述第一预设误差阈值，获得第二标记指令；

第八获得单元，用于根据所述第二标记指令对所述第一区别特征进行瑕疵标记，获得第一瑕疵特征；

第九获得单元，用于基于预设瑕疵评级标准对所述第一瑕疵特征进行瑕疵等级评定，获得第一瑕疵级别；

第二匹配单元，用于基于预设客户评级标准，匹配所述第一瑕疵级别的第一客户组。

进一步地，所述装置还包括：

第十获得单元，用于根据所述第一基本信息，确定第一实际应用环境；

第十一获得单元，用于根据所述第一实际应用环境，获得第一老化试验方案；

第十二获得单元，用于根据所述第一老化试验方案，对所述第一塑胶产品进行试验，获得第一试验结果；

第十三获得单元，用于根据所述第一试验结果，确定所述第一塑胶产品的外观失效的第一时长；

第四处理单元，用于将所述第一时长作为所述第一塑胶产品的更换周期。

进一步地，所述装置还包括：

第十四获得单元，用于根据所述第一实际应用环境，获得第一环境特征集，其中，所述第一环境特征集包括多个环境特征；

第十五获得单元，用于基于大数据采集影响塑胶产品外观的外部因素，组成第一外部因素集，其中，所述第一外部因素集包括多个因素；

第十六获得单元，用于根据所述多个环境特征对所述多个因素进行遍历，组建第一实际影响因素集，其中，所述第一实际影响因素集包括多个实际因素；

第五处理单元，用于根据所述第一实际应用环境，依次获得所述多个实际因素中各实际因素的因素水平，组成多个实际水平；

第四构建单元，用于根据所述多个实际因素、所述多个实际水平，构建实际因素-水平列表，并根据所述实际因素-水平列表生成所述第一老化试验方案。

实施例三

基于与前述实施例中一种塑胶产品全角度外观检测方法相同的发明构思，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例一内的方法。

示例性电子设备

下面参考图5来描述本申请的电子设备。

基于与前述实施例中一种塑胶产品全角度外观检测方法相同的发明构思，本申请还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器与存储器耦合；所述存储器用于存储程序，所述处理器，用于通过调用，以执行实施例一所述方法的步骤。

该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standard architecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。

通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN),无线局域网(wireless localareanetworks，WLAN)，有线接入网等。

存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种塑胶产品全角度外观检测方法。

本领域普通技术人员可以理解：本申请中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(SolidState Disk，SSD))等。

本申请中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本申请中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。