本发明涉及部件检测，特别是涉及一种过滤网装配异常检测方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、空调内机中的过滤网与空调面板之间的合格装配，是保证空调内机正常运行的关键之一。若设置于过滤网上的两个过滤网卡扣中的任意一个，与空调面板之间出现装配不合格时，例如，出现过滤网卡扣与空调面板之间的装配不紧密等问题时，则会导致空调内机堵塞甚至是损坏。
2、当前，过滤网装配是否合格通常采用人工检测，导致检测效率低且部分装配异常情况，通过人工检测容易发生错检或漏检等问题，从而导致检测效率低和误检率高。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本发明，以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的过滤网装配异常检测方法、装置、设备及介质。
2、基于本发明的第一方面，提供了一种过滤网装配异常检测方法，所述方法包括：
3、获取目标装配图像，所述目标装配图像包含过滤网和空调面板的装配区域，其中，所述装配区域指的是所述过滤网和空调面板围设形成的区域；
4、对所述目标装配图像进行识别，并在识别出过滤网和空调面板之间存在缝隙区域的情况下，确定过滤网装配异常。
5、一种可选的
技术实现要素：
，所述对所述目标装配图像进行识别，识别所述过滤网和空调面板之间是否存在缝隙区域，包括：
6、依据预设的第一像素阈值，对所述目标装配图像进行像素点过滤；
7、若过滤后的目标装配图像中的装配区域中的像素点数量小于第一预设数值，则确定所述过滤网和空调面板之间未存在缝隙区域，其中，装配区域指的是所述过滤网和空调面板围设形成的区域；
8、若过滤后的目标装配图像中的装配区域中的像素点数量大于或等于第一预设数值，则确定所述过滤网和空调面板之间存在缝隙区域。
9、一种可选的发明内容，在确定过滤网装配异常之后，所述方法还包括：
10、基于所述缝隙区域对应的区域属性信息，确定所述过滤网对应的装配异常类型，其中，所述区域属性信息用于表征所述缝隙区域的分布特征。
11、一种可选的发明内容，所述基于所述缝隙区域对应的区域属性信息，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
12、基于所述缝隙区域的区域顶点数量和/或区域轮廓线型，确定所述过滤网对应的装配异常类型，其中，所述区域轮廓线型包括圆弧和直线。
13、一种可选的发明内容，所述基于所述缝隙区域的区域顶点数量，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
14、若所述缝隙区域的区域顶点数量为三个，确定所述过滤网对应的装配异常类型为单侧卡扣未卡紧。
15、一种可选的发明内容，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为单侧卡扣未扣紧，包括：
16、在所述缝隙区域的倾斜边为直线的情况下，确定出所述倾斜边的斜率；
17、若所述斜率为正值，确定所述过滤网对应的装配异常类型为第一卡扣未卡紧；
18、若所述斜率为负值，确定所述过滤网对应的装配异常类型为第二卡扣未卡紧。
19、一种可选的发明内容，所述基于所述缝隙区域的区域顶点数量，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
20、若所述缝隙区域的区域顶点数量为四个时，确定所述过滤网对应的装配异常类型为两侧卡扣未卡紧。
21、一种可选的发明内容，所述基于所述缝隙区域的区域轮廓线型，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
22、对所述缝隙区域靠近所述过滤网的区域轮廓，进行圆弧拟合；
23、通过圆弧拟合确定区域轮廓线型包括圆弧的情况下，确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常。
24、一种可选的发明内容，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常，包括：
25、检测所述缝隙区域与所述过滤网接触的区域轮廓的曲线形状；
26、若所述缝隙区域与所述过滤网接触的区域轮廓呈内凹状，确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距过小；
27、若所述缝隙区域与所述过滤网接触的区域轮廓呈外凸状，确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距过大。
28、一种可选的发明内容，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常之后，所述方法还包括：
29、依据两侧过滤网卡扣的连接线的中心法线，对所述缝隙区域进行分割，得到第一区域和第二区域；
30、在第一区域的区域面积和第二区域的区域面积不同的情况下，确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间隔异常且卡齿规格异常。
31、一种可选的发明内容，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间隔异常且卡齿规格异常，包括：
32、若所述第一区域的区域面积大于第二区域的区域面积，确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常且第一卡扣的卡齿长度大于第二卡扣的卡齿长度；
33、若所述第一区域的区域面积小于第二区域的区域面积，确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常且第一卡扣的卡齿长度小于第二卡扣的卡齿长度。
34、一种可选的发明内容，所述基于所述区域顶点数量和区域轮廓线型，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
35、对所述缝隙区域靠近所述过滤网的区域轮廓，进行圆弧拟合；
36、通过圆弧拟合确定区域轮廓线型包括圆弧的情况下，确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常；
37、通过圆弧拟合确定区域轮廓线型未包括圆弧的情况下，若所述缝隙区域的区域顶点数量为三个，确定所述过滤网对应的装配异常类型为单侧卡扣未卡紧；
38、通过圆弧拟合确定区域轮廓线型未包括圆弧的情况下，若所述缝隙区域的区域顶点数量为四个时，确定所述过滤网对应的装配异常类型为两侧卡扣未卡紧。
39、一种可选的发明内容，所述获取目标装配图像，包括：
40、获取装配图像，所述装配图像包含过滤网和空调面板的装配区域；
41、对所述装配图像去除噪声；
42、将去除噪声后的装配图像进行二值化处理，得到目标装配图像。
43、一种可选的发明内容，所述方法还包括：
44、将所述装配图像输入卡扣检测模型中进行识别，得到卡扣识别结果；
45、在依据所述卡扣识别结果确定存在过滤网卡扣的情况下，对所述装配图像去除噪声。
46、一种可选的发明内容，所述方法还包括：
47、在依据所述卡扣识别结果确定未存在过滤网卡扣的情况下，确定所述过滤网对应的装配异常类型为漏装。
48、一种可选的发明内容，所述方法还包括所述卡扣检测模型的训练步骤，所述训练步骤包括：
49、获取样本训练数据，所述样本训练数据包括过滤网卡扣对应的所有装配异常类型关联的样本图像，和各样本图像中过滤网卡扣的标注数据；
50、将各样本图像输入卡扣检测模型中进行卡扣检测，获取各样本图像对应的卡扣检测结果；
51、依据各过滤网卡扣关联的卡扣检测结果和所述标注数据，确定出所述卡扣检测模型的损失函数值；
52、依据所述损失函数值，对所述卡扣检测模型进行模型调参，确定出训练完成的卡扣检测模型。
53、一种可选的发明内容，所述方法还包括：
54、展示所述装配异常类型，并驱动分料装置动作，以剔除装配异常的过滤网和空调面板。
55、基于本发明的第二方面，还提供了一种过滤网装配异常检测装置，所述装置包括：
56、图像获取模块，用于获取目标装配图像，所述目标装配图像包含过滤网和空调面板的装配区域，其中，所述装配区域指的是所述过滤网和空调面板围设形成的区域；
57、异常检测模块，对所述目标装配图像进行识别，并在识别出过滤网和空调面板之间存在缝隙区域的情况下，确定过滤网装配异常。
58、基于本发明的第三方面，还提供了一种电子设备，包括：
59、一个或多个处理器；
60、存储器；
61、一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行上述发明内容中任一所述的方法。
62、基于本发明的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，存储与电子设备结合使用的计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以完成上述发明内容中任一所述的方法。
63、与现有技术相比，本发明包括首先获取目标装配图像，所述装配图像包含过滤网和空调面板的装配区域，其中，所述装配区域指的是所述过滤网和空调面板围设形成的区域。然后对所述目标装配图像进行识别，并在识别出过滤网和空调面板之间存在缝隙区域的情况下，确定过滤网装配异常。由此，可以进行过滤网的装配异常的自动检测，提高了装配检测效率和检测精确度。
64、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
1.一种过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述对所述目标装配图像进行识别，识别所述过滤网和空调面板之间是否存在缝隙区域，包括：
3.根据权利要求1所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，在确定过滤网装配异常之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述基于所述缝隙区域对应的区域属性信息，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
5.根据权利要求4所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述基于所述缝隙区域的区域顶点数量，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
6.根据权利要求5所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为单侧卡扣未扣紧，包括：
7.根据权利要求4所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述基于所述缝隙区域的区域顶点数量，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
8.根据权利要求4所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述基于所述缝隙区域的区域轮廓线型，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
9.根据权利要求8所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常，包括：
10.根据权利要求8所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间距异常之后，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述确定所述过滤网对应的装配异常类型为卡扣间隔异常且卡齿规格异常，包括：
12.根据权利要求4所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述基于所述区域顶点数量和区域轮廓线型，确定所述过滤网对应的装配异常类型，包括：
13.根据权利要求1所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述获取目标装配图像，包括：
14.根据权利要求13所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
15.根据权利要求14所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
16.根据权利要求14所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括所述卡扣检测模型的训练步骤，所述训练步骤包括：
17.根据权利要求3所述的过滤网装配异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
18.一种过滤网装配异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：
19.一种电子设备，其特征在于，包括：
20.一种计算机可读存储介质，存储与电子设备结合使用的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序可被处理器执行以完成权利要求1-17中任一所述的方法。
