辅助硬件组装定位的方法、系统、终端及存储介质与流程

1.本发明属于服务器技术领域，具体涉及一种辅助硬件组装定位的方法、系统、终端及存储介质。


背景技术：

2.目前现有服务器主机板上的cpu处理器与南桥pch平台控制芯片组在主板上的摆放位置，都严重依赖硬件与走线工程师对输出入io接口的设计需求,较少也不容易考虑到layout所有的高低速走线,只能摆放到大概位置。
3.鉴于每个人的经验差异，会造成摆放位置参差不齐，导致高速讯号与许多低速信号在走线时被制约，因此后期需要不停的与硬件工程师沟通协调来移动硬件位置。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的无法准确摆放主板上的硬件导致组装效率低且工作量大的问题，本发明提供一种辅助硬件组装定位的方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
5.第一方面，本发明提供一种辅助硬件组装定位的方法，包括：
6.预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像；
7.采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像；
8.根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域；
9.从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置；
10.从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。
11.在一个可选的实施方式中，预先设置多种型号服务器的主板标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像，包括：
12.将标准图像缩放至标准尺寸；
13.为标准图像创建坐标系，获取标准图像中各硬件的轮廓坐标；
14.基于各硬件的轮廓坐标从所述标准图像中分割出包含硬件图像的标准区域，并记录标准区域的坐标范围。
15.在一个可选的实施方式中，采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像，包括：
16.将所述图像转换为灰阶图像；
17.对所述灰阶图像进行二值化处理，并通过中值滤波强化图像得到中间图像；
18.对所述中间图像进行角度校正，并将校正后的中间图像缩放至预设的标准尺寸。
19.在一个可选的实施方式中，对所述中间图像进行角度校正，并将校正后的中间图像缩放至预设的标准尺寸，包括：
20.利用边缘检测算法对中间图像的主板的横向边缘轮廓线进行强化处理；
21.将强化处理后的中间图像输入预先训练好的图像校正模型，得到规则图像；
22.所述图像校正模型的训练方法包括：
23.预先将构建数据集，所述数据集中存储各种角度的主板图像，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，并建立特征点变形位置与特征点标准位置的映射关系；
24.利用所述数据集对预先构建的神经网络模型进行训练，得到图像校正模型。
25.在一个可选的实施方式中，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，包括：
26.将图像中所有轮廓线的交点设置为特征点，并为特征点分配编号，标记各特征点对应的硬件；
27.标记标准图像的各特征点的坐标，记为特征点的标准位置；
28.将主板图像的尺寸缩放至与所述标准图像的尺寸相同，并对主板图像进行边缘检测得到轮廓线和样本特征点；
29.利用目标检测算法从主板图像识别硬件，并标记硬件区域；
30.将在硬件区域内的样本特征点与硬件建立对应关系；
31.将同一硬件对应的样本特征点和特征点保存为关联点集合；
32.计算关联点集合中样本特征点与多个特征点之间的距离，将距离样本特征点最近的特征点设置为所述样本特征点的映射特征点；
33.在主板图像中将样本特征点的坐标标记为变形位置，并将映射特征点的坐标标记为标准位置。
34.在一个可选的实施方式中，从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置，包括：
35.从硬件轮廓上选取两个特征点作为标准定位点；
36.分别计算两个标准定位点到标准区域各条边缘的距离，并将标准定位点与标准区域边缘的距离保存为标准定位点的标准位置数据。
37.在一个可选的实施方式中，从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案，
38.从样本区域的硬件轮廓上选取与标准定位点对应的样本定位点；
39.计算样本定位点到样本区域各条边缘的距离，得到样本定位点的位置信息；
40.计算标准定位点的位置信息与样本定位点的位置信息的差值，并基于所述差值生成调整方案。
41.第二方面，本发明提供一种辅助硬件组装定位的系统，包括：
42.标准设置模块，用于预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像；
43.图像采集模块，用于采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像；
44.图像分割模块，用于根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域；
45.标准提取模块，用于从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标
准硬件位置；
46.方案生成模块，用于从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。
47.在一个可选的实施方式中，标准设置模块包括：
48.尺寸调整单元，用于将标准图像缩放至标准尺寸；
49.坐标获取单元，用于为标准图像创建坐标系，获取标准图像中各硬件的轮廓坐标；
50.区域划分单元，用于基于各硬件的轮廓坐标从所述标准图像中分割出包含硬件图像的标准区域，并记录标准区域的坐标范围。
51.在一个可选的实施方式中，图像采集模块包括：
52.第一处理单元，用于将所述图像转换为灰阶图像；
53.第二处理单元，用于对所述灰阶图像进行二值化处理，并通过中值滤波强化图像得到中间图像；
54.第三处理单元，用于对所述中间图像进行角度校正，并将校正后的中间图像缩放至预设的标准尺寸。
55.在一个可选的实施方式中，第二处理单元包括：
56.轮廓处理子单元，用于利用边缘检测算法对中间图像的主板的横向边缘轮廓线进行强化处理；
57.角度校正子单元，用于将强化处理后的中间图像输入预先训练好的图像校正模型，得到规则图像；
58.所述图像校正模型的训练方法包括：
59.预先将构建数据集，所述数据集中存储各种角度的主板图像，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，并建立特征点变形位置与特征点标准位置的映射关系；
60.利用所述数据集对预先构建的神经网络模型进行训练，得到图像校正模型。
61.在一个可选的实施方式中，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，包括：
62.将图像中所有轮廓线的交点设置为特征点，并为特征点分配编号，标记各特征点对应的硬件；
63.标记标准图像的各特征点的坐标，记为特征点的标准位置；
64.将主板图像的尺寸缩放至与所述标准图像的尺寸相同，并对主板图像进行边缘检测得到轮廓线和样本特征点；
65.利用目标检测算法从主板图像识别硬件，并标记硬件区域；
66.将在硬件区域内的样本特征点与硬件建立对应关系；
67.将同一硬件对应的样本特征点和特征点保存为关联点集合；
68.计算关联点集合中样本特征点与多个特征点之间的距离，将距离样本特征点最近的特征点设置为所述样本特征点的映射特征点；
69.在主板图像中将样本特征点的坐标标记为变形位置，并将映射特征点的坐标标记为标准位置。
70.在一个可选的实施方式中，标准提取模块包括：
71.标准定位单元，用于从硬件轮廓上选取两个特征点作为标准定位点；
72.标准保存单元，用于分别计算两个标准定位点到标准区域各条边缘的距离，并将标准定位点与标准区域边缘的距离保存为标准定位点的标准位置数据。
73.在一个可选的实施方式中，方案生成模块包括：
74.定位选取单元，用于从样本区域的硬件轮廓上选取与标准定位点对应的样本定位点；
75.位置获取单元，用于计算样本定位点到样本区域各条边缘的距离，得到样本定位点的位置信息；
76.差异计算单元，用于计算标准定位点的位置信息与样本定位点的位置信息的差值，并基于所述差值生成调整方案。
77.第三方面，提供一种终端，包括：
78.处理器、存储器，其中，
79.该存储器用于存储计算机程序，
80.该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
81.第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
82.本发明的有益效果在于，本发明提供的辅助硬件组装定位的方法、系统、终端及存储介质，利用图像识别技术对主板图像进行识别，并将重要硬件作为目标，预先保存标准图像，通过对硬件位置进行识别和与标准图像中的硬件位置进行比对，生成硬件位置调整方案，从而为组装人员摆放硬件提供指导。本发明能够指导人工准确摆放硬件，无需后期进行评估和调整，降低了工作量，提升了工作效率。
83.鉴于主板图像存在倾斜的情况，因此需要对主板图像进行角度校正，通过设置特征点，然后利用训练好的神经网络模型对主板图像进行角度校正能够提升后续硬件位置比对以及调整方案的准确度，避免由于图像倾斜导致的误差。
84.在训练神经网络模型时，需要对样本图像进行特征点对应的变形位置和标准位置进行标记，在进行对应标记时，通过硬件和距离两个因素获取标准图像中特征点与样本图像中的特征点的对应关系，从而实现样本图像的自动标记。
85.此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
86.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
87.图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
88.图2是本发明一个实施例的方法的另一示意性流程图。
89.图3是本发明一个实施例的系统的示意性框图。
90.图4为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
91.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
92.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
93.下面对本发明中出现的关键术语进行解释。
94.yolo(you only look once，yolo)是目前最常用的目标检测算法。
95.图像的边缘检测是图像处理的一个基本步骤，是图像处理中的一个基本的研究方向和板块。它的主要原理在于识别出数字图像中那些颜色变化或者亮度变化明显的像素点，这些像素点的显著性变化往往代表图像的这部分属性发生了重要变化，其中包括了深度上的不连续、方向上的不连续及亮度上的不连续等。目前常用的边缘检测模型有很多：一阶的有roberts算子，prewitt算子，sobel算子，canny算子等；二阶的有laplacian算子等。图像的边缘检测是基于图像的梯度来实现的，而获得图像的梯度就转化成使用各种算子对图像进行卷积运算来获得的。因此图像的边缘检测算法的核心在于算子。
96.本发明实施例提供的辅助硬件组装定位的方法由计算机设备执行，相应地，辅助硬件组装定位的系统运行于计算机设备中。
97.图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种辅助硬件组装定位的系统。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略。
98.如图1所示，该方法包括：
99.步骤110，预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像；
100.步骤120，采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像；
101.步骤130，根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域；
102.步骤140，从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置；
103.步骤150，从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。
104.为了便于对本发明的理解，下面以本发明辅助硬件组装定位的方法的原理，结合实施例中对硬件的组装定位进行辅助的过程，对本发明提供的辅助硬件组装定位的方法做进一步的描述。
105.具体的，请参考图2，所述辅助硬件组装定位的方法包括：
106.s1、预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像。
107.将标准图像缩放至标准尺寸；为标准图像创建坐标系，获取标准图像中各硬件的
轮廓坐标；基于各硬件的轮廓坐标从所述标准图像中分割出包含硬件图像的标准区域，并记录标准区域的坐标范围。
108.预先设置标准尺寸，后续无论是标准图像还是采集的主板的图像都缩放至该标准尺寸。
109.在获取硬件的轮廓坐标时，可采用yolo3算法识别目标硬件，此时yolo3算法会自动为识别的目标硬件生成一个矩形的轮廓框，将该矩形的轮廓框的四个顶点作为硬件的轮廓坐标，可将该轮廓坐标作为标准区域的坐标范围，也可将略大于轮廓坐标指示范围的区域设置为标准区域。
110.在其他实施方式中，获取硬件轮廓坐标时，可通过对图像进行灰度、二值化、中值滤波等处理，得到硬件轮廓线，将轮廓线中凸出的点的坐标设置为硬件的轮廓坐标。然后设置包含硬件所有轮廓坐标的矩形标准区域。
111.s2、采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像。
112.将所述图像转换为灰阶图像；对所述灰阶图像进行二值化处理，并通过中值滤波强化图像得到中间图像；对所述中间图像进行角度校正，并将校正后的中间图像缩放至预设的标准尺寸。
113.具体的，对图片依序做灰阶化，二值化，中值滤波抗噪，最后依据切分数将图形分割，并分别命名输出，输出之图形为二值图。
114.其中，二值化之方法有别于一般，采用中位数作为其阀值，方法为统计灰阶图形总点数，创立一拥有256个位置之数组，而每个位置之代码以0～255为命名，累计0～255之数量，随后找出图形总点数1/2之累计数量，将1/2总点数所累计座落之数组空间代码设为此二值化之阀值。
115.对经过上述预处理的图片进行角度校正：
116.利用边缘检测算法对中间图像的主板的横向边缘轮廓线进行强化处理；将强化处理后的中间图像输入预先训练好的图像校正模型，得到规则图像。
117.其中，图像校正模型的训练方法包括：预先将构建数据集，所述数据集中存储各种角度的主板图像，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，并建立特征点变形位置与特征点标准位置的映射关系；利用所述数据集对预先构建的神经网络模型进行训练，得到图像校正模型。
118.在对样本图像进行标注时，采用以下方法：
119.将图像中所有轮廓线的交点设置为特征点，并为特征点分配编号，标记各特征点对应的硬件；标记标准图像的各特征点的坐标，记为特征点的标准位置；将主板图像的尺寸缩放至与所述标准图像的尺寸相同，并对主板图像进行边缘检测得到轮廓线和样本特征点；利用目标检测算法从主板图像识别硬件，并标记硬件区域；将在硬件区域内的样本特征点与硬件建立对应关系；将同一硬件对应的样本特征点和特征点保存为关联点集合；计算关联点集合中样本特征点与多个特征点之间的距离，将距离样本特征点最近的特征点设置为所述样本特征点的映射特征点；在主板图像中将样本特征点的坐标标记为变形位置，并将映射特征点的坐标标记为标准位置。
120.例如标准图片中cpu有两个特征点，分别是左侧两个顶点a0、b0，样本图片中cpu的左侧两个顶点分别是a1、b1，由于在组装时，硬件的大体位置时正确的，只是在工人摆放的
位置上进行微调，因此a0与a1的距离小于a0与b1的距离，相应地，b0与b1的距离小于b0与a1的距离。因此，在确认了a0、b0和a1、b1均属于cpu之后，通过距离比对可以定位到a0与a1、b0与b1的对应关系。在确定定位关系之后，即可在样本图片中进行变形位置与标准位置的标定。这种方法能够实现图片的自动标注，无需人工标注，大大降低了工作量。
121.s3、根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域。
122.按照s1中各硬件的标准区域坐标范围，从样本图像中的相应位置划分出对应的样本区域。
123.s4、从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置。
124.从硬件轮廓上选取两个特征点作为标准定位点；分别计算两个标准定位点到标准区域各条边缘的距离，并将标准定位点与标准区域边缘的距离保存为标准定位点的标准位置数据。
125.s5、从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。
126.从样本区域的硬件轮廓上选取与标准定位点对应的样本定位点；计算样本定位点到样本区域各条边缘的距离，得到样本定位点的位置信息；计算标准定位点的位置信息与样本定位点的位置信息的差值，并基于所述差值生成调整方案。
127.通过标准定位点位置数据与对应的样本定位点的位置进行作差，得到移动向量。当有多组标准定位点和样本定位点时，就会得到多个移动向量，基于样本定位点之间的距离和各自的移动向量，生成硬件的移动向量和旋转角度。
128.在一些实施例中，所述辅助硬件组装定位的系统300可以包括多个由计算机程序段所组成的功能模块。所述辅助硬件组装定位的系统300中的各个程序段的计算机程序可以存储于计算机设备的存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行(详见图1描述)辅助硬件组装定位的的功能。
129.本实施例中，所述辅助硬件组装定位的系统300根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块，如图3所示。所述功能模块可以包括：标准设置模块310、图像采集模块320、图像分割模块330、标准提取模块340和方案生成模块350。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。
130.标准设置模块310，用于预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像；
131.图像采集模块320，用于采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像；
132.图像分割模块330，用于根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域；
133.标准提取模块340，用于从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置；
134.方案生成模块350，用于从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。
135.可选地，作为本发明一个实施例，标准设置模块包括：
136.尺寸调整单元，用于将标准图像缩放至标准尺寸；
137.坐标获取单元，用于为标准图像创建坐标系，获取标准图像中各硬件的轮廓坐标；
138.区域划分单元，用于基于各硬件的轮廓坐标从所述标准图像中分割出包含硬件图像的标准区域，并记录标准区域的坐标范围。
139.可选地，作为本发明一个实施例，图像采集模块包括：
140.第一处理单元，用于将所述图像转换为灰阶图像；
141.第二处理单元，用于对所述灰阶图像进行二值化处理，并通过中值滤波强化图像得到中间图像；
142.第三处理单元，用于对所述中间图像进行角度校正，并将校正后的中间图像缩放至预设的标准尺寸。
143.可选地，作为本发明一个实施例，第二处理单元包括：
144.轮廓处理子单元，用于利用边缘检测算法对中间图像的主板的横向边缘轮廓线进行强化处理；
145.角度校正子单元，用于将强化处理后的中间图像输入预先训练好的图像校正模型，得到规则图像；
146.所述图像校正模型的训练方法包括：
147.预先将构建数据集，所述数据集中存储各种角度的主板图像，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，并建立特征点变形位置与特征点标准位置的映射关系；
148.利用所述数据集对预先构建的神经网络模型进行训练，得到图像校正模型。
149.可选地，作为本发明一个实施例，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，包括：
150.将图像中所有轮廓线的交点设置为特征点，并为特征点分配编号，标记各特征点对应的硬件；
151.标记标准图像的各特征点的坐标，记为特征点的标准位置；
152.将主板图像的尺寸缩放至与所述标准图像的尺寸相同，并对主板图像进行边缘检测得到轮廓线和样本特征点；
153.利用目标检测算法从主板图像识别硬件，并标记硬件区域；
154.将在硬件区域内的样本特征点与硬件建立对应关系；
155.将同一硬件对应的样本特征点和特征点保存为关联点集合；
156.计算关联点集合中样本特征点与多个特征点之间的距离，将距离样本特征点最近的特征点设置为所述样本特征点的映射特征点；
157.在主板图像中将样本特征点的坐标标记为变形位置，并将映射特征点的坐标标记为标准位置。
158.可选地，作为本发明一个实施例，标准提取模块包括：
159.标准定位单元，用于从硬件轮廓上选取两个特征点作为标准定位点；
160.标准保存单元，用于分别计算两个标准定位点到标准区域各条边缘的距离，并将标准定位点与标准区域边缘的距离保存为标准定位点的标准位置数据。
161.可选地，作为本发明一个实施例，方案生成模块包括：
162.定位选取单元，用于从样本区域的硬件轮廓上选取与标准定位点对应的样本定位
点；
163.位置获取单元，用于计算样本定位点到样本区域各条边缘的距离，得到样本定位点的位置信息；
164.差异计算单元，用于计算标准定位点的位置信息与样本定位点的位置信息的差值，并基于所述差值生成调整方案。
165.图4为本发明实施例提供的一种终端400的结构示意图，该终端400可以用于执行本发明实施例提供的辅助硬件组装定位的方法。
166.其中，该终端400可以包括：处理器410、存储器420及通信模块430。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本发明的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
167.其中，该存储器420可以用于存储处理器410的执行指令，存储器420可以由任何类型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器420中的执行指令由处理器410执行时，使得终端400能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。
168.处理器410为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器420内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(integrated circuit，简称ic)组成，例如可以由单颗封装的ic所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装ic而组成。举例来说，处理器410可以仅包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)。在本发明实施方式中，cpu可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
169.通信模块430，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通信。接收其他终端发送的用户数据或者向其他终端发送用户数据。
170.本发明还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-only memory，简称：rom)或随机存储记忆体(英文：random access memory，简称：ram)等。
171.因此，本发明利用图像识别技术对主板图像进行识别，并将重要硬件作为目标，预先保存标准图像，通过对硬件位置进行识别和与标准图像中的硬件位置进行比对，生成硬件位置调整方案，从而为组装人员摆放硬件提供指导。本发明能够指导人工准确摆放硬件，无需后期进行评估和调整，降低了工作量，提升了工作效率，本实施例所能达到的技术效果可以参见上文中的描述，此处不再赘述。
172.本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中如u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，包括若干
指令用以使得一台计算机终端(可以是个人计算机，服务器，或者第二终端、网络终端等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
173.本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于终端实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
174.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
175.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
176.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。
177.尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种辅助硬件组装定位的方法，其特征在于，包括：预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像；采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像；根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域；从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置；从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先设置多种型号服务器的主板标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像，包括：将标准图像缩放至标准尺寸；为标准图像创建坐标系，获取标准图像中各硬件的轮廓坐标；基于各硬件的轮廓坐标从所述标准图像中分割出包含硬件图像的标准区域，并记录标准区域的坐标范围。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像，包括：将所述图像转换为灰阶图像；对所述灰阶图像进行二值化处理，并通过中值滤波强化图像得到中间图像；对所述中间图像进行角度校正，并将校正后的中间图像缩放至预设的标准尺寸。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述中间图像进行角度校正，并将校正后的中间图像缩放至预设的标准尺寸，包括：利用边缘检测算法对中间图像的主板的横向边缘轮廓线进行强化处理；将强化处理后的中间图像输入预先训练好的图像校正模型，得到规则图像；所述图像校正模型的训练方法包括：预先将构建数据集，所述数据集中存储各种角度的主板图像，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，并建立特征点变形位置与特征点标准位置的映射关系；利用所述数据集对预先构建的神经网络模型进行训练，得到图像校正模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于预先设置的特征点在主板图像标注特征点变形位置和特征点标准位置，包括：将图像中所有轮廓线的交点设置为特征点，并为特征点分配编号，标记各特征点对应的硬件；标记标准图像的各特征点的坐标，记为特征点的标准位置；将主板图像的尺寸缩放至与所述标准图像的尺寸相同，并对主板图像进行边缘检测得到轮廓线和样本特征点；利用目标检测算法从主板图像识别硬件，并标记硬件区域；将在硬件区域内的样本特征点与硬件建立对应关系；将同一硬件对应的样本特征点和特征点保存为关联点集合；
计算关联点集合中样本特征点与多个特征点之间的距离，将距离样本特征点最近的特征点设置为所述样本特征点的映射特征点；在主板图像中将样本特征点的坐标标记为变形位置，并将映射特征点的坐标标记为标准位置。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置，包括：从硬件轮廓上选取两个特征点作为标准定位点；分别计算两个标准定位点到标准区域各条边缘的距离，并将标准定位点与标准区域边缘的距离保存为标准定位点的标准位置数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案，包括：从样本区域的硬件轮廓上选取与标准定位点对应的样本定位点；计算样本定位点到样本区域各条边缘的距离，得到样本定位点的位置信息；计算标准定位点的位置信息与样本定位点的位置信息的差值，并基于所述差值生成调整方案。8.一种辅助硬件组装定位的系统，其特征在于，包括：标准设置模块，用于预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像；图像采集模块，用于采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像；图像分割模块，用于根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域；标准提取模块，用于从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置；方案生成模块，用于从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。9.一种终端，其特征在于，包括：存储器，用于存储辅助硬件组装定位的程序；处理器，用于执行所述辅助硬件组装定位的程序时实现如权利要求1-7任一项所述辅助硬件组装定位的方法的步骤。10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有辅助硬件组装定位的程序，所述辅助硬件组装定位的程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述辅助硬件组装定位的方法的步骤。

技术总结
本发明涉及服务器技术领域，具体提供一种辅助硬件组装定位的方法、系统、终端及存储介质，包括：预先设置多种型号服务器的主板的标准图像，并将主板标准图像按硬件位置划分为多个标准区域，所述标准区域为包含硬件的图像；采集待组装主板的图像，并对所述图像进行预处理，得到样本图像；根据预设的分割规则将样本图像划分为多个样本区域；从相应标准图像中的与样本区域对应的标准区域中，提取标准硬件位置；从所述样本区域中提取当前硬件位置，并生成将当前硬件位置变更至所述标准硬件位置的调整方案。本发明能够指导人工准确摆放硬件，无需后期进行评估和调整，降低了工作量，提升了工作效率。了工作效率。了工作效率。


技术研发人员：沈文棋
受保护的技术使用者：苏州浪潮智能科技有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/10/6