检测硬件设备的方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及硬件设备品检技术领域，特别是涉及一种检测硬件设备的方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.硬件设备例如交换机产品，在出厂前需要对其进行质量检测，质量检测包括对交换机产品各部件组装的完整性进行检测。目前，对交换机产品各部件组装完整性的检测主要依赖于人工质检员的目检，但是由于人工质检员长时间对交换机产品进行检测容易出现视觉疲劳，易导致检测的结果准确性较低，而且随着交换机产品数量逐渐增多，产品的小部件，例如螺丝等较多，人工质检会耗费较多的时间，增加较多的人力成本。


技术实现要素：

3.基于此，提供一种检测硬件设备的方法、装置、计算机设备和存储介质，改善现有技术中人工质检结果准确性较低的问题。
4.一方面，提供一种检测硬件设备的方法，所述方法包括：提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据所述待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对所述第一特征值进行分类，其中，同一类别的所述第一特征值相同；将同一类别的所述第一特征值分别进行标号，获得所述第一特征值对应的第一标号；将所述第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对,获得比对结果；根据所述比对结果判断所述待检测硬件设备的所述各个部件是否组装完整。
5.在其中一个实施例中，所述标准数据库的建立，包括：多次获取合格硬件设备的所述第二特征值，并根据所述合格硬件设备的所述各个部件对应的所述灰度值对所述第二特征值进行分类，其中，同一类别的所述第二特征值相同；将同一类别的所述第二特征值进行标号，获得所述第二特征值对应的所述第二标号；将所述第二特征值和所对应的所述第二标号存储至所述标准数据库。
6.在其中一个实施例中，将同一类别的所述第一特征值分别进行标号，获得所述第一特征值对应的第一标号，包括：获取所述第一特征值对应的第一坐标信息，根据所述第一坐标信息，将同一类别的所述第一特征值分别进行标号，获得所述第一特征值对应所述第一标号。
7.在其中一个实施例中，提取待检测硬件设备的第一特征值，包括：采集所述待检测硬件设备在各个方向上的图像，并将所述图像对应的灰度图通过多次卷积神经网络，进行特征提取，获得所述第一特征值。
8.在其中一个实施例中，多次获取合格硬件设备的所述第二特征值，包括：多次调整所述合格硬件设备至各个指定方向，以采集各个方向上的所述各个合格硬件设备的多张图像；对所述多张图像进行特征提取，获得所述合格硬件设备的所述第二特征值及对应的第二坐标信息。
9.在其中一个实施例中，将所述第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对；根据比对结果判断所述待检测硬件设备的所述各个部件是否组装完整，包括：根据所述第一特征值和所述第二特征值分别对应的类别，将所述第一标号与所述第二标号进行比对；若所述第一标号的数量小于所述第二标号的数量，则将所述第一标号的数值与所述第二标号的所述数值进行匹配；根据匹配结果确定剩余的所述第二标号对应的所述第二特征值；根据所述第二特征值所对应的坐标信息，对所述待检测硬件设备的各个部件进行复检。
10.在其中一个实施例中，根据所述第一特征值和所述第二特征值分别对应的类别，将所述第一标号与所述第二标号进行比对，还包括：若所述第一标号的数量与所述第二标号的数量相等，则所述待检测硬件设备的所述各个部件组装完整。
11.另一方面，提供了一种检测硬件设备的装置，所述装置包括：特征分类模块，用于提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据所述待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对所述第一特征值进行分类，其中，同一类别的所述第一特征值相同；特征标号模块，用于将同一类别的所述第一特征值分别进行标号，获得所述第一特征值对应的第一标号；特征比对模块，用于将所述第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对，获得比对结果；设备检测模块，用于根据所述比对结果判断所述待检测硬件设备的所述各个部件是否组装完整。
12.再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据所述待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对所述第一特征值进行分类，其中，同一类别的所述第一特征值相同；将同一类别的所述第一特征值分别进行标号，获得所述第一特征值对应的第一标号；将所述第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对,获得比对结果；根据比对结果判断所述待检测硬件设备的所述各个部件是否组装完整。
13.又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其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以下步骤：提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据所述待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对所述第一特征值进行分类，其中，同一类别的所述第一特征值相同；将同一类别的所述第一特征值分别进行标号，获得所述第一特征值对应的第一标号；将所述第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对,获得比对结果；根据比对结果判断所述待检测硬件设备的所述各个部件是否组装完整。
14.上述检测硬件设备的方法、装置、计算机设备和存储介质，通过提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值将第一特征值进行分类，将同一类别的第一特征值进行标号，并将第一特征值对应的第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对，根据比对结果来实现对待检测硬件设备的各个部件组装是否完整的检测，从而改善了现有技术中人工质检结果准确性较低的情况。
附图说明
15.图1为一个实施例中检测硬件设备的方法的应用环境图；
16.图2为一个实施例中检测硬件设备的方法的流程示意图；
17.图3为一个实施例中建立标准数据库的流程示意图；
18.图4为一个实施例中对第一特征值进行标号的流程示意图；
19.图5为一个实施例中提取第一特征值的流程示意图；
20.图6为一个实施例中提取第二特征值的流程示意图；
21.图7为一个实施例中检测待检测硬件设备的流程示意图；
22.图8为另一个实施例中检测待检测硬件设备的流程示意图；
23.图9为一个实施例中检测硬件设备的装置的结构框图；
24.图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
25.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
26.本技术提供的检测硬件设备的方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102与服务器104通过网络进行通信。通过提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值将第一特征值进行分类，将同一类别的第一特征值进行标号，并将第一特征值对应的第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对，根据比对结果来实现对待检测硬件设备的各个部件组装是否完整的检测，从而改善了现有技术中人工质检结果准确性较低。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
27.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种检测硬件设备的方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：
28.步骤201，提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对第一特征值进行分类，其中，同一类别的第一特征值相同；
29.步骤202，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应的第一标号；
30.步骤203，将第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对,获得比对结果；
31.步骤204，根据比对结果判断待检测硬件设备的各个部件是否组装完整。
32.在许多硬件设备的检测中，由于硬件设备的零部件较小，例如螺丝等，零部件的分布也较随机，通过人工质检员进行目检较为复杂，且由于该工作较为单调和重复，人工质检员在进行检测时易出现视觉疲劳，从而发生漏检的情况。上述检测硬件设备的方法中，可以应用到检测交换机产品、服务器、网卡等高密度部件的网络硬件设备中，通过提取待检测硬件设备的第一特征值，并将第一特征值进行分类和标号后，将相应的第一标号和标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对，从而检测硬件设备的各个部件是组装完整，从而改善了现有技术中人工质检结果准确性较低的情况。
33.在步骤201中，示例性地说明，提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对第一特征值进行分类，其中，同一类别的第一特征值
相同，例如，由于硬件设备的部件多且较分散，可以将待检测硬件设备放置于指定检测区域，通过高清高速相机对待检测硬件设备进行多个方向多批次的图像采集，其中，采集方向可以通过步进电机旋转台进行调整，直至待检测硬件设备的各个方向的图像均完成采集后，对采集后的图像的灰度图进行特征提取，由于各个部件在图像中的灰度值不同，相应的第一特征值也不相同，可以将各个部件根据第一特征值进行分类，第一特征值相同的划分为同一类别，例如，同一型号螺丝的第一特征值相同，则将该型号的螺丝对应的第一特征值划分为同一类别。
34.在步骤202中，示例性地说明，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应的第一标号，例如，当同一类别的第一特征值有多个时，既可以是第一特征值相应的部件有多个，也可以是高清高速相机进行图像采集时出现了误差，为了区分每个第一特征值所对应的部件，则需要对同一类别的第一特征值进行标号，如，待检测硬件设备的四个角均有螺丝，则为了区分相应的第一特征值以便后期进行特征值比对，则可以分别对四个角的螺丝所对应第一特征值进行标号，如，第一个角的第一特征值标1，第二个角的第一特征值标2，第三个角的第一特征值标3，第四个角的第一特征值标4。
35.在步骤203至204中，示例性地说明，将第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对,获得比对结果，根据比对结果判断待检测硬件设备的各个部件是否组装完整，例如，比对既可以是进行数量比对也可以是进行标号的比对，如，可以将待检测硬件设备的螺丝所对应的第一标号和标准数据库中的螺丝所对应的第二标号进行比对，若第一标号的数量和第二标号的数量相同，则待检测硬件设备的螺丝组装完整，进一步地，也可以对标号进行一一比对，如第一标号的标号1和第二标号的标号1比对，第一标号的标号2和第二标号的标号2比对，以此类推，在此不再赘述。若第二标号的标号2未在第一标号中找到标号2与之匹配，则说明标号2的第一特征值所对应的螺丝未组装。通过该方法，既可以检测硬件设备是否组装完整，也可以明确缺少部件的具体位置，从而进一步提高了检测的准确性和效率。
36.在另一个实施例中，也可以直接将第一标号的数值与第二标号的数值进行比对，获得检测结果。
37.在一个实施例中，如图3所示，标准数据库的建立，包括以下步骤：
38.步骤301，多次获取合格硬件设备的第二特征值，并根据合格硬件设备的各个部件对应的灰度值对第二特征值进行分类，其中，同一类别的第二特征值相同；
39.步骤302，将同一类别的第二特征值进行标号，获得第二特征值对应的第二标号；
40.步骤303，将第二特征值和所对应的第二标号存储至标准数据库。
41.在步骤301中，示例性地说明，多次获取合格硬件设备的第二特征值，并根据合格硬件设备的各个部件对应的灰度值对第二特征值进行分类，其中，同一类别的第二特征值相同，例如，为了提高检测硬件设备的准确性，可以多次采集合格硬件设备各个方向的图像，并对图像的灰度图进行特征提取，获得第二特征值，由于相同部件的灰度值相同，因此在提取相应的特征时，第二特征值相近，均在同一固定范围内，将相近的第二特征值进行分类。
42.在步骤302至步骤303中，示例性地说明，将同一类别的第二特征值进行标号，获得第二特征值对应的第二标号，将第二特征值和所对应的第二标号存储至标准数据库，例如，
将同一类别的第二特征值进行标号，可以按照同一类别中的部件在合格硬件设备的位置进行，然后将第二特征值和对应的第二标号存储至标准数据库，以实现标准数据库的建立。
43.在一个实施例中，如图4所示，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应的第一标号，包括：
44.步骤401，获取第一特征值对应的第一坐标信息，根据第一坐标信息，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应第一标号。
45.在步骤401中，示例性地说明，获取第一特征值对应的第一坐标信息，根据第一坐标信息，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应第一标号，例如，为了进一步提高检测的准确性，可以在检测到部件组装不完整时，进行复检，但如果只是通过标号的数量比对判断组装是否完整，在复检时则需要对同一类的部件进行一一排查，这将耗费较多的时间，因此为了提高复检的效率，可以按照第一特征值所对应的第一坐标信息对第一特征值进行标号，当在比对中发现缺少某第一特征值时，则可以较快地判断出部件缺失的位置，并进行复检。
46.在一个实施例中，如图5所示，提取待检测硬件设备的第一特征值，包括：
47.步骤501，采集待检测硬件设备在各个方向上的图像，并将图像对应的灰度图通过多次卷积神经网络，进行特征提取，获得第一特征值。
48.在步骤501中，示例性地说明，采集待检测硬件设备在各个方向上的图像，并将图像对应的灰度图通过多次卷积神经网络，进行特征提取，获得第一特征值，例如，由于硬件设备的部件数量较多且分布较分散，所以可以对待检测硬件设备进行多个方向的多次图像采集，以避免漏采的情况，采集完成后可以对采集图像的灰度图通过多次卷积神经网络进行特征提取，从而获得第一特征值。其中，卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。
49.在一个实施例中，如图6所示，多次获取合格硬件设备的第二特征值，包括：
50.步骤601，多次调整合格硬件设备至各个指定方向，以采集各个方向上的各个合格硬件设备的多张图像；
51.步骤602，对多张图像进行特征提取，获得合格硬件设备的第二特征值及对应的第二坐标信息。
52.在步骤601中，示例性地说明，多次调整合格硬件设备至各个指定方向，以采集各个方向上的各个合格硬件设备的多张图像，例如，为了提高检测硬件设备的准确性，可以多次采集合格硬件设备各个方向的图像，其中，可以通过高清高速相机进行图像采集，并通过上位机控制步进电机旋转台，以调整合格硬件设备至指定方向。
53.在步骤602，示例性地说明，对多张图像进行特征提取，获得合格硬件设备的第二特征值及对应的第二坐标信息，例如，可以通过卷积神经网络对多张图像的灰度图进行特征提取，同时，由于进行多张图像的特征提取，获得的同一部件的特征值在特定范围内，为了更好地与待检测硬件设备的第一标号进行比对，可以同时获得合格硬件设备的第二坐标信息，并根据第二坐标信息对第二特征值进行标号。
54.在一个实施例中，如图7所示，将第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对；根据比对结果判断待检测硬件设备的各个部件是否组装完整，包括：
55.步骤701，根据第一特征值和第二特征值分别对应的类别，将第一标号与第二标号
进行比对；
56.步骤702，若第一标号的数量小于第二标号的数量，则将第一标号的数值与第二标号的数值进行匹配；
57.步骤703，根据匹配结果确定剩余的第二标号对应的第二特征值；
58.步骤704，根据第二特征值所对应的坐标信息，对待检测硬件设备的各个部件进行复检。
59.在步骤701中，示例性地说明，根据第一特征值和第二特征值分别对应的类别，将第一标号与第二标号进行比对，例如，将同一类别的部件的第一特征值所对应的第一标号和第二特征值所对应的第二标号进行比对，如，属于螺丝的第一标号和第二标号进行比对，既可以比对标号的数值也可以比对标号的数量。
60.在步骤702中，示例性地说明，若第一标号的数量小于第二标号的数量，则将第一标号的数值与第二标号的数值进行匹配，例如，若第一标号的数量小于第二标号的数量，则待检测硬件设备的部件组装不完整，为了进一步确定待检测硬件设备缺少的部件，可以将第一标号的数值和第二标号的数值进行匹配，在一些实施过程中，也可以直接将第一标号的数值和第二标号的数值进行匹配。
61.在步骤703至704中，示例性地说明，根据匹配结果确定剩余的第二标号对应的第二特征值，例如，当第一标号的数量小于第二标号的数量时，第一标号和第二标号进行一一匹配之后，则会有剩余的第二标号，确定剩余的第二标号对应的第二特征值，并根据第二特征值确定相应的部件和第二坐标信息，则在待检测硬件设备中，该相应的部件可能缺失，需要对其进行复检。
62.在一个实施例中，如图8所示，根据第一特征值和第二特征值分别对应的类别，将第一标号与第二标号进行比对，还包括：
63.步骤801，若第一标号的数量与第二标号的数量相等，则待检测硬件设备的各个部件组装完整。
64.在步骤801中，示例性地说明，若第一标号的数量与第二标号的数量相等，则待检测硬件设备的各个部件组装完整，例如，若第一标号的数量与第二标号的数量相等，可以认为待检测硬件设备的同一类别的部件数量和合格硬件设备的同一类别的部件数量相同，则待检测硬件设备的该类别的部件组装完整。
65.应该理解的是，虽然图2-8的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-8中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
66.在一个实施例中，如图9所示，提供了一种检测硬件设备的装置，包括：特征分类模块、特征标号模块、特征比对模块和设备检测模块，其中：
67.特征分类模块，用于提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对第一特征值进行分类，其中，同一类别的第一特征值相同；
68.特征标号模块，用于将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应的第一标号；
69.特征比对模块，用于将第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对，获得比对结果；
70.设备检测模块，用于根据比对结果判断待检测硬件设备的各个部件是否组装完整。
71.可选地，特征比对模块，还用于多次获取合格硬件设备的第二特征值，并根据合格硬件设备的各个部件对应的灰度值对第二特征值进行分类，其中，同一类别的第二特征值相同；将同一类别的第二特征值进行标号，获得第二特征值对应的第二标号；将第二特征值和所对应的第二标号存储至标准数据库。
72.可选地，特征标号模块，还用于获取第一特征值对应的第一坐标信息，根据第一坐标信息，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应第一标号。
73.可选地，特征分类模块，还用于采集待检测硬件设备在各个方向上的图像，并将图像对应的灰度图通过多次卷积神经网络，进行特征提取，获得第一特征值。
74.可选地，特征比对模块，还用于多次调整合格硬件设备至各个指定方向，以采集各个方向上的各个合格硬件设备的多张图像；对多张图像进行特征提取，获得合格硬件设备的第二特征值及对应的第二坐标信息。
75.可选地，特征比对模块，还用于根据第一特征值和第二特征值分别对应的类别，将第一标号与第二标号进行比对；若第一标号的数量小于第二标号的数量，则将第一标号的数值与第二标号的数值进行匹配；根据匹配结果确定剩余的第二标号对应的第二特征值；根据第二特征值所对应的坐标信息，对待检测硬件设备的各个部件进行复检。
76.可选地，特征比对模块，还用于若第一标号的数量与第二标号的数量相等，则待检测硬件设备的各个部件组装完整。
77.关于检测硬件设备的装置的具体限定可以参见上文中对于检测硬件设备的方法的限定，在此不再赘述。上述检测硬件设备的装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
78.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种检测硬件设备的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
79.本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设
备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
80.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
81.提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对第一特征值进行分类，其中，同一类别的第一特征值相同；
82.将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应的第一标号；
83.将第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对,获得比对结果；
84.根据比对结果判断待检测硬件设备的各个部件是否组装完整。
85.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
86.多次获取合格硬件设备的第二特征值，并根据合格硬件设备的各个部件对应的灰度值对第二特征值进行分类，其中，同一类别的第二特征值相同；
87.将同一类别的第二特征值进行标号，获得第二特征值对应的第二标号；
88.将第二特征值和所对应的第二标号存储至标准数据库。
89.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
90.获取第一特征值对应的第一坐标信息，根据第一坐标信息，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应第一标号。
91.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
92.采集待检测硬件设备在各个方向上的图像，并将图像对应的灰度图通过多次卷积神经网络，进行特征提取，获得第一特征值。
93.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
94.多次调整合格硬件设备至各个指定方向，以采集各个方向上的各个合格硬件设备的多张图像；
95.对多张图像进行特征提取，获得合格硬件设备的第二特征值及对应的第二坐标信息。
96.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
97.根据第一特征值和第二特征值分别对应的类别，将第一标号与第二标号进行比对；
98.若第一标号的数量小于第二标号的数量，则将第一标号的数值与第二标号的数值进行匹配；
99.根据匹配结果确定剩余的第二标号对应的第二特征值；
100.根据第二特征值所对应的坐标信息，对待检测硬件设备的各个部件进行复检。
101.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
102.若第一标号的数量与第二标号的数量相等，则待检测硬件设备的各个部件组装完整。
103.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
104.提取待检测硬件设备的第一特征值，并根据待检测硬件设备的各个部件对应的灰度值对第一特征值进行分类，其中，同一类别的第一特征值相同；
105.将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应的第一标号；
106.将第一标号与标准数据库中的第二特征值对应的第二标号进行比对,获得比对结果；
107.根据比对结果判断待检测硬件设备的各个部件是否组装完整。
108.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
109.多次获取合格硬件设备的第二特征值，并根据合格硬件设备的各个部件对应的灰度值对第二特征值进行分类，其中，同一类别的第二特征值相同；
110.将同一类别的第二特征值进行标号，获得第二特征值对应的第二标号；
111.将第二特征值和所对应的第二标号存储至标准数据库。
112.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
113.获取第一特征值对应的第一坐标信息，根据第一坐标信息，将同一类别的第一特征值分别进行标号，获得第一特征值对应第一标号。
114.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
115.采集待检测硬件设备在各个方向上的图像，并将图像对应的灰度图通过多次卷积神经网络，进行特征提取，获得第一特征值。
116.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
117.多次调整合格硬件设备至各个指定方向，以采集各个方向上的各个合格硬件设备的多张图像；
118.对多张图像进行特征提取，获得合格硬件设备的第二特征值及对应的第二坐标信息。
119.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
120.根据第一特征值和第二特征值分别对应的类别，将第一标号与第二标号进行比对；
121.若第一标号的数量小于第二标号的数量，则将第一标号的数值与第二标号的数值进行匹配；
122.根据匹配结果确定剩余的第二标号对应的第二特征值；
123.根据第二特征值所对应的坐标信息，对待检测硬件设备的各个部件进行复检。
124.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
125.若第一标号的数量与第二标号的数量相等，则待检测硬件设备的各个部件组装完整。
126.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram
(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
127.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
128.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。