基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法技术

本发明专利技术提出基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法，用于钢化玻璃测试中的碎片图像分割，所述方法包括以下步骤；步骤一、以胶带粘贴于钢化玻璃的单面区域后，再以测试用的敲击器对其击碎处理，形成被胶带固定的碎裂玻璃集合体；步骤二、把碎裂玻璃集合体置于可发光的透明平台上，再以位于平台上方的线扫相机获取碎裂玻璃集合体的扫描图像；步骤三、以边缘增强方法与梯度引导方法对扫描图像中的玻璃碎片边缘进行识别，获取玻璃被击碎后的碎片分割状态；本发明专利技术通过线扫相机捕获玻璃区域的图像，能解决在实际应用中由于图像噪声、光照不均匀引起的边缘间断，以及其他因素导致图像边缘出现抖动，难以采用统一的阈值分割开的问题。割开的问题。割开的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法


[0001]本专利技术涉及图像生成和图像检索
，尤其是基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法。

技术介绍

[0002]从2003年5月1日起，我国实行了钢化玻璃的强制性检验制度，要求对建筑物、汽车等场景中的玻璃进行检验和测试。钢化玻璃分割技术，是对钢化玻璃进行性能测试的必要技术。通过和厂家沟通，在生产线生产钢化玻璃时，至少对生产的第一片玻璃、中间玻璃、最后一片玻璃，敲碎，并统计玻璃的最密最稀疏区域。工厂对于普通的品质检测设备，预算有限，采用深度学习算法，进行全图的分割，需要极大的GPU内存，将增加几万的硬件成本。因此本文基于计算机视觉技术的玻璃分割算法，旨在通过CPU等普通常见的计算机算力设备进行玻璃碎片的准确分割。
[0003]其中碎片分割方法，如仅采用边缘检测的图像分割方法，缺点在于：首先数码相机拍摄的照片，存在视角的差异，导致分割的玻璃大小不一。其次逐像素的玻璃检测分割方法，只适用于小的区域，对于大面积的天窗与建筑玻璃，计算量过大。
[0004]如果仅采用一阶算子对玻璃边缘分割采用何种检测算子进行了研究，则并没有分析玻璃成像中，可能出现的边缘断裂的情况，在实际使用中受限。
[0005]总之，玻璃碎片分割算法研究还处于学术研究的阶段，没有真正对玻璃生产过程中的分割情况进行深入的研究。为了解决以上，成像视角的差异，本专利技术专利采用了线扫相机进行玻璃的表面进行平行扫描，解决成像差异。采用拉普拉斯算子进行边缘增强，并结合梯度引导进行二次分割，解决边缘断裂的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术提出基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法，通过线扫相机捕获玻璃区域的图像，能解决在实际应用中由于图像噪声、光照不均匀引起的边缘间断，以及其他因素导致图像边缘出现抖动，难以采用统一的阈值分割开的问题。
[0007]本专利技术采用以下技术方案。
[0008]基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法，用于钢化玻璃测试中的碎片图像分割，所述方法包括以下步骤；
[0009]步骤一、以胶带粘贴于钢化玻璃的单面区域后，再以测试用的敲击器对其击碎处理，形成被胶带固定的碎裂玻璃集合体；
[0010]步骤二、把碎裂玻璃集合体置于可发光的透明平台上，再以位于平台上方的线扫相机获取碎裂玻璃集合体的扫描图像；
[0011]步骤三、以边缘增强方法与梯度引导方法对扫描图像中的玻璃碎片边缘进行识别，获取玻璃被击碎后的碎片分割状态。
[0012]所述透明平台的光源采用长条形线扫光源，光源设于透明平台底部；当透明平台
的光从碎裂玻璃集合体透射时，其光线在碎裂玻璃集合体的玻璃碎片的中心区域充分透射，使玻璃碎片的中心区域在扫描图像中呈白色；透明平台的光在玻璃碎片的边缘区域则被折射及反射形成散射光，使玻璃碎片的边缘区域在扫描图像中呈灰黑色。
[0013]所述步骤三中的边缘增强方法包括以下步骤；
[0014]步骤A1、确定碎裂玻璃集合体的玻璃区域，把玻璃区域与背景分开，采用寻找最大轮廓的方式寻找玻璃区域。对于输入图像采用阈值为thresh_a＝60进行图像的二值化，使颜色较深的玻璃边缘区域变为黑色，而玻璃中心区域变为白色区域，采用轮廓查找函数在扫描图像的原图中查找面积最大的轮廓，将其作为玻璃区域；
[0015]步骤A2、对玻璃区域进行初步分割，先对玻璃区域I进行拉普拉斯边缘增强，获取玻璃区域的拉普拉斯梯度图，公式为
[0016]I
laplance
＝Laplance(I)
ꢀꢀ
公式一；
[0017]再对捕获的原始图像玻璃区域减去对应的梯图像，进行边缘增强，公式为
[0018]I
enhance
＝I
‑
I
laplance
ꢀꢀ
公式二；
[0019]对增强后I
enhance
的采用阈值为thresh_b＝120进行阈值化，既可以获得初步的玻璃分割结果I
mask_raw
：公式为：
[0020]I
mask_raw
＝threhold(I
laplance
)
ꢀꢀ
公式三。
[0021]所述梯度引导方法用于对步骤A2中初步的玻璃分割结果I
mask_raw
中难以分割的玻璃合并块进行进一步分割，即对面积在玻璃区域面积1％以下的玻璃小块进行二次分割，包括以下步骤；
[0022]步骤B1、首先对连接在一起的玻璃区域，获取其掩码区域，并利用掩码把难以分割的区域的原图获取出来定义为I
pieces
；
[0023]步骤B2、取更大的阈值对难以分割的玻璃区域中的边缘进行更强力的分割，胶带的线与玻璃空隙的权衡取得本次的阈值为thresh_c＝180，公式为
[0024]I
pieces_threh
＝threshold(I
pieces
)
ꢀꢀ
公式四；
[0025]步骤B3、对于粗略的边缘可能依然存在边缘是分割的线段的情况，对其进一步对其进行腐蚀操作，选取的内核大小为kernel的腐蚀核，公式为
[0026]I
pieces_erode
＝erode(I
pieces_threh
，kernel)
ꢀꢀ
公式五；
[0027]步骤B4、对腐蚀的边缘进行细化，对所有的边缘区域的端点，寻找每个点n*n临域内有且只有一个前景点，每隔5度计算该点的梯度，看哪个方向梯度更大，创建一个2n*n的矩形，设x轴为n，y轴高度为2n，若y方向梯度更大则取临域为n*2n，若有断边的前景点，则将该断边的端点和前景点之间的点进行连线，连线中间也改为前景点的值；形成能把相邻的前景点连接起来，同时又能保证边缘信息正确性的边缘连接结果，以公式表述为
[0028]I
pieces_line
＝connect_line(thining(I
pieces_erode
))
ꢀꢀ
公式六；
[0029]步骤B5、把前一步分割的边缘I
pieces_line
与前一次分割的边缘I
pieces_threh
进行融合操作，并贴回I
mask_raw
即可得到全部玻璃碎片区域的分割结果。
[0030]所述梯度引导方法中，先对全部的玻璃小块区域进行排序，再选取面积1％的玻璃区域进行二次分割。
[0031]在步骤B5后，需对步骤B5中的分割结果进行小块区域抑制，所述小块区域为在多次的分割与阈值化处理后玻璃图像中存在的因小的杂质形成的无须关注的小的碎片区域，
具体方法为，对图像中玻璃块中存在上级轮廓的小区域或者该玻璃的面积小于一个最小的定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法，用于钢化玻璃测试中的碎片图像分割，其特征在于：所述方法包括以下步骤；步骤一、以胶带粘贴于钢化玻璃的单面区域后，再以测试用的敲击器对其击碎处理，形成被胶带固定的碎裂玻璃集合体；步骤二、把碎裂玻璃集合体置于可发光的透明平台上，再以位于平台上方的线扫相机获取碎裂玻璃集合体的扫描图像；步骤三、以边缘增强方法与梯度引导方法对扫描图像中的玻璃碎片边缘进行识别，获取玻璃被击碎后的碎片分割状态。2.根据权利要求1所述的基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法，其特征在于：所述透明平台的光源采用长条形线扫光源，光源设于透明平台底部；当透明平台的光从碎裂玻璃集合体透射时，其光线在碎裂玻璃集合体的玻璃碎片的中心区域充分透射，使玻璃碎片的中心区域在扫描图像中呈白色；透明平台的光在玻璃碎片的边缘区域则被折射及反射形成散射光，使玻璃碎片的边缘区域在扫描图像中呈灰黑色。3.根据权利要求2所述的基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法，其特征在于：所述步骤三中的边缘增强方法包括以下步骤；步骤A1、确定碎裂玻璃集合体的玻璃区域，把玻璃区域与背景分开，采用寻找最大轮廓的方式寻找玻璃区域。对于输入图像采用阈值为thresh_a＝60进行图像的二值化，使颜色较深的玻璃边缘区域变为黑色，而玻璃中心区域变为白色区域，采用轮廓查找函数在扫描图像的原图中查找面积最大的轮廓，将其作为玻璃区域；步骤A2、对玻璃区域进行初步分割，先对玻璃区域I进行拉普拉斯边缘增强，获取玻璃区域的拉普拉斯梯度图，公式为I
laplance
＝Laplance(I) 公式一；再对捕获的原始图像玻璃区域减去对应的梯图像，进行边缘增强，公式为I
enhance
＝I
‑
I
laplance 公式二；对增强后I
enbance
的采用阈值为thresh_b＝120进行阈值化，既可以获得初步的玻璃分割结果I
mask_raw
：公式为：I
mask_raw
＝threhold(I
laplance
) 公式三。4.根据权利要求3所述的基于边缘增强与梯度引导二次分割的玻璃碎片分割方法，其特征在于：所述梯度引导方法用于对步骤A2中初步的玻璃分割结果I
mask_raw
中难以分割的玻璃合并块进行进一步分割，即对面积在玻璃区域面积1％以下的玻璃小块进行二次分割，包括以下步骤；步骤B1、首先对连接在一起的玻璃区域，获取其掩码区域，并利用掩...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢军伟，罗鸣，林拓，余恺鑫，童同，高钦泉，
申请(专利权)人：福建帝视信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：