基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统技术方案

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，该系统包括：通过多个模块之间的相互配合可以实现以下步骤：获取待检测飞机部件对应的目标空间图像；对目标空间图像中的每个像素点进行颜色差异分析处理；在预设数量个预设方向上对目标空间图像中的每个像素点进行颜色对比分析处理；确定目标空间图像中的每个像素点对应的缺陷异常指标；根据目标空间图像中的像素点对应的缺陷异常指标和颜色异常指标，对待检测飞机部件进行裂纹缺陷识别。本发明专利技术通过对目标空间图像进行数据处理，提高了对飞机部件进行裂纹缺陷识别的效率，应用于对飞机部件进行裂纹缺陷识别。纹缺陷识别。纹缺陷识别。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，视觉检测的应用越来越广泛，例如可以应用于飞机部件的缺陷识别。其中，视觉检测可以是用机器代替人眼来做测量和判断。裂纹缺陷是比较常见的飞机部件缺陷。目前，基于视觉检测对飞机部件进行缺陷识别时，通常采用的方式为：基于飞机部件图像，采用神经网络，对飞机部件进行缺陷识别。
[0003]然而，当采用神经网络，对飞机部件进行裂纹缺陷识别时，经常会存在如下技术问题：训练神经网络时，往往需要大量标注了裂纹缺陷区域的飞机部件图像，这些图像的收集往往需要耗费大量的时间，并且训练神经网络的时间往往也较长，因此，往往导致对飞机部件进行裂纹缺陷识别的效率低下。

技术实现思路

[0004]本专利技术的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本专利技术的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0005]为了解决对飞机部件进行裂纹缺陷识别的效率低下的技术问题，本专利技术提出了基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统。
[0006]本专利技术提供了基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，该系统包括：图像获取模块，用于获取待检测飞机部件对应的目标空间图像；颜色差异分析模块，用于对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色差异分析处理，得到所述像素点对应的颜色异常指标；颜色对比分析模块，用于根据颜色异常指标，在预设数量个预设方向上对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色对比分析处理，得到所述像素点对应的颜色对比指标集合；确定模块，用于根据所述目标空间图像中的每个像素点对应的颜色对比指标集合，确定所述像素点对应的缺陷异常指标；缺陷识别模块，用于根据所述目标空间图像中的像素点对应的缺陷异常指标和颜色异常指标，对所述待检测飞机部件进行裂纹缺陷识别。
[0007]可选地，所述目标空间图像为LAB图像。
[0008]可选地，所述对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色差异分析处理，得到所述像素点对应的颜色异常指标，包括：分别对所述像素点对应的LAB值包括的L值、A值和B值进行归一化，得到所述像素
点对应的第一通道值、第二通道值和第三通道值；将所述像素点对应的第一通道值、第二通道值与第三通道值的和，确定为所述像素点对应的整体通道值；将所述像素点对应的第一通道值、第二通道值和第三通道值分别在整体通道值中的占比，确定为所述像素点对应的第一通道占比、第二通道占比和第三通道占比；根据所述像素点对应的第一通道占比、第二通道占比和第三通道占比，确定所述像素点对应的颜色特征熵；确定所述像素点对应的预设邻域内的每个邻域像素点对应的颜色特征熵，作为所述邻域像素点对应的第一特征熵，得到所述像素点对应的第一特征熵集合；将所述像素点对应的颜色特征熵与第一特征熵集合中的每个第一特征熵的差值的绝对值，确定为颜色差异指标，得到所述像素点对应的颜色差异指标集合；根据所述像素点对应的颜色差异指标集合，确定所述像素点对应的颜色异常指标，其中，颜色差异指标集合中的颜色差异指标与颜色异常指标呈正相关。
[0009]可选地，所述根据颜色异常指标，在预设数量个预设方向上对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色对比分析处理，得到所述像素点对应的颜色对比指标集合，包括：对预设数量个预设方向进行分组，得到预设方向组集合；根据颜色异常指标和所述预设方向组集合中的每个预设方向组，确定所述像素点在所述预设方向组对应的颜色对比指标，得到所述像素点对应的颜色对比指标集合。
[0010]可选地，所述根据颜色异常指标和所述预设方向组集合中的每个预设方向组，确定所述像素点在所述预设方向组对应的颜色对比指标，包括：从所述目标空间图像中筛选出所述像素点在所述预设方向组中的每个预设方向对应的参考像素点组，得到参考像素点组集合；根据参考像素点组集合中的每个参考像素点组中的各个参考像素点对应的颜色异常指标，确定所述参考像素点组对应的异常代表指标，得到异常代表指标集合，其中，颜色异常指标与异常代表指标呈正相关；将第一代表指标与第二代表指标的比值，确定为所述像素点在所述预设方向组对应的颜色对比指标，其中，第一代表指标是异常代表指标集合中最大的异常代表指标，第二代表指标是异常代表指标集合中最小的异常代表指标。
[0011]可选地，所述根据所述目标空间图像中的每个像素点对应的颜色对比指标集合，确定所述像素点对应的缺陷异常指标，包括：根据所述像素点对应的预设窗口中的各个窗口像素点对应的颜色对比指标集合，确定第一缺陷指标，其中，颜色对比指标与第一缺陷指标呈正相关；将预设窗口中的每个窗口像素点对应的颜色对比指标集合，组合为所述窗口像素点对应的目标特征坐标；将所述像素点对应的目标特征坐标与预设窗口中的每个窗口像素点对应的目标特征坐标之间的欧式距离，确定为所述窗口像素点对应的颜色波动指标，得到颜色波动指标集合；从颜色波动指标集合中筛选出最大的颜色波动指标，作为目标波动指标；根据第一缺陷指标和目标波动指标，确定所述像素点对应的缺陷异常指标，其中，
第一缺陷指标和目标波动指标均与缺陷异常指标呈正相关。
[0012]可选地，所述根据所述目标空间图像中的像素点对应的缺陷异常指标和颜色异常指标，对所述待检测飞机部件进行裂纹缺陷识别，包括：根据所述目标空间图像中的每个像素点对应的缺陷异常指标和颜色异常指标，确定所述像素点对应的目标缺陷指标，其中，缺陷异常指标和颜色异常指标均与目标缺陷指标呈正相关；根据目标缺陷指标，对所述待检测飞机部件进行裂纹缺陷识别。
[0013]可选地，所述根据目标缺陷指标，对所述待检测飞机部件进行裂纹缺陷识别，包括：根据目标缺陷指标，对所述目标空间图像中的像素点进行区域生长，得到目标区域集合；将所述目标区域集合中的每个目标区域中的各个像素点对应的目标缺陷指标，确定所述目标区域对应的缺陷代表指标，其中，目标缺陷指标与缺陷代表指标呈正相关；当目标区域集合中的目标区域对应的缺陷代表指标大于预设缺陷阈值时，判定目标区域为裂纹缺陷区域。
[0014]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术的基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，通过对目标空间图像进行数据处理，解决了对飞机部件进行裂纹缺陷识别的效率低下的技术问题，提高了对飞机部件进行裂纹缺陷识别的效率。首先，由于目标空间图像上往往包含了待检测飞机部件的表面信息，因此通过图像获取模块实现获取待检测飞机部件对应的目标空间图像，可以便于后续对待检测飞机部件进行裂纹缺陷识别。接着，由于飞机部件发生裂纹缺陷时可能导致颜色发生变化，因此通过颜色差异分析模块实现对目标空间图像中的每个像素点进行颜色差异分析处理，可以便于后续判断像素点是否为裂纹缺陷像素点。其中，裂纹缺陷像素点可以是发生了裂纹缺陷的像素点。然后，综合考虑了颜色异常指标和预设数量个预设方向，对目标空间图像中的每个像素点进行颜色对比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取模块，用于获取待检测飞机部件对应的目标空间图像；颜色差异分析模块，用于对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色差异分析处理，得到所述像素点对应的颜色异常指标；颜色对比分析模块，用于根据颜色异常指标，在预设数量个预设方向上对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色对比分析处理，得到所述像素点对应的颜色对比指标集合；确定模块，用于根据所述目标空间图像中的每个像素点对应的颜色对比指标集合，确定所述像素点对应的缺陷异常指标；缺陷识别模块，用于根据所述目标空间图像中的像素点对应的缺陷异常指标和颜色异常指标，对所述待检测飞机部件进行裂纹缺陷识别。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，其特征在于，所述目标空间图像为LAB图像。3.根据权利要求2所述的一种基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，其特征在于，所述对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色差异分析处理，得到所述像素点对应的颜色异常指标，包括：分别对所述像素点对应的LAB值包括的L值、A值和B值进行归一化，得到所述像素点对应的第一通道值、第二通道值和第三通道值；将所述像素点对应的第一通道值、第二通道值与第三通道值的和，确定为所述像素点对应的整体通道值；将所述像素点对应的第一通道值、第二通道值和第三通道值分别在整体通道值中的占比，确定为所述像素点对应的第一通道占比、第二通道占比和第三通道占比；根据所述像素点对应的第一通道占比、第二通道占比和第三通道占比，确定所述像素点对应的颜色特征熵；确定所述像素点对应的预设邻域内的每个邻域像素点对应的颜色特征熵，作为所述邻域像素点对应的第一特征熵，得到所述像素点对应的第一特征熵集合；将所述像素点对应的颜色特征熵与第一特征熵集合中的每个第一特征熵的差值的绝对值，确定为颜色差异指标，得到所述像素点对应的颜色差异指标集合；根据所述像素点对应的颜色差异指标集合，确定所述像素点对应的颜色异常指标，其中，颜色差异指标集合中的颜色差异指标与颜色异常指标呈正相关。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，其特征在于，所述根据颜色异常指标，在预设数量个预设方向上对所述目标空间图像中的每个像素点进行颜色对比分析处理，得到所述像素点对应的颜色对比指标集合，包括：对预设数量个预设方向进行分组，得到预设方向组集合；根据颜色异常指标和所述预设方向组集合中的每个预设方向组，确定所述像素点在所述预设方向组对应的颜色对比指标，得到所述像素点对应的颜色对比指标集合。5.根据权利要求4所述的一种基于视觉检测的飞机部件缺陷在线识别系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：许凯宁，李顶河，万傲霜，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：