基于图像特征的二极体导线架质量检测方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，提出了基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，包括：采集二极体导线架的表面灰度图像；对表面灰度图像得到若干局部划痕区域及其他局部区域；根据局部划痕区域中像素点的灰度及梯度，获取像素点的划痕可能性；根据划痕可能性获取局部划痕区域中的浅划痕像素点；根据局部划痕区域中深划痕像素点与浅划痕像素点的灰度及梯度，迭代获取每个局部划痕区域的最终最佳阈值，以及所有其他局部区域的最终最佳阈值；根据最终最佳阈值分割得到机械划痕

【技术实现步骤摘要】
基于图像特征的二极体导线架质量检测方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理领域，具体涉及基于图像特征的二极体导线架质量检测方法
。

技术介绍

[0002]二极体导线架在生产过程中，因模具表面不够光滑或模具凸出部分过于锐利，导致二极体导线架表面产生机械划痕，严重影响二极体导线架的质量，因此需要对二极体导线架进行及时的质量检测
。
由于机械划痕与二极体导线架表面存在明显的灰度差异，现有方法中常用迭代阈值分割进行质量检测，然而机械划痕存在深浅差异，深划痕容易通过迭代阈值分割得到，而浅划痕由于灰度差异较小，容易被忽略，进而导致机械划痕的检测存在误差，而浅划痕可能由于磨损形成深划痕，导致二极体导线架更严重的质量问题，因此需要对迭代阈值分割进行优化，保证能够检测到深浅划痕，避免质量检测结果存在误差
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，以解决现有的对二极体导线架通过划痕进行质量检测时由于划痕存在深浅差异导致检测结果不准确的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，该方法包括以下步骤：采集二极体导线架的表面图像，预处理得到表面灰度图像；对表面灰度图像通过迭代阈值分割得到若干深划痕像素点，对表面灰度图像进行划分并结合深划痕像素点，得到若干局部划痕区域及其他局部区域；根据局部划痕区域中像素点的灰度及梯度，获取局部划痕区域中除深划痕像素点之外其他每个像素点的划痕可能性；根据划痕可能性获取局部划痕区域中的浅划痕像素点；根据局部划痕区域中深划痕像素点与浅划痕像素点的灰度及梯度，迭代获取每个局部划痕区域的最终最佳阈值，以及所有其他局部区域的最终最佳阈值；根据最终最佳阈值分割得到机械划痕
。
[0004]进一步的，所述预处理得到表面灰度图像，包括的具体方法为：对二极体导线架的表面图像进行灰度化处理，并对灰度化后的图像通过高斯滤波进行去噪处理，处理后的图像记为表面灰度图像
。
[0005]进一步的，所述对表面灰度图像通过迭代阈值分割得到若干深划痕像素点，包括的具体方法为：对表面灰度图像进行迭代阈值分割，设置初始参数及初始阈值，初始阈值采用表面灰度图像中所有像素点的灰度值均值，通过迭代阈值分割，得到最佳阈值，记为初始最佳阈值；将灰度值小于初始最佳阈值的像素点记为深划痕像素点，得到若干深划痕像素点
。
[0006]进一步的，所述得到若干局部划痕区域及其他局部区域，包括的具体方法为：对表面灰度图像进行区域划分，将划分得到的区域记为局部区域，将内部存在深划痕像素点的局部区域记为局部划痕区域，不存在深划痕像素点的局部区域记为其他局部区域
。
[0007]进一步的，所述局部划痕区域中除深划痕像素点之外其他每个像素点的划痕可能性，具体的获取方法为：根据局部划痕区域中深划痕像素点的梯度，获取每个局部划痕区域的深划痕垂直方向；对于任意一个局部划痕区域，获取该局部划痕区域中除深划痕像素点之外每个像素点的梯度方向，该局部划痕区域中除深划痕像素点之外第个像素点的划痕可能性的计算方法为：其中，表示该局部划痕区域中除深划痕像素点之外第个像素点的梯度方向，表示该局部划痕区域的深划痕垂直方向，表示该局部划痕区域中除深划痕像素点之外第个像素点的灰度值，表示该局部划痕区域中所有深划痕像素点的灰度值最大值，表示求绝对值，为避免分母为0的超参数
。
[0008]进一步的，所述每个局部划痕区域的深划痕垂直方向，具体的获取方法为：对于任意一个局部划痕区域，获取该局部划痕区域内每个深划痕像素点的梯度方向，对于任意一个梯度方向，获取该梯度方向与其他梯度方向的夹角的正弦值的均值，将所有梯度方向中得到的均值最小的梯度方向，作为该局部划痕区域的深划痕垂直方向
。
[0009]进一步的，所述根据划痕可能性获取局部划痕区域中的浅划痕像素点，包括的具体方法为：预设划痕阈值，对于任意一个局部划痕区域，将该局部划痕区域中划痕可能性大于或等于划痕阈值的像素点，记为浅划痕像素点
。
[0010]进一步的，所述迭代获取每个局部划痕区域的最终最佳阈值，以及所有其他局部区域的最终最佳阈值，包括的具体方法为：对于任意一个局部划痕区域，获取该局部划痕区域中若干浅划痕像素点，根据若干浅划痕像素点的梯度方向，获取该局部划痕区域的浅划痕垂直方向；将该局部划痕区域当前得到的深划痕像素点及浅划痕像素点的分割情况作为第一次迭代；根据深划痕垂直方向
、
浅划痕垂直方向及深划痕像素点与浅划痕像素点的灰度值，得到局部划痕区域每次迭代下的阈值；对于该局部划痕区域第一次迭代得到新的阈值后，小于阈值的作为新的深划痕像素点，计算深划痕垂直方向，重新计算划痕可能性，再得到新的若干浅划痕像素点及浅划痕垂直方向，计算得到第二次迭代下的阈值；对该局部划痕区域进行迭代阈值分割，得到该局部划痕区域的最佳阈值，记为该局部划痕区域的最终最佳阈值；获取每个局部划痕区域的最终最佳阈值，将所有最终最佳阈值的均值，作为所有其他局部区域的最终最佳阈值
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[0011]进一步的，所述得到局部划痕区域每次迭代下的阈值，包括的具体方法为：
对于任意一个局部划痕区域，该局部划痕区域第次迭代下的阈值的计算方法为：为：其中，表示该局部划痕区域第次迭代下的调整权重，表示该局部划痕区域第次迭代下得到的所有浅划痕像素点的灰度值均值，表示该局部划痕区域第次迭代下除深划痕像素点及浅划痕像素点之外其他像素点的灰度值均值；表示该局部划痕区域第次迭代下的浅划痕垂直方向，表示该局部划痕区域第次迭代下的深划痕垂直方向，表示该局部划痕区域第次迭代下得到的所有深划痕像素点的灰度值均值，表示求绝对值，为避免分母为0的超参数
。
[0012]进一步的，所述根据最终最佳阈值分割得到机械划痕，包括的具体方法为：对于任意一个局部划痕区域或其他局部区域，通过该区域的最终最佳阈值进行阈值分割，将灰度值小于最终最佳阈值的像素点组成的区域作为前景区域，记为机械划痕；将灰度值大于或等于最终最佳阈值的像素点组成的区域作为背景区域；对每个局部划痕区域或其他局部区域得到机械划痕的前景区域及背景区域
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[0013]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过对二极体导线架的表面灰度图像进行优化的迭代阈值分割，根据分割结果得到机械划痕，实现对二极体导线架的质量检测；其中在传统迭代阈值分割后，通过对表面灰度图像进行区域划分，得到包含深划痕像素点的局部划痕区域及不包含深划痕像素点的其他局部区域，通过对局部划痕区域内部像素点分析其与深划痕像素点在梯度及灰度上的一致性，量化得到划痕可能性，通过划痕可能性反映像素点为浅划痕的概率，进而得到浅划痕，再根据浅划痕与深划痕在局部划痕区域的梯度与灰度差异，对局部划痕区域进行迭代的阈值获取，使得局部范围内浅划痕与深划痕在灰度变化上逐渐趋于一致，进而得到最终最佳阈值，通过最终最佳阈值分割得到机械划痕，使得二极体导线架表面的机械划痕不会本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集二极体导线架的表面图像，预处理得到表面灰度图像；对表面灰度图像通过迭代阈值分割得到若干深划痕像素点，对表面灰度图像进行划分并结合深划痕像素点，得到若干局部划痕区域及其他局部区域；根据局部划痕区域中像素点的灰度及梯度，获取局部划痕区域中除深划痕像素点之外其他每个像素点的划痕可能性；根据划痕可能性获取局部划痕区域中的浅划痕像素点；根据局部划痕区域中深划痕像素点与浅划痕像素点的灰度及梯度，迭代获取每个局部划痕区域的最终最佳阈值，以及所有其他局部区域的最终最佳阈值；根据最终最佳阈值分割得到机械划痕
。2.
根据权利要求1所述的基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，其特征在于，所述预处理得到表面灰度图像，包括的具体方法为：对二极体导线架的表面图像进行灰度化处理，并对灰度化后的图像通过高斯滤波进行去噪处理，处理后的图像记为表面灰度图像
。3.
根据权利要求1所述的基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，其特征在于，所述对表面灰度图像通过迭代阈值分割得到若干深划痕像素点，包括的具体方法为：对表面灰度图像进行迭代阈值分割，设置初始参数及初始阈值，初始阈值采用表面灰度图像中所有像素点的灰度值均值，通过迭代阈值分割，得到最佳阈值，记为初始最佳阈值；将灰度值小于初始最佳阈值的像素点记为深划痕像素点，得到若干深划痕像素点
。4.
根据权利要求1所述的基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，其特征在于，所述得到若干局部划痕区域及其他局部区域，包括的具体方法为：对表面灰度图像进行区域划分，将划分得到的区域记为局部区域，将内部存在深划痕像素点的局部区域记为局部划痕区域，不存在深划痕像素点的局部区域记为其他局部区域
。5.
根据权利要求1所述的基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，其特征在于，所述局部划痕区域中除深划痕像素点之外其他每个像素点的划痕可能性，具体的获取方法为：根据局部划痕区域中深划痕像素点的梯度，获取每个局部划痕区域的深划痕垂直方向；对于任意一个局部划痕区域，获取该局部划痕区域中除深划痕像素点之外每个像素点的梯度方向，该局部划痕区域中除深划痕像素点之外第个像素点的划痕可能性的计算方法为：其中，表示该局部划痕区域中除深划痕像素点之外第个像素点的梯度方向，表示该局部划痕区域的深划痕垂直方向，表示该局部划痕区域中除深划痕像素点之外第个像素点的灰度值，表示该局部划痕区域中所有深划痕像素点的灰度值最大值，表示求绝对值，为避免分母为0的超参数
。6.
根据权利要求5所述的基于图像特征的二极体导线架质量检测方法，其特征在于，所
述每个局部划痕区域的深划痕垂直方向，具体的获取方法为：对于任意一个局部划痕区域，获取该局部划痕区域内每个深划痕像素点的梯度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海，费杰，刘成硕，刘立华，
申请(专利权)人：济南界龙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：