【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法。
技术介绍
1、橡胶与金属材料粘接常用于密封和修复金属表面，通常对金属表面进行处理，在对其表面预涂金属处理剂便于橡胶与金属材料之间粘连更为紧密，但放置时间过久可能会使得金属处理剂涂层出现气泡、剥落、裂缝等缺陷，导致粘接制品的可靠性降低，因此对于粘接表面处理质量识别十分重要。
2、在利用图像处理技术进行质量识别时，由于金属处理剂自身内部存在些许细微颗粒以及金属材料表面经过处理后是粗糙的，导致获取的图像内部有大量的噪点，影响粘接表面处理质量识别，从而产生误识别，降低整体的质量识别效果。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法。
2、本专利技术的一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，该方法包括以下步骤：
4、获取金属材料表面图像；
5、获取金属材料表面图像中每个像素点的四个象限；根据每个象限的灰度均值与所属像素点的灰度值差异，得到金属材料表面图像中每个像素点的滤波程度；依据滤波程度的大小得到若干待滤波像素点；
6、预设每个待滤波像素点的初始参考块；根据待滤波像素点的初始参考块内待滤波像素点的数量和滤波程度，得到每个待滤波像素点的参考块边长；依据待滤波像素点的参考块边长获取每个待滤波像素点的参考块
7、根据待滤波像素点的邻域块与参考块内灰度值的波动差异，得到金属材料表面图像中每个待滤波像素点的每个邻域块的滤波权重；依据滤波权重利用非局部均值滤波算法对金属材料表面图像进行滤波，得到滤波之后的金属材料表面图像；
8、对滤波之后的金属材料表面图像进行阈值分割，得到金属材料表面的缺陷区域，依据缺陷区域在金属材料表面图像的占比，得到金属材料粘接表面处理的质量。
9、进一步地，所述获取金属材料表面图像中每个像素点的四个象限的具体方法如下：
10、将金属材料表面图像中任意一个像素点，记为目标像素点，过目标像素点分别作一条水平线和竖直线，将金属材料表面图像划分为四个图像块，作为目标像素点的四个象限。
11、进一步地，所述根据每个象限的灰度均值与所属像素点的灰度值差异，得到金属材料表面图像中每个像素点的滤波程度，包括的具体步骤如下：
12、
13、式中，为金属材料表面图像中第个像素点的灰度值，为第个像素点的八邻域范围内所有像素点的灰度均值；的具体获取方法如下：将与第个像素点的灰度值相同且距离最近的像素点，记为第一像素点，将第个像素点与第一像素点之间的欧式距离，记为；为第个像素点的第个象限内所有像素点的灰度均值，为第个像素点的第个象限内所有像素点的灰度均值，为取绝对值，为第个像素点的滤波程度。
14、进一步地，所述根据待滤波像素点的初始参考块内待滤波像素点的数量和滤波程度，得到每个待滤波像素点的参考块边长，包括的具体步骤如下：
15、
16、式中，为金属材料表面图像中第个待滤波像素点的初始参考块内待滤波像素点的数量，为第个待滤波像素点的初始参考块内第个待滤波像素点的滤波程度，为sigmoid函数，为将中数值向上舍入为最接近的奇数的函数，为第个待滤波像素点的参考块边长。
17、进一步地，所述根据待滤波像素点的参考块和搜索窗口内灰度值的变化差异，得到每个待滤波像素点的邻域块数量，包括的具体步骤如下：
18、
19、式中，为金属材料表面图像中第个待滤波像素点的参考块内所有像素点的灰度值的方差，为第个待滤波像素点的搜索窗口内所有像素点的灰度值的方差，为取绝对值，为向上取整，为第个待滤波像素点的邻域块数量，为预设的一个第三数值。
20、进一步地，所述依据邻域块数量获取每个待滤波像素点的若干邻域块，包括的具体步骤如下：
21、将任意一个待滤波像素点，记为目标待滤波像素点；
22、在目标待滤波像素点的搜索窗口内，获取与目标待滤波像素点的参考块大小相同且不完全重合的所有窗口，记为目标待滤波像素点的初始邻域块；将目标待滤波像素点的任意一个初始邻域块，记为目标初始邻域块；
23、获取目标初始邻域块与目标待滤波像素点的参考块除中心位置外每个对应位置的像素点的灰度值的差值绝对值，将目标初始邻域块与目标待滤波像素点的参考块除中心位置外所有对应位置的像素点的灰度值的差值绝对值的累加值，记为目标初始邻域块与目标待滤波像素点的参考块的相似因子，获取目标待滤波像素点的每个初始邻域块与目标待滤波像素点的参考块的相似因子，将目标待滤波像素点的所有初始邻域块与参考块的相似因子按照从小到大的顺序进行排列，得到一个序列，记为目标待滤波像素点的相似因子序列，将目标待滤波像素点的邻域块数量，记为，将所述相似因子序列中前个相似因子对应的初始邻域块，作为目标待滤波像素点的邻域块。
24、进一步地，所述根据待滤波像素点的邻域块与参考块内灰度值的波动差异，得到金属材料表面图像中每个待滤波像素点的每个邻域块的滤波权重，包括的具体步骤如下：
25、
26、式中，为金属材料表面图像中第个待滤波像素点的参考块内所有像素点的灰度值的方差，为第个待滤波像素点的第个邻域块内所有像素点的灰度值的方差，为取绝对值，的具体获取方法如下：将第个待滤波像素点的第个邻域块内中心像素点，记为第二像素点，将第个待滤波像素点与第二像素点之间的欧式距离，记为；为以自然常数为底的指数函数，为金属材料表面图像中第个待滤波像素点的第个邻域块的滤波权重。
27、进一步地，所述预设每个待滤波像素点的搜索窗口，包括的具体步骤如下：
28、将任意一个待滤波像素点，记为目标待滤波像素点；
29、以目标待滤波像素点为中心构建一个的窗口，记为目标待滤波像素点的搜索窗口，为预设的一个第二数值。
30、进一步地，所述预设每个待滤波像素点的初始参考块，包括的具体步骤如下：
31、将任意一个待滤波像素点，记为目标待滤波像素点；
32、以目标待滤波像素点为中心构建一个的窗口，记为目标待滤波像素点的初始参考块，为预设的一个第一数值。
33、进一步地，所述依据滤波程度的大小得到若干待滤波像素点，包括的具体步骤如下：
34、预设一个第一阈值，将金属材料表面图像中滤波程度大于第一阈值的像素点，作为待滤波像素点。
35、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术在获取到金属材料表面图像后，通过图像中每个像素点的每个象限的灰度均值与所属像素点的灰度值差异，得到金属材料表面图像中每个像素点本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述获取金属材料表面图像中每个像素点的四个象限的具体方法如下：
3.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述根据待滤波像素点的参考块和搜索窗口内灰度值的变化差异，得到每个待滤波像素点的邻域块数量，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述依据邻域块数量获取每个待滤波像素点的若干邻域块，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述根据待滤波像素点的邻域块与参考块内灰度值的波动差异，得到金属材料表面图像中每个待滤波像素点的每个邻域块的滤波权重，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述预设每个待滤波像素点的搜索窗口，包括的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述依据滤波程度的大小得到若干待滤波像素点，包括的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述获取金属材料表面图像中每个像素点的四个象限的具体方法如下：
3.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述根据待滤波像素点的参考块和搜索窗口内灰度值的变化差异，得到每个待滤波像素点的邻域块数量，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种橡胶与金属材料粘接表面处理质量识别方法，其特征在于，所述依据邻域块数量获取每个待滤波像素点的若干邻域块，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种橡...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉琴，杨爽，
申请(专利权)人：安达斯科技大连有限公司，
类型：发明
国别省市：
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