【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及缺陷检测，具体涉及一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法。
技术介绍
1、自行车鞍座皮革质量好坏影响着自行车使用过程中的舒适性、耐久性和安全性，自行车皮革鞍座具有耐用且减震性较好的特点，但是若自行车鞍座在皮革加工上就出现了裂纹、划伤或变形等缺陷时，将影响鞍座在骑行中的使用寿命且维护困难，同时也会带来骑行过程中的安全隐患。故对自行车鞍座的质量检测在生产过程中至关重要。
2、在通常的对获取图像与标准图像进行对比分析进行缺陷检测的方法中，由于自行车鞍座的表面不平整性，皮革表面图像的过程会受到环境光照、阴影或反射等多种的影响，极大程度的影响与标准间的判断，且皮革鞍座表面存在复杂不规律的纹理特征，这使得鞍座皮革表面中的缺陷部分更难以准确分析，影响质量检测结果。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中鞍座皮革表面中的缺陷部分难以准确分析，影响质量检测结果的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提供了一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，所述方法包括：
3、获取自行车鞍座的皮革表面灰度图像中的边缘点；
4、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，根据局部灰度偏差的数值相似情况和分布聚集情况，以及局部边缘点的分布相似情况，获得每个边缘点与其他每个边缘点的近似程度；
5、在每个边缘点与每个其他边缘点之间，根据预设邻域范围内的灰度级分布偏离程度以及灰度级分布
6、基于每个边缘点与其他所有边缘点的近似程度以及光照差异影响，从所有边缘点中确定疑似缺陷边缘点；根据皮革表面灰度图像中疑似缺陷边缘点的分布情况进行质量检测。
7、进一步地，所述近似程度的获取方法包括：
8、将每个边缘点在预设局部范围内的像素点作为每个边缘点的局部像素点；在每个边缘点与其他每个边缘点之间，根据同分布位置的局部像素点之间的灰度差异，获得每个局部像素点的灰度偏差；
9、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，根据所有局部像素点的灰度偏差的数值混乱分布情况，获得每个边缘点与其他每个边缘点的数值分布指标；
10、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，根据局部像素点的灰度偏差的数值大小和局部像素点间的距离分布情况，获得每个边缘点与其他每个边缘点的分布离散指标；
11、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，将预设局部范围内的边缘点总数量之间的差异，作为每个边缘点与其他每个边缘点的边缘分布指标；
12、结合每个边缘点与其他每个边缘点的数值分布指标、分布离散指标和边缘分布指标，获得每个边缘点与其他每个边缘点的近似程度；数值分布指标和边缘分布指标均与近似程度呈负相关，分布离散指标与近似程度呈正相关。
13、进一步地，所述灰度偏差的获取方法包括：
14、将每个边缘点在预设局部范围内的局部像素点按照预设排列顺序进行排列，获得每个边缘点的局部像素序列；
15、在每个边缘点与其他每个边缘点的局部像素序列之间，将具有相同索引值的局部像素点的灰度差异，作为索引值对应局部像素点的灰度偏差。
16、进一步地，所述分布离散指标的获取方法包括：
17、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，将所有局部像素点的灰度偏差的上四分位数作为偏差基准；将灰度偏差大于上四分位数的局部像素点，作为每个边缘点与其他每个边缘点之间的异常像素点；
18、在边缘点的预设局部范围内，将两两不相同的异常像素点间距离的累加值，作为每个边缘点与其他每个边缘点的分布离散指标。
19、进一步地，所述光照差异影响的获取方法包括：
20、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，根据预设邻域范围内灰度级分布趋势的相似程度，获得每个边缘点与其他每个边缘点的光照偏离度；
21、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，根据预设邻域范围内在最大灰度级与最小灰度级间的差异情况，获得每个边缘点与其他每个边缘点的范围对比度；
22、结合每个边缘点与其他每个边缘点的光照偏离度和范围对比度，获得每个边缘点与其他每个边缘点的光照差异影响。
23、进一步地，所述光照偏离度的获取方法包括：
24、获取每个边缘点在预设邻域范围内的灰度直方图，对灰度直方图中的数据进行曲线拟合，获得每个边缘点的邻域分布曲线；
25、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，将邻域分布曲线之间的dtw值，作为每个边缘点与其他每个边缘点的光照偏离度。
26、进一步地，所述范围对比度的获取方法包括：
27、将每个边缘点在预设邻域范围内的灰度级的极差作为每个边缘点的灰度级范围；
28、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，将灰度级范围的差异作为范围偏差；将最小灰度级之间的差异，作为下限偏差；将最大灰度级之间的差异作为上限偏差；
29、在每个边缘点与其他每个边缘点之间，根据范围偏差、下限偏差和上限偏差，获得每个边缘点与其他每个边缘点的范围对比度；范围偏差与范围对比度呈负相关，下限偏差和上限偏差均与范围对比呈正相关。
30、进一步地，所述疑似缺陷边缘点的获取方法包括：
31、结合每个边缘点与其他每个边缘点的近似程度和光照差异影响，获得每个边缘点与其他每个边缘点的可信近似度；
32、结合每个边缘点与其他所有边缘点的可信近似度，获得每个边缘点的正常可能；
33、当边缘点的正常可能小于预设正常阈值时，将对应边缘点作为疑似缺陷边缘点。
34、进一步地，所述根据皮革表面灰度图像中疑似缺陷边缘点的分布情况进行质量检测，包括：
35、将皮革表面灰度图像中疑似缺陷边缘点的总数量，作为皮革表面灰度图像的缺陷数量；
36、根据皮革表面灰度图像中疑似缺陷边缘点之间的局部距离分布情况，获得皮革表面灰度图像的缺陷分布度；
37、结合皮革表面灰度图像的缺陷数量和缺陷分布度，获得皮革表面的缺陷度；
38、当缺陷度大于预设质量阈值时，将对应自行车鞍座的皮革表面记为质量不合格。
39、进一步地，所述缺陷分布度的获取方法包括：
40、将每个疑似缺陷边缘点在预设邻域范围内的其他疑似缺陷边缘点作为疑似缺陷边缘点的邻域缺陷边缘点；
41、统计邻域缺陷边缘点的总数量，获得每个疑似缺陷边缘点的局部数量分布；
42、将每个疑似缺陷边缘点与每个邻域缺陷边缘点之间距离的和值进行负相关映射，作为每个疑似缺陷边缘点的局部距离分布；
43、将每个疑似缺陷边缘点的局部数量分布和局部距离分布的乘积，作为每个疑似缺陷边缘点的缺陷聚集度；
44、将所有疑似缺陷边缘点的缺陷聚集度的平均值，作为皮革表面灰度图像的缺陷分布度。
45、本专利技术具有如本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述近似程度的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述灰度偏差的获取方法包括：
4.根据权利要求2所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述分布离散指标的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述光照差异影响的获取方法包括：
6.根据权利要求5所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述光照偏离度的获取方法包括：
7.根据权利要求5所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述范围对比度的获取方法包括：
8.根据权利要求1所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述疑似缺陷边缘点的获取方法包括：
9.根据权利要求1所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述根
10.根据权利要求9所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述缺陷分布度的获取方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述近似程度的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述灰度偏差的获取方法包括：
4.根据权利要求2所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述分布离散指标的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述一种自行车鞍座皮革加工质量视觉检测方法，其特征在于，所述光照差异影响的获取方法包括：
6.根据权利要求5所述一种自行车鞍...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨书鹏，赵士文，赵军，李旺，
申请(专利权)人：天津市全福车业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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