【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像数据处理，尤其涉及一种印刷用刮刀损坏在线检测方法。
技术介绍
1、凹版印刷是一种通过在印版上雕刻或蚀刻出凹槽来承载油墨，然后通过压力将油墨转移到承印物上的印刷方式。在凹版印刷过程中，可以通过刮刀刮去印版表面多余的油墨，从而确保适量的油墨被转移到承印物上；通过调整刮刀的压力和角度，可以控制油墨层的厚度，从而调整印刷品的颜色密度和清晰度；此外，刮刀还能清洁印版的表面，防止印版表面出现油墨堆积。
2、印刷用刮刀通常由金属制成，刮刀的表面可能会由于在潮湿的环境中长时间放置而产生锈迹，造成刮刀的损坏，从而影响刮刀对油墨的控制效果以及印刷物的成色，因此，有必要对刮刀的表面的锈迹进行检测。
3、为了对金属的表面可能存在的锈迹进行检测，在相关技术中例如公开号为cn118691554a的中国专利申请文件，提供了一种基于图像识别算法实时检测金属锈蚀深度的方法，包括：获取检测点的细观形貌图像；获取检测点的锈蚀深度样本；根据检测点的细观形貌图像和锈蚀深度建立细观数据库；细观数据库用于存储检测点位置与锈蚀深度的对应关系；获取金属构件待检测点的广角形貌图像；广角形貌图像为包含有若干个检测点的细观形貌图像；构建分层树状匹配模型，分层树状匹配模型用于通过索引广角形貌图像中的检测点的细观形貌图像；根据通过索引细观数据库中细观形貌图像确定锈蚀深度。
4、然而，在采集生锈的印刷用刮刀的图像样本时，难以采集在所有情况下生锈的刮刀的图像样本，使得对刮刀的表面的锈迹进行检测的难度较大，使得对刮刀因生锈所造成的损坏的检测难度
技术实现思路
1、为克服相关技术中对刮刀因生锈所造成的损坏的检测难度较大的问题，本申请提供一种印刷用刮刀损坏在线检测方法，包括：获取待检测刮刀的表面图像，针对表面图像中的目标像素点，根据目标像素点的邻域范围内其他像素点在红色通道的像素值，确定目标像素点的参数值；根据目标像素点的参数值对预设模糊半径进行调整，获得目标像素点所对应的目标模糊半径；对表面图像进行灰度化获得表面灰度图像，并利用目标像素点所对应的目标模糊半径对表面灰度图像进行反锐化掩模usm增强处理，获得增强图像，以对增强图像进行阈值分割，获得增强图像中的锈迹区域；其中，目标像素点的参数值，norm为归一化处理函数；g为目标像素点与邻域内其他像素点在像素值上的差异程度值，u为目标像素点的邻域范围内其他像素点的数量，为目标像素点的邻域范围内第u个其他像素点在红色通道的像素值，为目标像素点的邻域范围内第u个其他像素点在绿色通道的像素值，为目标像素点的邻域范围内第u个其他像素点在蓝色通道的像素值。
2、这样，获取待检测刮刀的表面图像，根据表面图像中目标像素点的参数值对预设模糊半径进行调整，获得目标像素点所对应的目标模糊半径；由于目标像素点的参数值是根据目标像素点的邻域范围内其他像素点在红色通道的像素值确定的，锈迹在红色通道上的像素值更大，因此，目标模糊半径能够更加匹配目标像素点；对表面图像进行灰度化获得表面灰度图像，并利用目标像素点所对应的目标模糊半径对表面灰度图像进行反锐化掩模usm增强处理，获得增强图像，增强图像中锈迹的特征更为明显，对增强图像进行阈值分割，能够更为准确地获得增强图像中的锈迹区域，降低了对刮刀的表面的锈迹进行检测的难度，从而降低对刮刀因生锈所造成的损坏的检测难度。
3、可选的，根据目标像素点的参数值对预设模糊半径进行调整，获得目标像素点所对应的目标模糊半径，包括：，其中，z为目标像素点所对应的目标模糊半径，p为预设模糊半径，exp为以自然常数为底数的指数函数，v为目标像素点的参数值，为向上取整。
4、这样，由于目标像素点所对应的目标模糊半径，是根据目标像素点的参数值对预设模糊半径进行调整获得的，不同参数值的目标像素点所对应的目标模糊半径不同，相较于对所有的目标像素点采用相同的模糊半径，可以使目标模糊半径更加匹配目标像素点的实际情况。
5、可选的，差异程度值通过以下方式进行确定：，g为目标像素点与邻域内其他像素点在像素值上的差异程度值，norm为归一化处理函数，u为目标像素点的邻域范围内其他像素点的数量，为目标像素点的邻域范围内第u个其他像素点的灰度值，为目标像素点的灰度值，为目标像素点的邻域范围内所有像素点的平均灰度值，为取绝对值。
6、这样，通过将目标像素点的灰度值以及目标像素点的邻域范围内其他像素点的灰度值进行比较，所确定出的差异程度值能够较好地表征目标像素点与邻域内其他像素点在像素值上差异程度；且差异程度值将根据目标像素点的邻域范围内所有像素点的平均灰度值以及目标像素点的灰度值作为分母，差异程度值还能够表征目标像素点属于锈迹的概率。
7、可选的，利用目标像素点所对应的目标模糊半径对表面灰度图像进行反锐化掩模usm增强处理，获得增强图像，包括：利用目标像素点所对应的目标模糊半径，对表面灰度图像中目标像素点所对应的像素点进行模糊处理，以获得对表面灰度图像进行模糊处理后的模糊图像；利用表面灰度图像对模糊图像进行差分处理获得差分图像，并将差分图像中像素点的像素值乘以预设系数，获得加权差分图像；将加权差分图像与所述表面灰度图像进行图像叠加处理，获得所述增强图像。
8、这样，在所获得的增强图像中位于锈迹的概率更高的像素点与位于锈迹的概率更低的像素点之间的对比度得到增强，便于根据增强图像更为准确地确定出刮刀中的锈迹区域。
9、可选的，利用目标像素点所对应的目标模糊半径，对表面灰度图像中目标像素点所对应的像素点进行模糊处理，包括：根据目标像素点所对应的目标模糊半径以及目标模糊算法，对表面灰度图像中目标像素点所对应的像素点进行模糊处理；其中，所述目标模糊算法包括高斯模糊算法、均值模糊算法以及中值模糊算法。
10、可选的，对增强图像进行阈值分割，获得增强图像中的锈迹区域，包括：获取用于对增强图像进行阈值分割的目标阈值；将增强图像中灰度值小于所述目标阈值的像素点所组成的区域，作为增强图像中的锈迹区域。
11、这样，将增强图像中灰度值小于目标阈值的像素点所组成的区域，作为增强图像中的锈迹区域，有效实现了对刮刀表面的锈迹区域的确定。
12、可选的，用于对增强图像进行阈值分割的目标阈值通过以下方式获取：利用大津法确定用于对增强图像进行阈值分割的目标阈值。
13、可选的，待检测刮刀的表面图像通过以下方式获取：通过图像采集设备获取包括待检测刮刀的初始图像；将所述初始图像输入至预先训练的刮刀区域分割模型中，获得刮刀区域分割模型所输出的待检测刮刀的表面图像；所述刮刀区域分割模型用于将初始图像中待检测刮刀所在的区域图像作为表面图像进行输出。
14、本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：获取待检测刮刀的表面图像，根据表面图像中目标像素点的参数值对预设模糊半径进行调整，获得目标像素点所对应的目标模糊半径；由于目标像素点的参数值是根据目标像素点的邻域范围内其他像素点在红色通道的像本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，根据目标像素点的参数值对预设模糊半径进行调整，获得目标像素点所对应的目标模糊半径，包括：
3.根据权利要求1所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，差异程度值通过以下方式进行确定：
4.根据权利要求1所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，利用目标像素点所对应的目标模糊半径对表面灰度图像进行反锐化掩模USM增强处理，获得增强图像，包括：
5.根据权利要求4所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，利用目标像素点所对应的目标模糊半径，对表面灰度图像中目标像素点所对应的像素点进行模糊处理，包括：
6.根据权利要求1所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，对增强图像进行阈值分割，获得增强图像中的锈迹区域，包括：
7.根据权利要求6所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，用于对增强图像进行阈值分割的目标阈值通过以下方式获取：
8.根据权利要求1所述的印刷用刮刀
...【技术特征摘要】
1.一种印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，根据目标像素点的参数值对预设模糊半径进行调整，获得目标像素点所对应的目标模糊半径，包括：
3.根据权利要求1所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，差异程度值通过以下方式进行确定：
4.根据权利要求1所述的印刷用刮刀损坏在线检测方法，其特征在于，利用目标像素点所对应的目标模糊半径对表面灰度图像进行反锐化掩模usm增强处理，获得增强图像，包括：
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵浩刚，赵建东，刘兆锋，马娟利，魏军，李学明，
申请(专利权)人：渭南大东印刷包装机械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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