[發明專利]一種基于索貝爾邊緣檢測技術的涂膠路徑提取方法

在審

• 申請號: 201710292497.2
• 申請日: 2017-04-28
• 公開（公告）號: CN107093183A
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發明（設計）人: 劉志偉;梅陽寒;舒雨鋒;張良超
• 申請（專利權）人: 東莞職業技術學院
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06T7/155
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350
• 代理人: 陳正興

技術領域

本發明涉及涂膠路徑提取技術，特別涉及一種基于索貝爾邊緣檢測技術的涂膠路徑提取方法。

背景技術

涂膠工藝是制鞋、皮革制造、耳機組裝和手機貼膜等生產的瓶頸工藝，要實現涂膠工藝的自動化，涂膠路徑的高效和準確獲取是非常關鍵的。索貝爾算子（Sobel operator）根據像素點上下、左右鄰點灰度加權差，在邊緣處達到極值這一現象檢測邊緣，對噪聲具有平滑作用，提供較為精確的邊緣方向信息，邊緣定位精度不夠高。當對精度要求不是很高時，是一種較為常用的邊緣檢測方法。然而，當對涂膠路徑的精度要求較高時，單純地采用Sobel算子獲取邊緣，顯然已經不能滿足要求。因此，需要在基于索貝爾邊緣檢測技術（Sobel operator）的基礎在，來進一步完善邊緣提取的精度。

發明內容

針對上述不足，本發明的目的在于，提供一種基于索貝爾邊緣檢測技術的涂膠路徑提取方法，利用貝爾邊緣檢測技術和圖像優化技術對鞋底、皮革等產品的圖像進行優化處理，快速獲取涂膠路徑。

本發明采用的技術方案為：一種基于索貝爾邊緣檢測技術的涂膠路徑提取方法，其特征在于，包括如下步驟：

1）邊緣檢測：應用索貝爾算子（Sobel operator）作邊緣檢測，運算圖像亮度函數的灰度的近似值，在圖像的任何一點使用索貝爾算子（Sobel operator），產生對應的灰度矢量或是其法矢量；設圖像的灰度函數為f(x，y)，x和y分別為圖像像素點行坐標值和列坐標值，在(x，y)處有邊緣時，利用f(x，y)在x和y方向上的變化率算出其變化最快的方向，即梯度方向；

2）圖像分割和圖像二值化：選擇一個近似閾值作為估計值的初始值，然后進行分割，產生子圖像并根據子圖像的特性來選取新的閾值，再用新的閾值分割圖像，經過幾次循壞，使錯誤分割的圖像像素點降到最少，得到最佳閾值；

3）邊緣提取：在二值圖像中，假定背景灰度為0，物體像素灰度值為1，邊緣輪廓的提取規則：若中心像素值為0，不管相鄰像素為何值，中心像素值為0；若中心像素值為1，相鄰像素全為1，中心像素值為0；其它情況下，全部中心像素值改為1；根據規則得到圖像中目標的邊緣輪廓，形成涂膠路徑。

進一步，步驟1）中，還包括如下步驟：根據索貝爾算子（Sobel operator）：

該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值；用A代表原始圖像，Gx及Gy分別代表經橫向及縱向邊緣檢測的圖像灰度值，其公式如下：

圖像的每一個像素的橫向及縱向灰度值通過以下公式結合，來計算該點灰度的大小：

索貝爾算子（Sobel operator）根據像素點上下、左右鄰點灰度加權差，在邊緣處達到極值這一現象檢測邊緣，對噪聲具有平滑作用，提供邊緣方向信息。

進一步，步驟2）中，還包括如下步驟：對于二值圖像中存在斷線、凹洞、毛刺缺陷，采用開算子對圖像進行缺陷修補，消除缺陷圖像的影響。

本發明具有以下優點：涂膠路徑提取的過程：獲取原始圖像-灰度化圖像-對比度增強圖像-二值圖像-開運算-邊界的提取。利用貝爾邊緣檢測技術和圖像優化技術對鞋底、皮革等產品的圖像進行優化處理，快速獲取精度較高的涂膠路徑。

下面結合附圖說明與具體實施方式，對本發明作進一步說明。

附圖說明

圖1為優化前的涂膠路徑示意圖；

圖2為優化后的涂膠路徑示意圖；

圖3為傳統的涂膠路徑示意圖；

圖中：蓋板1；插線孔位2；插線孔3；插線柱4；固定孔5；弧形凹槽6。

具體實施方式

參見圖1至3，本實施例所提供的基于索貝爾邊緣檢測技術的涂膠路徑提取方法，以鞋底輪廓為例，包括如下步驟：

1）邊緣檢測：應用索貝爾算子（Sobel operator）作邊緣檢測，運算圖像亮度函數的灰度的近似值，在圖像的任何一點使用索貝爾算子（Sobel operator），產生對應的灰度矢量或是其法矢量；設圖像的灰度函數為f(x，y)，x和y分別為圖像像素點行坐標值和列坐標值，在(x，y)處有邊緣時，利用f(x，y)在x和y方向上的變化率算出其變化最快的方向，即梯度方向；

根據索貝爾算子（Sobel operator）：