[發(fā)明專利]一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法及應(yīng)用在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810783605.0 | 申請日： | 2018-07-17 |
| 公開（公告）號： | CN109087286A | 公開（公告）日： | 2018-12-25 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 楊勇;黃淑英 | 申請（專利權(quán)）人： | 江西財經(jīng)大學(xué) |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安銘澤知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 俞曉明 |
| 地址： | 330032 江西省南昌*** | 國省代碼： | 江西;36 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 計算機圖像處理 模式識別 產(chǎn)品缺陷 圖像邊界 檢測 光電子技術(shù) 標(biāo)本圖像采集 模式識別技術(shù) 圖像處理技術(shù) 圖像 計算機處理 圖像預(yù)處理 工作效率 灰度圖像 檢測圖像 快速檢測 輪廓提取 缺陷分析 圖像分割 相鄰邊緣 邊緣點 內(nèi)點 掏空 運算 應(yīng)用 搜索 采集 追蹤 計算機 跟蹤 | ||
1.一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法，其特征在于：該基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法包括如下步驟：
S1：標(biāo)本圖像采集：采用圖像采集設(shè)備實現(xiàn)對標(biāo)準(zhǔn)的合格的產(chǎn)品進(jìn)行圖像采集，并將采集的標(biāo)準(zhǔn)的合格的產(chǎn)品進(jìn)行圖像圖像作為圖像標(biāo)本；
S2：圖像預(yù)處理：將步驟S1中的圖像標(biāo)本進(jìn)行圖像灰度和二值化處理，然后再進(jìn)行圖像平滑處理和圖像銳化處理；
S3：圖像分割：將預(yù)處理好的圖像進(jìn)行分割，將感興趣的前景圖像從不感興趣的背景圖像中分割出來；
S4：圖像邊界跟蹤與提取：首先采用掏空內(nèi)點法將圖像的輪廓提取出來，然后從灰度圖像中一個邊緣點出發(fā)，依次搜索并連接相鄰邊緣點，實現(xiàn)圖像邊界的追蹤，最后對圖像周長和面積的測量；
S5：檢測圖像采集：采集需要采集的產(chǎn)品的圖像信息，并安裝步驟S2進(jìn)行圖像處理；
S6：缺陷分析：將檢測圖像和標(biāo)本圖像穿入分類器中進(jìn)行圖像分析和分類，從而實現(xiàn)對檢測圖像的缺陷判斷。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法，其特征在于：所述步驟S1中的圖像采集設(shè)備包括一個帶有光源、CCD攝像頭、CCD成像透鏡的封裝體，所述封裝體通過視頻線連接插接在計算機擴展槽上的圖像采集卡。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法，其特征在于：所述步驟S1中圖像灰度和二值化處理的具體方法為：將采集的圖像標(biāo)本的全部像素進(jìn)行灰度統(tǒng)計，然后在平面坐標(biāo)系中進(jìn)行曲線圖的繪制，以縱坐標(biāo)表示該灰度所具有的像素個數(shù)，以橫坐標(biāo)表示灰度值，從而實現(xiàn)對灰度分布直方圖的繪制，然后根據(jù)灰度分布直方圖進(jìn)行二值化處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法，其特征在于：所述步驟S3中圖像分割的具體方法為：首先對圖像中的每個小區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，一個標(biāo)記表示一個區(qū)域的存在，然后將這些邊去的區(qū)域強制作為梯度的極小值，再屏蔽梯度圖像中其他的極小值，然后把這個處理作為根據(jù)，再根據(jù)形態(tài)學(xué)操作進(jìn)行噪聲的去除，最后采用分水嶺分割法進(jìn)行圖像的分割。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法，其特征在于：所述步驟S4中掏空內(nèi)點法的具體步驟為：首先把要提取的圖像進(jìn)行二值化處理轉(zhuǎn)換成二值化圖像，然后逐個的判斷每個像素點周圍的8個像素點，如果周圍的8個像素點的灰度值與這點灰度值相同，則此像素點必為內(nèi)部點，然后進(jìn)行內(nèi)部點的刪除，如果不是就判定為邊緣點，進(jìn)行保留，直到所有的像素都處理完，剩下的像素點構(gòu)成的圖像即為需要提取的圖像輪廓。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法，其特征在于：所述步驟S6中的缺陷判斷方法為：建立一個由含有各類缺陷的被測的產(chǎn)品的圖像組成的樣本空間圖像，對樣本空間中所有圖像進(jìn)行分析，找出各類缺陷的主要特征和它們之間的內(nèi)在聯(lián)系，最后提取出最好的特征組成特征向量，根據(jù)所提取的特征建立分類規(guī)則，并將分類規(guī)則轉(zhuǎn)換成閾值規(guī)則，將測量空間劃分為互不重疊的區(qū)域，每一個對應(yīng)一個或多個區(qū)域，如果特征值落在某個區(qū)域，就將該對象歸入對應(yīng)的類別中。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法及應(yīng)用，其特征在于：當(dāng)缺陷沒有被準(zhǔn)確的識別時，需要對特征參數(shù)的閾值的修改。
8.一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法的應(yīng)用，其特征在于：該基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法應(yīng)用于產(chǎn)品的缺陷檢測。
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