[發明專利]一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法及應用

在審

• 申請號: 201810783605.0
• 申請日: 2018-07-17
• 公開（公告）號: CN109087286A
• 公開（公告）日: 2018-12-25
• 發明（設計）人: 楊勇;黃淑英
• 申請（專利權）人: 江西財經大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06K9/62
• 代理公司: 西安銘澤知識產權代理事務所(普通合伙) 61223
• 代理人: 俞曉明

本發明公開的屬于圖像處理技術領域，具體為一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法及應用，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：標本圖像采集；S2：圖像預處理；S3：圖像分割；S4：圖像邊界跟蹤與提取：首先采用掏空內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，依次搜索并連接相鄰邊緣點，實現圖像邊界的追蹤；S5：檢測圖像采集；S6：缺陷分析，結合現代光電子技術和計算機處理和模式識別技術實現對產品缺陷的快速檢測，能夠快速而準確的確定產品缺陷的位置和形狀，通過對圖像的處理，提高了計算機的運算速度，大大提高了工作效率，該發明使用方便，便于推廣。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體為一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法及應用。

背景技術

視覺圖像檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷。隨著計算機技術與信息技術的發展，圖像識別技術獲得了越來越廣泛的應用。圖像的數字處理是以計算機為中心，包括各種輸入、輸出及顯示設備在內的數字圖像處理系統上進行的,是將連續的模擬圖像變成離散的數字圖像后，用建立在特定的物理模型和數學模型基礎上編制的程序控制，運行并實現種種要求的處理。

在工業生產的過程中，需要對生產出來的產品進行檢測，從而確保存在著缺陷的產品被分離出來，現有方法的檢測方法檢測效率低，勞動強度高，存在著漏檢和誤檢率比較高，另外，檢測速度、易操作性和檢測過程中的直觀性等方便也存在著很多問題。為此，我們提出一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法及應用。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法及應用，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于計算機圖像處理和模式識別的檢測方法，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：標本圖像采集：采用圖像采集設備實現對標準的合格的產品進行圖像采集，并將采集的標準的合格的產品進行圖像圖像作為圖像標本；

S2：圖像預處理：將步驟S1中的圖像標本進行圖像灰度和二值化處理，然后再進行圖像平滑處理和圖像銳化處理；

S3：圖像分割：將預處理好的圖像進行分割，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，依次搜索并連接相鄰邊緣點，實現圖像邊界的追蹤，最后對圖像周長和面積的測量；

S5：檢測圖像采集：采集需要采集的產品的圖像信息，并安裝步驟S2進行圖像處理；

S6：缺陷分析：將檢測圖像和標本圖像穿入分類器中進行圖像分析和分類，從而實現對檢測圖像的缺陷判斷。

優選的，所述步驟S1中的圖像采集設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。

優選的，所述步驟S1中圖像灰度和二值化處理的具體方法為：將采集的圖像標本的全部像素進行灰度統計，然后在平面坐標系中進行曲線圖的繪制，以縱坐標表示該灰度所具有的像素個數，以橫坐標表示灰度值，從而實現對灰度分布直方圖的繪制，然后根據灰度分布直方圖進行二值化處理。

優選的，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域進行標記，一個標記表示一個區域的存在，然后將這些邊去的區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，再根據形態學操作進行噪聲的去除，最后采用分水嶺分割法進行圖像的分割。