[發(fā)明專利]一種基于機器視覺的水下網(wǎng)衣系統(tǒng)破損檢測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911332867.6 | 申請日： | 2019-12-23 |
| 公開（公告）號： | CN111047583B | 公開（公告）日： | 2022-11-18 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 趙云鵬;杜海;畢春偉;牛麗娟 | 申請（專利權(quán)）人： | 大連理工大學(xué) |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/28;G01N21/88 |
| 代理公司： | 大連理工大學(xué)專利中心 21200 | 代理人： | 溫福雪;侯明遠(yuǎn) |
| 地址： | 116024 遼*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 機器 視覺 水下 系統(tǒng) 破損 檢測 方法 | ||
1.一種基于機器視覺的水下網(wǎng)衣系統(tǒng)破損檢測方法，其特征在于，該基于機器視覺的水下網(wǎng)衣系統(tǒng)破損檢測方法包括網(wǎng)孔信息識別及網(wǎng)孔異常檢測；
(一)網(wǎng)孔信息識別，包括網(wǎng)衣圖像預(yù)處理、圖像二值化、連通域分割、網(wǎng)衣特征梯度曲線構(gòu)造，具體步驟如下：
(1)利用水下機器人對水下網(wǎng)衣進(jìn)行視頻采集，獲取網(wǎng)衣局部圖像；
(2)網(wǎng)衣圖像預(yù)處理
(2.1)將網(wǎng)衣視頻輸入到計算機中，轉(zhuǎn)化為單幀圖像，設(shè)定網(wǎng)衣圖像的主分析區(qū)域ROI，忽略圖像邊緣區(qū)域；
(2.2)將ROI區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)衣像素矩陣進(jìn)行雙邊帶濾波操作，在保留網(wǎng)衣邊緣的同時去除其它噪聲；
(2.3)對濾波后的網(wǎng)衣圖像進(jìn)行灰度處理，將原圖像由RGB三通道變換為單通道灰度圖；
(3)利用最大類間方差法即大津法對網(wǎng)衣單通道灰度圖像進(jìn)行二值化操作，通過不斷調(diào)整自適應(yīng)閾值來達(dá)到目標(biāo)網(wǎng)衣與背景的最優(yōu)分割，得到網(wǎng)衣網(wǎng)線與網(wǎng)孔的二值圖；
(4)對網(wǎng)衣二值圖像進(jìn)行連通域分割，將網(wǎng)衣上的每個網(wǎng)孔分割開來作為單獨的研究對象；
(4.1)對二值圖像進(jìn)行取反，轉(zhuǎn)化研究對象，將以網(wǎng)衣邊緣為研究對象轉(zhuǎn)化為以網(wǎng)孔為分析目標(biāo)，以便后續(xù)計算機對網(wǎng)孔進(jìn)行識別分割；
(4.2)對網(wǎng)衣圖像進(jìn)行連通域分割，統(tǒng)計連通域的數(shù)目，使整體的網(wǎng)衣分割為多個獨立的網(wǎng)孔；
(4.3)通過統(tǒng)計每個網(wǎng)孔內(nèi)像素點的個數(shù)計算每個網(wǎng)孔的面積，將小面積噪聲點及邊緣不完整網(wǎng)孔面積值設(shè)為0；
(5)根據(jù)得到的網(wǎng)孔面積值得到面積升序曲線，并計算曲線的特征梯度，進(jìn)而形成網(wǎng)衣特征梯度曲線；
(二)網(wǎng)孔異常檢測，包括曲線峰值搜索、網(wǎng)孔異常閾值設(shè)定、網(wǎng)衣異常判別標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)衣破損位置提取，具體步驟如下：
(1)搜索網(wǎng)衣特征梯度曲線的局部峰值K，并計算局部峰值平均值；當(dāng)時，將K保存為Kj于集合P中；
(2)利用最大類間方差法，找到符合峰值的網(wǎng)孔異常閾值，此網(wǎng)孔異常閾值為自適應(yīng)閾值，隨網(wǎng)衣圖像的變化自適應(yīng)選擇符合條件的閾值；
(3)根據(jù)網(wǎng)衣異常判別公式判別網(wǎng)孔是否有異常情況，即集合P中的最大峰值與最小峰值之間的差大于網(wǎng)孔異常閾值時，篩選出網(wǎng)孔異常點；
(4)根據(jù)網(wǎng)孔異常點，映射到網(wǎng)衣特征梯度曲線中，其縱坐標(biāo)代表網(wǎng)衣破損程度，橫坐標(biāo)表示網(wǎng)衣破損位置；根據(jù)提取的網(wǎng)衣破損位置即可返回到網(wǎng)衣局部圖像中確定破損情況。
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