[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的PC板裂紋判斷方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210107519.4 | 申請日： | 2022-01-28 |
| 公開（公告）號： | CN114511534B | 公開（公告）日： | 2023-05-05 |
| 發(fā)明（設計）人： | 楊長鍵 | 申請（專利權(quán)）人： | 江蘇泰和木業(yè)有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/13;G06V10/762;G06V10/74 |
| 代理公司： | 江蘇長德知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32478 | 代理人： | 張勝海 |
| 地址： | 223700 江蘇省*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 圖像 處理 pc 裂紋 判斷 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于圖像處理的PC板裂紋判斷方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
獲取PC板表面圖像；
根據(jù)PC板表面圖像上的光斑形狀，判斷所述PC板表面圖像是否存在翹曲現(xiàn)象，若存在，判斷PC板表面圖像對應的第一應力方向；
根據(jù)所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向，得到PC板表面圖像對應的第二應力方向；
根據(jù)所述第一應力方向與第二應力方向，得到PC板表面圖像對應的第三應力方向集合，所述第一應力方向與第二應力方向之間的夾角為第一角度，第一應力方向與第三應力方向之間的夾角為第二角度，第二應力方向與第三應力方向之間的夾角為第一角度和第二角度之差；
根據(jù)所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第一應力方向、所述第二應力方向以及各第三應力方向上的聚集程度，得到PC板表面圖像對應的主應力方向；
根據(jù)所述PC板表面圖像上的紋理信息，得到PC板表面圖像對應的各缺陷邊緣對應的主方向；
根據(jù)所述主應力方向與各缺陷邊緣對應的主方向之間的位置關(guān)系，判斷所述PC板表面圖像上的各缺陷邊緣是否為裂紋缺陷邊緣；
所述根據(jù)所述各像素點的梯度方向在所述第一應力方向、所述第二應力方向以及各第三應力方向上的聚集程度，得到PC板表面整體圖像對應的主應力方向的方法包括：
計算所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第一應力方向上的余弦相似度；根據(jù)所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第一應力方向上的余弦相似度，得到PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第一應力方向上的聚集程度；
計算所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第二應力方向上的余弦相似度；根據(jù)所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第二應力方向上的余弦相似度，得到PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第二應力方向上的聚集程度；
計算所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第三應力方向集合中的各第三應力方向上的余弦相似度；根據(jù)所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在所述第三應力方向集合中的各第三應力方向上的余弦相似度，得到PC板表面圖像上各像素點的梯度方向在各第三應力方向上的聚集程度；
比較第一應力方向上的聚集程度、第二應力方向上的聚集程度和各第三應力方向上的聚集程度的大小，將聚集程度最大的應力方向，記為PC板表面圖像對應的主應力方向。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的PC板裂紋判斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述PC板表面圖像上各像素點的梯度方向，得到PC板表面圖像對應的第二應力方向的方法包括：
根據(jù)所述PC板表面圖像上各像素點鄰域的灰度值，獲得PC板表面圖像上各像素點的梯度方向；
計算所述各像素點的梯度方向與水平軸的余弦相似度；對所述各像素點的梯度方向與水平軸的余弦相似度進行聚類，選取像素點數(shù)量最多對應的聚類窗口，計算該聚類窗口中所有像素點梯度方向的均值，將該聚類窗口中所有像素點梯度方向的均值記為PC板表面圖像對應的第二應力方向。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的PC板裂紋判斷方法，其特征在于，所述根據(jù)PC板表面圖像上的光斑形狀，判斷所述PC板表面圖像是否存在翹曲現(xiàn)象，若存在，判斷PC板表面圖像對應的第一應力方向的方法包括：
判斷所述PC板表面圖像上的光斑形狀是否為圓形，若否，則判定所述PC板表面圖像存在翹曲現(xiàn)象，并將存在翹曲現(xiàn)象的PC板表面圖像上光斑形狀的外接矩形長邊或?qū)姆较蚨踢厡姆较颍鳛镻C板表面圖像對應的第一應力方向。
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的PC板裂紋判斷方法，其特征在于，所述根據(jù)所述PC板表面圖像上的紋理信息，得到PC板表面圖像對應的各缺陷邊緣對應的主方向的方法包括：
利用灰度共生矩陣算法計算PC板表面圖像上各像素點的紋理特征值；
判斷所述各像素點的紋理特征值是否大于紋理特征閾值，將大于紋理特征閾值的像素點記為異常像素點；
根據(jù)各異常像素點與各異常像素點對應的鄰域像素點，得到PC板表面圖像對應的各缺陷邊緣；
判斷所述各缺陷邊緣的擴張方向，將所述各缺陷邊緣的擴張方向記為PC板表面圖像對應的各缺陷邊緣對應的主方向。
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