[發(fā)明專利]基于壓鑄模具缺陷識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210978403.8
• 申請(qǐng)日: 2022-08-16
• 公開（公告）號(hào): CN115049835B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫朝卿
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 眾爍精密模架（南通）有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/26
• 分類號(hào): G06V10/26;G06V10/30;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/34
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1.一種基于壓鑄模具缺陷識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

采集磨具的表面圖像得到對(duì)應(yīng)的灰度圖像；

對(duì)灰度圖像進(jìn)行超像素分割得到多個(gè)超像素塊，根據(jù)當(dāng)前超像素塊中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度梯度特征，將當(dāng)前超像素塊中的所有像素點(diǎn)分為兩個(gè)類別，基于兩個(gè)類別中的像素點(diǎn)數(shù)量計(jì)算當(dāng)前超像素塊的像素混亂程度，并根據(jù)所有像素點(diǎn)的灰度值和像素點(diǎn)的數(shù)量計(jì)算當(dāng)前超像素塊的灰度均勻程度；獲取每個(gè)超像素塊的像素混亂程度和灰度均勻程度，以根據(jù)像素混亂程度和灰度均勻程度確定每個(gè)超像素塊的類型；

基于每個(gè)超像素塊的類型對(duì)將超像素塊進(jìn)行聚類，得到對(duì)應(yīng)的類型聚簇，根據(jù)每個(gè)類型聚類簇中超像素塊的分布獲取均值濾波的自適應(yīng)尺寸，以對(duì)灰度圖像進(jìn)行自適應(yīng)均值濾波，得到降噪后的圖像；

所述類型聚簇包括：純類噪聲聚簇、純類缺陷聚簇以及噪聲與缺陷共存聚簇；

所述自適應(yīng)尺寸的計(jì)算公式為：

其中，為均值濾波的自適應(yīng)尺寸；為純類噪聲聚簇的自適應(yīng)濾波窗口尺寸；0為類缺陷聚簇的自適應(yīng)濾波窗口尺寸乘以0得到的；為噪聲與缺陷共存聚簇的自適應(yīng)濾波窗口尺寸；為噪聲聚簇與其他類別聚簇區(qū)域重疊部分的像素塊數(shù)量與重疊面積的比值；為噪聲與缺陷共存聚簇與其他類聚簇的重合部分的像素塊數(shù)量與重疊面積的比值；

所述純類噪聲聚簇的自適應(yīng)濾波窗口尺寸的計(jì)算公式為：

其中，R代表噪聲聚簇，j代表噪聲聚簇內(nèi)第j個(gè)超像素塊，F(xiàn)為噪聲聚簇內(nèi)超像素塊的總數(shù)量，為聚簇中心，為噪聲聚簇內(nèi)超像素塊的像素塊質(zhì)心的坐標(biāo)位置；為噪聲聚簇內(nèi)第j個(gè)超像素塊的像素面積；

所述噪聲與缺陷共存聚簇的自適應(yīng)濾波窗口尺寸的計(jì)算公式為：

其中，h代表噪聲與缺陷共存聚簇內(nèi)的第h個(gè)超像素塊，L代表噪聲與缺陷共存聚簇內(nèi)的超像素塊數(shù)量，W代表噪聲與缺陷共存聚簇；代表噪聲與缺陷共存聚簇內(nèi)第h個(gè)超像素塊的面積。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于壓鑄模具缺陷識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其特征在于，所述將當(dāng)前超像素塊中的所有像素點(diǎn)分為兩個(gè)類別的方法，包括：

根據(jù)像素點(diǎn)i的8鄰域內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，計(jì)算像素點(diǎn)i的鄰域特征值：

其中，代表8鄰域方向中的鄰域z，I代表灰度值，為像素點(diǎn)i與相鄰鄰域像素點(diǎn)的灰度差求一階導(dǎo)，代表像素點(diǎn)i與鄰域求導(dǎo)結(jié)果為0的鄰域點(diǎn)，G代表數(shù)量，代表沒有灰度梯度的鄰域點(diǎn)數(shù)量，代表鄰域不存在灰度梯度的數(shù)量占8鄰域數(shù)量的占比；為A類像素點(diǎn)，A類像素點(diǎn)代表灰度均勻區(qū)域的像素點(diǎn)；

當(dāng)像素點(diǎn)i的鄰域特征值大于時(shí)，確認(rèn)像素點(diǎn)i為A類像素點(diǎn)；當(dāng)像素點(diǎn)i的鄰域特征值小于或等于時(shí)，確認(rèn)像素點(diǎn)i為B類像素點(diǎn)，B類像素點(diǎn)代表其僅有兩側(cè)不存在灰度梯度。

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于壓鑄模具缺陷識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其特征在于，所述像素混亂程度的計(jì)算公式 為：

其中，代表超像素塊內(nèi)A類像素點(diǎn)和B類像素點(diǎn)組成的像素混亂程度；為A類像素點(diǎn)或B類像素點(diǎn)中像素點(diǎn)的數(shù)量；代表超像素塊內(nèi)像素點(diǎn)的總數(shù)量；為熵值計(jì)算，為指數(shù)函數(shù)歸一化計(jì)算。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于壓鑄模具缺陷識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其特征在于，所述灰度均勻程度的計(jì)算公式為：

其中，為超像素塊內(nèi)的灰度均勻程度；i為超像素塊內(nèi)第i個(gè)像素點(diǎn)；N為超像素塊內(nèi)像素點(diǎn)的總數(shù)量，I代表灰度值，代表第i個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，為超像素塊內(nèi)方差計(jì)算，為指數(shù)函數(shù)歸一化計(jì)算。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于壓鑄模具缺陷識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其特征在于，所述類型包括：純類噪聲、類缺陷、以及缺陷和噪聲共存。