【技術實現步驟摘要】
本申請屬于圖像處理，尤其涉及一種基于線狀的膠路邊緣檢測方法及裝置。
技術介紹
1、在自動化膠路檢測作業中，需要判斷打膠后的膠路是否存在缺陷。上述缺點可以包括多膠、少膠或斷膠等。目前，一般都是采用人工手動檢測的方式進行膠路缺陷的檢測，速度慢且精度無法保證。
2、為了克服人工手動檢測的方式的上述不足，已出現一些將視覺缺陷檢測方法應用于檢測膠路缺陷的技術方案。上述視覺缺陷檢測方法的準確率依賴膠路邊緣檢測的準確率。但現有基于視覺的膠路邊緣檢測存在檢測精度較低等不足。
技術實現思路
1、本申請旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本申請提出一種膠路邊緣檢測方法及裝置，能實現膠路邊緣的精確提取，提升膠路邊緣檢測的精度。
2、第一方面，本申請提供了一種膠路邊緣檢測方法，該方法包括：
3、基于高斯線檢測算法對目標膠路的二值化圖像進行檢測，獲取目標掩膜圖像；所述目標掩膜圖像包含至少一個掩膜區域；所述掩膜區域包含所述目標膠路的邊緣；
4、基于所述目標掩膜圖像和所述目標膠路的目標圖像，提取預設的膠路軌跡中的每一目標軌跡點對應的候選點；所述目標膠路的目標圖像為所述二值化圖像或所述目標膠路的原始圖像；
5、分別對每一所述目標軌跡點兩側的所述目標軌跡點對應的所述候選點進行篩選，確定是邊緣點的所述候選點，得到所述目標膠路的邊緣。
6、根據本申請的膠路邊緣檢測方法，通過基于高斯線檢測算法，對目標膠路的邊緣進行粗定位，在粗定位得到的邊
7、根據本申請的一個實施例，所述基于高斯線檢測算法對目標膠路的二值化圖像進行檢測，獲取目標掩膜圖像，包括：
8、基于高斯線檢測算法對第一圖像進行檢測，在目標區域內確定用于表示所述目標膠路的邊緣的目標點；
9、將所述目標點進行膨脹為掩膜區域，獲取所述第一圖像對應的中間掩膜圖像；
10、其中，所述中間掩膜圖像中掩膜區域的像素值為第一數值，除掩膜區域之外的區域的像素值為第二數值；所述第一圖像對應的中間掩膜圖像與所述第一圖像的尺寸相同；所述目標區域是將第二圖像對應中間掩膜圖像上采樣處理為與所述第一圖像的尺寸相同后，所述第二圖像對應中間掩膜圖像中的掩膜區域對應的區域；所述第一圖像是通過對所述原始圖像進行二值化處理得到的；所述第二圖像是對所述原始圖像進行二值化處理和至少一次下采樣處理后得到的；在所述第一圖像為所述原始圖像對應的二值化圖像的情況下，所述第一圖像對應的中間掩膜圖像為所述目標掩膜圖像。
11、根據本申請的膠路邊緣檢測方法，通過上述金字塔結構進行邊緣粗定位，整個檢測方法的耗時主要集中在搜索線上提取邊緣的過程，在金字塔結構內對原始圖像進行縮小尺寸再提取邊緣，可以更提升檢測的速度。
12、根據本申請的一個實施例，所述基于所述目標掩膜圖像和所述目標膠路的目標圖像，提取預設的膠路軌跡中的每一目標軌跡點對應的候選點，包括：
13、獲取所述目標圖像中每個點的梯度幅值和梯度角度；
14、分別針對每一所述目標軌跡點，對位于所述目標軌跡點兩側的搜索線上的點基于梯度幅值和梯度角度進行篩選，獲取所述目標軌跡點對應的候選點；所述目標軌跡點的搜索線以所述目標軌跡點為起點，指向所述目標軌跡點的法向方向，長度為目標長度；所述目標長度大于所述目標膠路的目標寬度的一半。
15、根據本申請的膠路邊緣檢測方法，通過分別針對每一目標軌跡點，對位于目標軌跡點兩側的搜索線上的點基于梯度幅值和梯度角度進行篩選，獲取目標軌跡點對應的候選點，能對邊緣粗定位的結果先進行一次篩選，縮小范圍，從而提高膠路邊緣檢測的精度。
16、根據本申請的一個實施例，所述分別對每一所述目標軌跡點兩側的所述目標軌跡點對應的所述候選點進行篩選，確定是邊緣點的所述候選點，包括：
17、分別針對每一所述目標軌跡點每一側的所述目標軌跡點對應的各所述候選點，基于所述候選點與對應的所述目標軌跡點之間的第一距離和所述候選點與上一個邊緣點之間的第二距離，對所述候選點進行篩選，確定邊緣點。
18、根據本申請的一個實施例，所述對位于所述目標軌跡點兩側的搜索線上的點基于梯度幅值和梯度角度進行篩選，獲取所述目標軌跡點對應的候選點，包括：
19、基于所述目標軌跡點的弧度，生成所述目標軌跡點的兩條搜索線；
20、分別在每一所述搜索線上篩選出梯度幅值大于幅值閾值且梯度角度屬于角度范圍的點，得到第一點集；
21、篩選出所述第一點集中所述搜索線經過的各區域中梯度幅值的極大值對應的點，并添加所述目標掩膜圖像中用于表示所述目標膠路的邊緣的點，得到第二點集；所述第二點集中的點是所述目標軌跡點對應的候選點。
22、根據本申請的一個實施例，所述分別針對每一所述目標軌跡點每一側的所述目標軌跡點對應的各所述候選點，基于所述候選點與對應的所述軌跡點之間的第一距離和所述候選點與上一個邊緣點之間的第二距離，對所述候選點進行篩選，確定邊緣點，包括：
23、獲取所述第一距離對應的第一分數，并獲取所述第二距離對應的第二分數；所述第一分數用于指示所述第一距離與所述目標膠路的目標寬度的一半的接近程度；所述第二距離與所述第二分數負相關；
24、確定綜合分數最大的所述候選點，作為邊緣點；所述綜合分數是基于所述第一分數和所述第二分數得到的。
25、第二方面，本申請提供了一種膠路邊緣檢測裝置，該裝置包括：
26、粗定位模塊，用于基于高斯線檢測算法對目標膠路的二值化圖像進行檢測，獲取目標掩膜圖像；所述目標掩膜圖像包含至少一個掩膜區域；所述掩膜區域包含所述目標膠路的邊緣；
27、提取模塊，用于基于所述目標掩膜圖像和所述目標膠路的目標圖像，提取預設的膠路軌跡中的每一目標軌跡點對應的候選點；所述目標膠路的目標圖像為所述二值化圖像或所述目標膠路的原始圖像；
28、篩選模塊，用于分別對每一所述目標軌跡點兩側的所述目標軌跡點對應的所述候選點進行篩選，確定是邊緣點的所述候選點，得到所述目標膠路的邊緣。
29、根據本申請的膠路邊緣檢測裝置，通過基于高斯線檢測算法，對目標膠路的邊緣進行粗定位，在粗定位得到的邊緣區域內利用預設的膠路軌跡等信息，實現對目標膠路的邊緣的精確提取，能實現膠路邊緣的高精度檢測，能提升膠路邊緣檢測的精度。
30、第三方面，本申請提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述第一方面所述的膠路邊緣檢測方法。
31、第四方面，本申請提供了一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的膠路邊緣檢測方法。
32、第五本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述基于高斯線檢測算法對目標膠路的二值化圖像進行檢測，獲取目標掩膜圖像，包括：
3.根據權利要求1所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述基于所述目標掩膜圖像和所述目標膠路的目標圖像，提取預設的膠路軌跡中的每一目標軌跡點對應的候選點，包括：
4.根據權利要求1至3任一所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述分別對每一所述目標軌跡點兩側的所述目標軌跡點對應的所述候選點進行篩選，確定是邊緣點的所述候選點，包括：
5.根據權利要求3所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述對位于所述目標軌跡點兩側的搜索線上的點基于梯度幅值和梯度角度進行篩選，獲取所述目標軌跡點對應的候選點，包括：
6.根據權利要求4所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述分別針對每一所述目標軌跡點每一側的所述目標軌跡點對應的各所述候選點，基于所述候選點與對應的所述軌跡點之間的第一距離和所述候選點與上一個邊
7.一種基于線狀的膠路邊緣檢測裝置，其特征在于，包括：
8.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-6任一項所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法。
9.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-6任一項所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-6任一項所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述基于高斯線檢測算法對目標膠路的二值化圖像進行檢測，獲取目標掩膜圖像，包括：
3.根據權利要求1所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述基于所述目標掩膜圖像和所述目標膠路的目標圖像，提取預設的膠路軌跡中的每一目標軌跡點對應的候選點，包括：
4.根據權利要求1至3任一所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述分別對每一所述目標軌跡點兩側的所述目標軌跡點對應的所述候選點進行篩選，確定是邊緣點的所述候選點，包括：
5.根據權利要求3所述的基于線狀的膠路邊緣檢測方法，其特征在于，所述對位于所述目標軌跡點兩側的搜索線上的點基于梯度幅值和梯度角度進行篩選，獲取所述目標軌跡點對應的候選點，包括：
6.根據權利要求4所述的基于線...
【專利技術屬性】
技術研發人員：毛淑藝，
申請(專利權)人：深圳市凌云視迅科技有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。