【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，并且更具體地，涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中一種基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、現(xiàn)行工業(yè)生產(chǎn)中的金屬面板質(zhì)量檢測(cè)通常依賴于模板匹配技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)將預(yù)定義的模板與金屬面板上的特征進(jìn)行比較來(lái)檢測(cè)面板上的缺陷。常規(guī)模板匹配算法在設(shè)計(jì)時(shí)假設(shè)金屬面板與模板之間存在高度的相似性，依賴于交叉相關(guān)、歸一化交叉相關(guān)或平方差等度量方法來(lái)評(píng)估匹配度。然而，這種方法在實(shí)際應(yīng)用中遇到了多個(gè)挑戰(zhàn)，如光照條件變化、尺度與視角變化、旋轉(zhuǎn)不變性、表面缺陷、圖像質(zhì)量問題以及部件變異和磨損等。這些問題極大地限制了常規(guī)模板匹配技術(shù)在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用效果和普適性。
2、相關(guān)技術(shù)中通常是對(duì)圖像采用非局部均值濾波，該算法的優(yōu)勢(shì)在于可以盡可能的保留圖像中的邊緣特征。但由于在當(dāng)前場(chǎng)景中，實(shí)際需要檢測(cè)的目標(biāo)區(qū)域只有噪聲區(qū)域以及插孔區(qū)域，這些區(qū)域大小不一，而該算法目的是通過(guò)以候選像素點(diǎn)為中心設(shè)定預(yù)設(shè)大小的搜索框，并逐步搜索框內(nèi)像素點(diǎn)與候選像素點(diǎn)差異。而相關(guān)技術(shù)中固定搜索框大小，無(wú)論是面對(duì)噪聲區(qū)域還是其他區(qū)域均采用較大的搜索框以實(shí)現(xiàn)非局部均值濾波，這樣，帶來(lái)了更大的計(jì)算量，影響檢測(cè)速度。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，該方法通過(guò)候選像素點(diǎn)的目標(biāo)調(diào)整系數(shù)進(jìn)行搜索框大小自適應(yīng)調(diào)整，從而采用目標(biāo)搜索框?qū)崿F(xiàn)對(duì)金屬面板開關(guān)圖像的自動(dòng)檢測(cè)，既能夠減小自動(dòng)檢測(cè)的計(jì)算量，還能夠提高自動(dòng)檢測(cè)的準(zhǔn)確度。
2、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提
3、基于獲取的金屬面板開關(guān)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子；
4、在所述金屬面板開關(guān)圖像的局部區(qū)域中，確定所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征；其中，所述局部區(qū)域?yàn)橐运鼋饘倜姘彘_關(guān)圖像中候選像素點(diǎn)為中心的圖像區(qū)域；
5、基于所述局部區(qū)域中各像素點(diǎn)的灰度值序列和所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征，進(jìn)行像素點(diǎn)聚類，得到多個(gè)簇類的初始調(diào)整系數(shù)；
6、基于所述候選像素點(diǎn)所屬的簇類的初始調(diào)整系數(shù)和所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，確定所述候選像素點(diǎn)的目標(biāo)調(diào)整系數(shù)；
7、基于所述目標(biāo)調(diào)整系數(shù)對(duì)所述候選像素點(diǎn)的原始搜索框進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，得到所述候選像素點(diǎn)的目標(biāo)搜索框；
8、采用所述目標(biāo)搜索框，對(duì)所述金屬面板開關(guān)圖像進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。
9、在上述方案中，通過(guò)對(duì)金屬面板開關(guān)圖像中各行和各列像素點(diǎn)的灰度值序列進(jìn)行分析，以得到候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子；進(jìn)一步通過(guò)以候選像素點(diǎn)為中心的局部區(qū)域中各像素點(diǎn)的梯度，以得到該候選像素點(diǎn)的局部區(qū)域內(nèi)的局部范圍梯度分布特征；之后，以局部區(qū)域中各像素點(diǎn)的灰度值序列和所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征為二維特征進(jìn)行聚類，從而獲得不同簇類的初始調(diào)整系數(shù)，并基于不同簇類的初始調(diào)整系數(shù)以及該候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，獲得候選像素點(diǎn)的目標(biāo)調(diào)整系數(shù)，最后通過(guò)候選像素點(diǎn)的目標(biāo)調(diào)整系數(shù)進(jìn)行搜索框大小自適應(yīng)調(diào)整，從而采用目標(biāo)搜索框?qū)崿F(xiàn)對(duì)金屬面板開關(guān)圖像的自動(dòng)檢測(cè)；如此，通過(guò)采用自適應(yīng)大小的目標(biāo)搜索框大小減小了自動(dòng)檢測(cè)的計(jì)算量。
10、結(jié)合上述第一方面，在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于獲取的金屬面板開關(guān)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，包括：
11、基于所述候選像素點(diǎn)在所述金屬面板開關(guān)圖像中的坐標(biāo)值，確定所述坐標(biāo)軸對(duì)應(yīng)的目標(biāo)行像素點(diǎn)和目標(biāo)列像素點(diǎn)；
12、基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的灰度值序列與其他各行像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)；其中，所述其他各行像素點(diǎn)為所述金屬面板開關(guān)圖像中除所述目標(biāo)行像素點(diǎn)之外的行像素點(diǎn)；
13、基于所述目標(biāo)列像素點(diǎn)的灰度值序列與其他各列像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述目標(biāo)列像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)；其中，所述其他各列像素點(diǎn)為所述金屬面板開關(guān)圖像中除所述目標(biāo)列像素點(diǎn)之外的列像素點(diǎn)；
14、基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)和所述目標(biāo)列像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子。
15、在上述方案中，通過(guò)候選像素點(diǎn)所在行和所在列的像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，來(lái)分析該候選像素點(diǎn)所在行列的整體灰度值分布與其余行列之間的差異，即得到候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，從而通過(guò)該調(diào)整必要因子分析出該候選像素點(diǎn)是屬于插孔區(qū)域還是背景區(qū)域，以便于通過(guò)調(diào)整必要因子來(lái)自適應(yīng)調(diào)節(jié)候選像素點(diǎn)的目標(biāo)調(diào)整系數(shù)的大小，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)候選像素點(diǎn)的原始搜索框的自適應(yīng)調(diào)整。
16、結(jié)合上述第一方面，在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的灰度值序列與其他各行像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，包括：
17、對(duì)所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的灰度值序列與所述其他各行像素點(diǎn)的灰度值序列之間的灰度值進(jìn)行相似度匹配，得到多個(gè)匹配相似度；
18、基于所述多個(gè)匹配相似度的均值，得到所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)。
19、在上述方案中，通過(guò)對(duì)目標(biāo)行與其他各行像素點(diǎn)的灰度值序列進(jìn)行匹配，并將得到的多個(gè)匹配相似度的均值作為該目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，從而能夠準(zhǔn)確體現(xiàn)目標(biāo)行像素點(diǎn)與其他各行像素點(diǎn)在灰度值上的差異。
20、結(jié)合上述第一方面，在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)和所述目標(biāo)列像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，包括：
21、對(duì)所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)和所述目標(biāo)列像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化結(jié)果；
22、基于所述歸一化結(jié)果，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子。
23、在上述方案中，通過(guò)對(duì)目標(biāo)行像素點(diǎn)和目標(biāo)列像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)進(jìn)行歸一化，能夠使得調(diào)整必要因子的取值在一定范圍內(nèi)，從而能夠降低計(jì)算復(fù)雜度。
24、結(jié)合上述第一方面，在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述在所述金屬面板開關(guān)圖像的局部區(qū)域中，確定所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征，包括：
25、在所述局部區(qū)域中，確定任意兩像素點(diǎn)之間的梯度差值、梯度方向差異以及距離；
26、基于所述任意兩像素點(diǎn)之間的梯度差值、梯度方向差異以及距離，確定所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征。
27、在上述方案中，針對(duì)任一像素點(diǎn)的局部區(qū)域，通過(guò)獲取該局部區(qū)域內(nèi)的任意兩像素點(diǎn)之間的梯度差值、梯度方向差異以及距離，綜合確定該任一像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征，從而能夠?qū)⒕植繀^(qū)域內(nèi)的紋理特征量化為一個(gè)局部范圍梯度分布特征，以便于通過(guò)該局部范圍梯度分布特征，準(zhǔn)確分析出不同像素點(diǎn)之間的差異。
28、結(jié)合上述第一方面，在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述基于所述任意兩像素點(diǎn)之間的梯度差值、梯度方向差異以及距離，確定所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征，包括：
29、基于所述任意兩像素點(diǎn)之間的梯度差值，在所述候選像素點(diǎn)的局部區(qū)域中確本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于獲取的金屬面板開關(guān)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的灰度值序列與其他各行像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)和所述目標(biāo)列像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，在所述金屬面板開關(guān)圖像的局部區(qū)域中，確定所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述任意兩像素點(diǎn)之間的梯度差值、梯度方向差異
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述各像素點(diǎn)的灰度值序列和所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征，進(jìn)行像素點(diǎn)聚類，得到多個(gè)簇類的初始調(diào)整系數(shù)，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述候選像素點(diǎn)所屬的簇類的初始調(diào)整系數(shù)和所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，確定所述候選像素點(diǎn)的目標(biāo)調(diào)整系數(shù)，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述候選像素點(diǎn)所屬的簇類的初始調(diào)整系數(shù)和所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，確定所述候選像素點(diǎn)的目標(biāo)調(diào)整系數(shù)，包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述目標(biāo)調(diào)整系數(shù)對(duì)所述候選像素點(diǎn)的原始搜索框進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，得到所述候選像素點(diǎn)的目標(biāo)搜索框，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于獲取的金屬面板開關(guān)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的灰度值序列與其他各行像素點(diǎn)的灰度值序列，確定所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，基于所述目標(biāo)行像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)和所述目標(biāo)列像素點(diǎn)的整體差異系數(shù)，確定所述候選像素點(diǎn)的調(diào)整必要因子，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，在所述金屬面板開關(guān)圖像的局部區(qū)域中，確定所述候選像素點(diǎn)的局部范圍梯度分布特征，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于雙目視覺的金屬面板開關(guān)生產(chǎn)線自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周曉燕，單偉校，譚杰，周加良，胡永根，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：杭州鴻世電器股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
還沒有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。