基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法技术

本发明专利技术公开了基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法，包括利用结构光传感器获取耐火砖的彩色点云数据，彩色点云数据由影像数据和三维点云融合在一起，使用最小二乘法对耐火砖图像点云进行平面拟合获得零平面，并获取原始耐火砖图像的高度和宽度，根据原始耐火砖图像的尺寸参数和零平面，生成对应的基准平面图像，对原始耐火砖图像与基准平面图像进行作差，获得倾斜校正后的点云数据图，对倾斜校正后的点云的高度直方图进行滤波分割，得到设定深度的点云信息。本发明专利技术能基于灰度矩平面拟合，对图像高度图分析，得到耐火砖的深度缺陷信息，有效避免渗透腐蚀现象，延长耐火砖的使用寿命。

Recognition Method of Firebrick Depth Defect Based on Height Histogram Segmentation

【技术实现步骤摘要】
基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法
本专利技术涉及一种基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法。
技术介绍
耐火砖，根据国际标准是指在高温环境下其化学与物理性质稳定并能正常使用的非金属(并不排除含有一定比例的金属)材料与产品。耐火砖能在高温下经受各种机械作用和物理化学变化，广泛用于冶金、化工、石油、发电等工业领域。近些年来，我国的耐火砖生产企业快速发展，耐火砖的市场竞争也日益激烈，众多企业纷纷提高生产技术和质检技术，实现生产和检测自动化，以提高企业竞争力。在耐火砖的生产线上，产品下线装箱之前，长期以来都是依靠人工使用卷尺手动测量，肉眼评判深度缺陷，如耐火砖的缺角、缺棱以及麻面等。由于耐火砖生产过程中，压机的振动噪音等对工人的身心健康危害较大，而且很多缺陷都是工人依靠经验判断，受主观影响较大，无法建立一个统一的评判标准。此外，大批量生产过程中该工序不仅要消耗大量劳动成本，而且重复、单调的测量观察工作极易引起人员疲劳，容易出现误判，若个别不良品混入整批成品中，会给工厂带来严重经济损失，甚至严重影响钢铁的生产。因此，在一些不适合人工作业的危险场合，人工视觉难以满足要求的场合和带有高度重复性、智能性并且靠人的眼睛无法连续稳定地进行产品检测的场合。耐火砖在生产的过程中，除了外形几何尺寸，其深度缺陷，这些缺陷对于耐火砖的质量及其钢铁的冶炼过程的使用状况都有着不可忽视的影响，因此对于耐火砖的缺陷，进行有效识别是耐火砖质量检测至关重要的一环。目前尚无对耐火砖的表面缺陷进行自动测量的测量系统或者方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能识别耐火砖深度缺陷的识别方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法，包括以下步骤：步骤1、利用结构光传感器获取耐火砖的彩色点云数据，彩色点云数据由影像数据和三维点云融合在一起，彩色点云数据的坐标系是以传感器位姿为基准；步骤2、使用最小二乘法对耐火砖图像点云进行平面拟合获得零平面，并获取原始耐火砖图像的高度和宽度，根据原始耐火砖图像的尺寸参数和零平面，生成对应的基准平面图像；步骤3、对原始耐火砖图像与基准平面图像进行作差，获得倾斜校正后的点云数据图；步骤4、对倾斜校正后的点云的高度直方图进行滤波分割，得到设定深度的点云信息，设置高度带通滤波器的高度值范围对点云高度直方图进行滤波，在高度值范围内的连通域均视为深度缺陷。进一步，步骤2中，基准平面图像的生成方法是：根据拟合参数α,β,γ，结合耐火砖彩色点云数据Image(r,c)，生成基准平面图像Image(r,c)0：对于一幅2D连续图像f(x,y)(≥0)，p+q阶矩mpq定义为：其中，p，q是非负的整数，对于离散化数字图像，上式为：其中，(r0,c0)为质心坐标，且一阶平面近似方法通过以下公式来描述：Image(r,c)＝α(r-r0)+β(c-c0)+γ(4-13)其中，r0为待拟合区域的横坐标，c0为待拟合区域的纵坐标，γ为待拟合区域的平均灰度，F为整个平面的面积，MRow是沿着行方向的灰度矩，MCol是沿着列方向的灰度矩，则有：MRow＝sum((r-r0)*(Image(r,c)-γ))/F2(4-14)MCol＝sum((c-r0)*(Image(r,c)-γ))/F2(4-15)进一步，对原耐火砖点云图Image(r,c)和基准平面图像Image(r,c)0进行作差，获取倾斜校正后的点云数据图Image'(r,c)。Image'(r,c)＝Image(r,c)-Image(r,c)0(4-18)；对倾斜校正后的点云数据图沿着零平面法向进行分割，获得点云高度直方图；设置高度带通滤波器的高度值范围对点云高度直方图进行滤波，在高度值范围内的连通域均视为深度缺陷。进一步，步骤4中，根据两遍扫描法获取连通域，包括以下步骤：步骤4-1：对耐火砖阈值图像进行第一遍扫描，赋予每个像素位置一个标签，赋予同一个连通域内的像素集合一个或多个不同标签，合并属于同一个连通域但具有不同值的标签；步骤4-2：对耐火砖阈值图像进行第二遍扫描，将具有相等关系的相同标签所标记的像素归为一个连通域，赋予连通域一个相同的标签。进一步，步骤4-1使用种子填充法进行连通域获取：(1)扫描耐火砖阈值图中的像素点，直到当前像素点B(x，y)＝＝1：a、将B(x，y)作为种子、并赋予标签，然后将该种子相邻的所有前景像素都压入栈中；b、弹出栈顶像素，将栈顶像素赋予跟种子相同的标签，然后再将与该栈顶像素相邻的所有前景像素都压入栈中；c、重复b步骤，直到栈为空；此时，所有具有相同标签的像素值形成一个连通域；获取连通域之外的任意一个像素作为种子，重复第(1)步，直到扫描结束；扫描结束后，就可以得到图像B中所有的连通域。本专利技术的优点在于：1.基于灰度矩平面拟合，对图像高度图分析，得到耐火砖的深度缺陷信息，有效避免渗透腐蚀现象，延长耐火砖的使用寿命。2.采用两遍扫描法，不需要申请大量的堆栈空间，获取连通区域的速度快，并且可获取多个连通区域，不会发生内存泄露，具有相对较好的执行效率。附图说明图1是耐火砖扫描面倾斜校正结果。图2是分割前后高度直方图对比图。图3是深度缺陷提取结果。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进一步说明。耐火砖在生产的过程中，除了因为接触而造成的表面划痕，也会因为模具的损耗而造成一些深度缺陷：凹坑麻面和缺角缺棱等。Gocator2350传感器采集到的图像数据是影像数据和三维点云融合在一起的彩色点云数据。对此，可以从点云数据中的高度信息中分析得到深度缺陷。传感器采集的数据是彩色点云数据，其坐标系是以传感器位姿为基准，因此首先需要对耐火砖所测上表面进行拟合，沿其法向进行高度分割，即可得到深度缺陷信息。基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法，包括以下步骤：步骤1、利用结构光传感器获取耐火砖的彩色点云数据，彩色点云数据由影像数据和三维点云融合在一起，彩色点云数据的坐标系是以传感器位姿为基准；步骤2、使用最小二乘法对耐火砖图像点云进行平面拟合获得零平面，并获取原始耐火砖图像的高度和宽度，根据原始耐火砖图像的尺寸参数和零平面，生成对应的基准平面图像；步骤3、对原始耐火砖图像与基准平面图像进行作差，获得倾斜校正后的点云数据图；步骤4、对倾斜校正后的点云的高度直方图进行滤波分割，得到设定深度的点云信息，设置高度带通滤波器的高度值范围对点云高度直方图进行滤波，在高度值范围内的连通域均视为深度缺陷。基于计算灰度值矩及一阶平面近似法的平面拟合矩是描述图像特征的算子，如今图像矩技术已广泛应用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、数字压缩、数字水印及运动图像序列分析等领域。图像可以被看成一个平板物体，每个像素点的值看成是该处的密度。对某点求期望就是该图像在该点处的矩。对于一幅2D连续图像f(x,y)(≥0)，p+q阶矩mpq定义为：其中，p，q是非负的整数，对于离散化数字图像，上式为：其中，(r0,c0)为质心坐标，且一阶平面近似方法是通过最小化灰度值和平面间的距离来实现的[61]，可以通过以下公式来描述：Image(r,c)＝α(r-r0)+β(c-c0)+γ(4-13)其中，r0和c0即为待拟合区域的横本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法，包括以下步骤：步骤1、利用结构光传感器获取耐火砖的彩色点云数据，彩色点云数据由影像数据和三维点云融合在一起，彩色点云数据的坐标系是以传感器位姿为基准；步骤2、使用最小二乘法对耐火砖图像点云进行平面拟合获得零平面，并获取原始耐火砖图像的高度和宽度，根据原始耐火砖图像的尺寸参数和零平面，生成对应的基准平面图像；步骤3、对原始耐火砖图像与基准平面图像进行作差，获得倾斜校正后的点云数据图；步骤4、对倾斜校正后的点云的高度直方图进行滤波分割，得到设定深度的点云信息，设置高度带通滤波器的高度值范围对点云高度直方图进行滤波，在高度值范围内的连通域均视为深度缺陷。

【技术特征摘要】
2018.03.14 CN 20181020846881.基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法，包括以下步骤：步骤1、利用结构光传感器获取耐火砖的彩色点云数据，彩色点云数据由影像数据和三维点云融合在一起，彩色点云数据的坐标系是以传感器位姿为基准；步骤2、使用最小二乘法对耐火砖图像点云进行平面拟合获得零平面，并获取原始耐火砖图像的高度和宽度，根据原始耐火砖图像的尺寸参数和零平面，生成对应的基准平面图像；步骤3、对原始耐火砖图像与基准平面图像进行作差，获得倾斜校正后的点云数据图；步骤4、对倾斜校正后的点云的高度直方图进行滤波分割，得到设定深度的点云信息，设置高度带通滤波器的高度值范围对点云高度直方图进行滤波，在高度值范围内的连通域均视为深度缺陷。2.如权利要求1所述的基于高度直方图分割的耐火砖深度缺陷的识别方法，其特征在于，步骤2中，基准平面图像的生成方法是：根据拟合参数α,β,γ，结合耐火砖彩色点云数据Image(r,c)，生成基准平面图像Image(r,c)0：对于一幅2D连续图像f(x,y)(≥0)，p+q阶矩mpq定义为：其中，p，q是非负的整数，对于离散化数字图像，上式为：其中，(r0,c0)为质心坐标，且一阶平面近似方法通过以下公式来描述：Image(r,c)＝α(r-r0)+β(c-c0)+γ(4-13)其中，r0为待拟合区域的横坐标，c0为待拟合区域的纵坐标，γ为待拟合区域的平均灰度，F为整个平面的面积，MRow是沿着行方向的灰度矩，MCol是沿着列方向的灰度矩，则有：MRow＝sum((r-r0)*(Image(r,c)-γ))/F2(4-14)MCol＝sum((c-r0...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹衍龙，张远松，杨将新，王敬，孙安顺，董献瑞，
申请(专利权)人：浙江大学山东工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：山东,37