蜂窝规整度检测的分支点识别顶点提取方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种蜂窝规整度检测的分支点识别顶点提取方法及其系统，所述方法包括获取图像、图像处理、顶点提取、形态分析；所述步骤“图像处理”包括：降噪滤波、二值化、形态学滤波、骨架化、图像扩展；“骨架化”将像素值为1的线段全部置为单位像素宽度的线段，并绘制骨架图；所述步骤“顶点提取”：是以骨架像素矩阵P

【技术实现步骤摘要】
蜂窝规整度检测的分支点识别顶点提取方法及其系统
本专利技术涉及交通、机械、航空航天、船舶等装备的轻质结构产品设计、制造及应用等领域，特别是涉及一种蜂窝规整度检测的分支点识别顶点提取方法及其系统。
技术介绍
轻质蜂窝产品以其优异的承载能力和良好的吸能特性而被广泛应用，比如，高速列车也广泛采用了轻质蜂窝产品。但蜂窝产品在生产、运输及使用过程中易产生胞孔的变形，而该变形会对蜂窝产品的性能产生重要的影响。因此需要对蜂窝产品的胞孔变形即几何规整度进行评估，从而对蜂窝产品的质量作出判断。中国专利申请号为201910503383.7，其申请日为2019年9月13日，公开了一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边的方法。包括如下步骤：将采集到的蜂窝芯表面三维数据进行二维坐标变换，通过角点检测算法识别蜂窝芯的二维平面投影图像中的角点，所述角点包括人形顶点、Y形顶点、伪顶点，还包括未识别出的缺失角点；基于所提出的角点类型判断算法，对蜂窝边的两个端点依次识别，其中一个端点是在相邻边识别时确定，另一个端点是通过对该识别顶点的局部分析确定；在蜂窝边的实现过程中能有效本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种蜂窝规整度检测的分支点识别顶点提取方法，所述方法是对指定蜂窝产品的图像进行识别处理，经过分析判断该蜂窝产品的质量水平；所述方法顺序包括以下步骤：获取图像、图像处理、顶点提取、形态分析；所述步骤“获取图像”包括拍摄图像和计算机读取图像；其特征在于：/n所述步骤“图像处理”顺序包括：降噪滤波、二值化、形态学滤波、骨架化、图像扩展；/n所述步骤“二值化”是将图像中背景的像素值置为0，将图像中蜂窝骨架的像素值置为1；/n所述步骤“骨架化”：将像素值为1的线段全部置为单位像素宽度的线段，并绘制骨架图；/n所述步骤“图像扩展”：在骨架图每个边的最外缘，均向外扩展1个像素的宽度，扩展区域内的像素值全...

【技术特征摘要】
1.一种蜂窝规整度检测的分支点识别顶点提取方法，所述方法是对指定蜂窝产品的图像进行识别处理，经过分析判断该蜂窝产品的质量水平；所述方法顺序包括以下步骤：获取图像、图像处理、顶点提取、形态分析；所述步骤“获取图像”包括拍摄图像和计算机读取图像；其特征在于：
所述步骤“图像处理”顺序包括：降噪滤波、二值化、形态学滤波、骨架化、图像扩展；
所述步骤“二值化”是将图像中背景的像素值置为0，将图像中蜂窝骨架的像素值置为1；
所述步骤“骨架化”：将像素值为1的线段全部置为单位像素宽度的线段，并绘制骨架图；
所述步骤“图像扩展”：在骨架图每个边的最外缘，均向外扩展1个像素的宽度，扩展区域内的像素值全部置为0，得到骨架像素矩阵Pxy；
所述步骤“顶点提取”：是以骨架像素矩阵Pxy为对象，顺序执行并包括：识别点编号、顶点识别和顶点记录；
所述步骤“识别点编号”：从左上角的像素点P(2,2)开始到像素点P(x-1,y-1)结束，像素点编号i＝1～k；
所述步骤“顶点记录”：其记录内容为：顶点类型、顶点的识别点编号i及其坐标值；
所述步骤“形态分析”包括重构胞元和规整度评估；所述步骤“重构胞元”是将提取的顶点依据胞元与顶点的映射关系连线，重构蜂窝结构；所述步骤“规整度评估”是根据重构的“蜂窝结构”，计算其胞元规整度。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤“顶点识别”：顺序包括以下步骤：从识别点编号i＝1开始直到i＝k结束，在每个识别点编号i点处，首先执行判断句“像素值＝0”，如果判断结果为“Y”，执行判断语句“i<k”，如果判断结果为“Y”，执行“i＝i+1”后再回到判断句“像素值＝0”，进入下一个循环；如果判断句“像素值＝0”的判断结果为“N”，执行步骤“计算八邻域像素值变化次数”，再执行判断句“变化次数＝6”，如果其判断结果为“Y”，执行“记录为中间顶点”；执行判断语句“i<k”，如果判断结果为“Y”，执行“i＝i+1”后再回到判断句“像素值＝0”，进入下一个循环；执行判断句“变化次数＝6”，如果判断结果为“N”时，执行判断句“变化次数＝4”，如果判断结果为“Y”时，执行判断语句“像素值为1的三个点在同一直线上”，如果判断结果为“Y”，执行判断语句“i<k”，如果判断结果为“Y”，执行“i＝i+1”后再回到判断句“像素值＝0”，进入下一个循环；如果执行判断语句“像素值为1的三个点在同一直线上”的判断结果为“N”，执行“记录为边缘顶点”，执行判断语句“i<k”，如果判断结果为“Y”，执行“i＝i+1”后再回到判断句“像素值＝0”，进入下一个循环；如果执行判断句“变化次数＝4”的判断结果为“N”时，执行判断语句“i<k”，如果判断结果为“Y”，执行“i＝i+1”后再回到判断句“像素值＝0”，进入下一个循环；如果判断语句“i<k”的判断结果为“N”，执行步骤“提取结束”。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤“像素值为1的三个点在同一直线上”：判断方法为夹角法或像素值差的绝对值之和法；所述“夹角法”，是过识别点分别与八邻域中另外两个像素值为1的点直线连接得到两根直线，再通过坐标值求两根直线的夹角，如果为180度，表示上述三个点处于同一直线上，否则，三个点不在同一直线上；所述“像素值差的绝对值之和法”，是在识别点的八邻域像素中，计算每列及每行像素中距离为2的两像素之间像素值差的绝对值并求和，若此值为0或4，则表示上述三个点处于同一直线上，否则，三个点不在同一直线上；该方法的公式(1)如下：



公式(1)中：
I(x,y)为识别点编号i处的像素值；
x,y分别为横坐标和纵坐标值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤“计算八邻域像素值变化次数”是通过顺时针或逆时针依次统计当前像素点八邻域相邻两像素的像素值的变化次数而得到2，4，6三个值。


5.根据权利要求1-4任选一所述的方法，其特征在于：所述步骤“降噪滤波”：是采用中值滤波法来降低图像的噪声。


6.根据权利要求1～4任选一所述的方法，其特征在于：所述步骤“形态学滤波”：是在二值化的基础上执行，进一步消除二值化的误差。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述步骤“形态学滤波”：是在二值化的基础上执行，进一步消除二值化的误差。


8.根据权利要求1～4任选一所述的方法，其特征在于：所述“二值化”过程中，采用Otsu法确定分割阈值T，将图像中像素值小于或等于T的像素的值置为0，将图像中像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：王中钢，崔灿，熊伟，刘凯，伍钒，熊小慧，王鑫鑫，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43