一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法技术

本发明专利技术公开了一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法，包括如下步骤：步骤S1：获取待检测手机和与其同型号的全新手机在相同背景色下的外观图片；步骤S2：对图片进行灰度化处理；步骤S3：对图片进行调整；步骤S4：进行求差运算，得到待检测废旧手机外观缺陷图；步骤S5：对待检测废旧手机外观缺陷图进行二值化处理，得到待检测废旧手机外观缺陷二值化图；步骤S6：通过图像检测，得到同型号的全新手机外观图片中手机的像素总数和待检测废旧手机外观缺陷二值化图中缺陷的像素总数，根据两像素总数的比例关系，判断待检测废旧手机的质量等级。本发明专利技术方法可量化缺陷，处理简单，程序计算量小，而且精度高。而且精度高。而且精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法


[0001]本专利技术属于废旧手机回收领域，具体涉及一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法，适用于市面上所有机型的废旧手机的外观缺陷检测。

技术介绍

[0002]随着科技发展和人民生活水平的提高，手机作为典型的移动终端，更新换代速度不断加快，到2020年二手手机保有量近10亿台。在这些二手手机中，绝大部分的手机具有很高的再利用价值，可以进入市场再次交易，不需要进行报废处理。
[0003]目前的回收方式是，先对手机进行外观检查，若其外观处于良好状态，再进一步对其进行功能分析，判断是否有整机回收价值。所以，良好的外观状况是手机整机回收的前提。
[0004]废旧手机的外观检查，主要有人工和自动两种。
[0005]人工方式是由维修人员对手机的外观进行检查，该方式缺点如下：不同的维修人员由于经验的不同，可能会对同一样品做出不同的判断，判断标准无法量化，导致较大的误差。
[0006]自动方式主要有三种：
[0007]一、采用机器视觉对废旧手机外观缺陷进行检查；
[0008]二、通过各种算子如sobel算子进行划痕边缘检测；
[0009]三、通过机器学习检测废旧手机外观缺陷。
[0010]上述三种方式均存在不足：
[0011]针对第一种，采用机器视觉进行检测，需要对拍摄的照片进行滤波等预处理，在滤除噪声的同时，一些细小缺陷或缺陷的细节部分，也会随同滤掉，影响显示的结果的准确性；
[0012]针对第二种，使用边缘检测算子进行检测时，在边沿曲线断断续续不完整时，该算法会根据这些断续的线段或点，拟合一个缺陷范围，该范围有时候与真实缺陷范围并不对应；
[0013]针对第三种，其程序运算量极大，而且，前期需要获取大量的图片进行训练，费时费力并且，如果用于训练的图片缺陷类型不够丰富，还会导致识别精度低的问题。
[0014]另外，上述三种方式均只是把划痕等缺陷在图片上标示出来。

技术实现思路

[0015]针对上述问题，本专利技术的专利技术目的是，提供一种新型废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法，该方法可量化缺陷，处理简单(无需费时费力的获取大量用于训练的图片)，程序计算量小，而且精度高。
[0016]本专利技术的专利技术目的通过如下技术方案实现：一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法，包括如下步骤：
[0017]步骤S1：获取待检测手机和与其同型号的全新手机在相同背景色下的外观图片；
[0018]步骤S2：对图片进行灰度化处理，得到全新手机外观灰度图和待检测废旧手机外观灰度图；
[0019]步骤S3：对图片进行调整，得到图片尺寸和图片中手机的位置均一致的全新手机和待检测废旧手机外观调整图；
[0020]步骤S4：对经灰度化处理以及调整后的全新手机和待检测废旧手机外观灰度调整图进行求差运算，得到待检测废旧手机外观缺陷图；
[0021]步骤S5：对待检测废旧手机外观缺陷图进行二值化处理，得到待检测废旧手机外观缺陷二值化图；
[0022]步骤S6：通过图像检测，得到同型号的全新手机外观图片中手机的像素总数和待检测废旧手机外观缺陷二值化图中缺陷的像素总数，根据两像素总数的比例关系，判断待检测废旧手机的质量等级。
[0023]步骤S5中二值化处理时，阈值随手机缺陷图片的不同而改变，阈值选取待检测废旧手机外观缺陷图的灰度值统计图中像素点个数突然变化的灰度值中的最小值。
[0024]步骤S3通过如下方式实现：
[0025]通过matlab软件中的find函数找出图片中非背景色的点，根据find函数返回的位置矩阵(矩阵内元素代表非背景色的点在图片中的位置)，锁定位置矩阵中纵、横坐标的最大值和最小值，以其确定手机的边界。该方式可快速的实现图片调整。
[0026]步骤S6中全新手机的像素总数，通过统计步骤S1中全新手机外观图片中非背景色像素点的个数得到，如背景色为白色时，全新手机的像素总数即为灰度值不为255的像素点的个数。
[0027]有益效果：
[0028]1)本专利技术方法使用范围广泛
[0029]本专利技术方法适用于市面上所有机型的的废旧手机外观缺陷的检测，且检测项目可涵盖废旧手机外观的所有缺陷；
[0030]2)本专利技术方法对外观缺陷的程度进行了量化，检测结果精确
[0031]本专利技术对废旧手机外观缺陷的程度进行量化，可以更直观的展现废旧手机外观的损坏程度，而且能避免人工检测的误差，并且，外观缺陷具体到像素数，检测结果更加精确；
[0032]3)本专利技术方法处理简单，程序计算量小
[0033]本专利技术方法处理简单，程序计算量小，可快速显示结果。
附图说明
[0034]图1为本专利技术较佳实施例的废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法的主要流程图；
[0035]图2为待检测废旧手机外观缺陷图的灰度值统计图；
[0036]图3为另一张待检测废旧手机外观缺陷图的灰度值统计图。
具体实施方式
[0037]本实施例的一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法，如图1所示，包括如下步
骤：
[0038]步骤S1：获取待检测手机和与其同型号的全新手机在相同背景色下的外观图片。
[0039]导入与待检测废旧手机同型号的全新手机外观图片，要求手机图片完整清晰，手机图片背景为白色背景。并在白色背景下，对待检测废旧手机外观进行拍摄，要求拍摄环境打光均匀，拍摄照片清晰且无反光。
[0040]步骤S2：对步骤S1的图片进行灰度化处理，得到全新手机外观灰度图和待检测废旧手机外观灰度图。这些灰度图中的像素点的灰度值一般在0
‑
255之间。
[0041]步骤S3：若全新手机和待检测废旧手机外观灰度图中手机位置不固定，则先对上述灰度图中的手机进行定位(包括角度和远近(反应在图片中手机的大小上))，并裁剪多余背景图案，得到可用于对比的、图片尺寸和图片中手机的位置均一致的全新手机外观灰度调整图和待检测废旧手机外观灰度调整图。
[0042]步骤S4：对全新手机外观灰度调整图和待检测废旧手机外观灰度调整图通过图像检测方式进行对比，即进行求差运算，得到待检测废旧手机外观缺陷图。
[0043]步骤S5：对待检测废旧手机外观缺陷图进行二值化处理，即扫描图像的每个像素值，值小于阈值的，将像素值设为0，即外观无缺陷部分调整为黑色，值大于等于阈值的，将像素值设为200，即缺陷部分调整为白色，得到待检测废旧手机外观缺陷二值化图。
[0044]步骤S6：通过图像检测，得到全新手机外观图片中全新手机的像素总数和待检测废旧手机外观缺陷二值化图中缺陷的像素总数(像素值为200的白色像素点总数)，根据两像素总数的比例关系，判断待检测废旧手机的质量等级。
[0045]步骤S2的灰度化处理，旨在减小维度，简化计算。
[0046]步骤S2的灰度化处理和步骤S3的图像调整顺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种废旧手机外观缺陷的图像检测评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取待检测手机和与其同型号的全新手机在相同背景色下的外观图片；步骤S2：对图片进行灰度化处理，得到全新手机外观灰度图和待检测废旧手机外观灰度图；步骤S3：对图片进行调整，得到图片尺寸和图片中手机的位置均一致的全新手机和待检测废旧手机外观调整图；步骤S4：对经灰度化处理以及调整后的全新手机和待检测废旧手机外观灰度调整图进行求差运算，得到待检测废旧手机外观缺陷图；步骤S5：对待检测废旧手机外观缺陷图进行二值化处理，得到待检测废旧手机外观缺陷二值化图；步骤S6：通过图像检测，得到同型号的全新手机外观图片中手机的像素总数和待检测废旧手机外观缺陷二值化图中缺陷的像素总数，根据两像素总数的比例关系，...

【专利技术属性】
技术研发人员：符永高，邓梅玲，杨熙冲，郭琮，胡嘉琦，陈华文，陈云华，
申请(专利权)人：威凯检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：