一种孔洞形状识别方法、计算机设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及复合材料技术领域，尤其涉及一种孔洞形状识别方法、计算机设备及存储介质，方法包括：使用相机对布面进行拍摄，得到布面图像数据；根据图像数据中像素点灰度值对孔洞边缘轮廓进行检测，得到孔洞上边缘轮廓点和下边缘轮廓点，并从上边缘轮廓点和下边缘轮廓点分别提取出水平两端的两个上边界端点和下边界端点；建立一个标准矩形，其四个端点为矩形参考点，取其中对角线的两个端点，找出在两个分别与两端点构成等边三角形的两个特征点，两特征点与两端点为三角形参考点；将两上边界端点和两下边界端点分别与四个矩形参考点和四个三角形参考点计算相关性，根据计算出的两个相关性的值，确定孔洞形状。确定孔洞形状。确定孔洞形状。

【技术实现步骤摘要】
一种孔洞形状识别方法、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及复合材料
，尤其涉及一种孔洞形状识别方法、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在玻纤布的生产过程中，布面上会出现一些不同形状的孔洞，不同形状的孔洞对应的生产过程的缺陷并不相同，所以需要将这些孔洞的形状与位于玻纤布面的位置进行记录，来对生产过程进行分析与改进，一般玻纤布生产过程中会出现两种形状的空洞即矩形和三角形，在现有技术中，一般为人工识别并记录，费时费力。
[0003]鉴于上述问题的存在，本设计人基于从事此类产品工程应用多年丰富的实务经验及专业知识，并配合学理的运用，积极加以研究创新，以期创设一种孔洞形状识别方法、计算机设备及存储介质，使其更具有实用性。
[0004]公开于该
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部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术的总体
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的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种孔洞形状识别方法、计算机设备及存储介质，从而有效解决
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中的问题。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种孔洞形状识别方法，包括如下步骤：
[0007]图像采集，使用相机对布面进行拍摄，得到布面图像数据；
[0008]轮廓检测，根据所述图像数据中像素点灰度值对孔洞边缘轮廓进行检测，得到孔洞上边缘轮廓点和下边缘轮廓点，并从所述上边缘轮廓点和所述下边缘轮廓点分别提取出水平两端的两个上边界端点和下边界端点；
[0009]建立标准图形参考，建立一个标准矩形，其四个端点为矩形参考点，取其中对角线的两个端点，找出在两个分别与两所述端点构成等边三角形的两个特征点，两所述特征点与两所述端点为三角形参考点；
[0010]计算相关性，将两所述上边界端点和两所述下边界端点分别与四个矩形参考点和四个三角形参考点计算相关性，根据计算出的两个相关性的值，确定孔洞形状。
[0011]进一步地，所述轮廓检测时，得到所述上边缘轮廓点和下边缘轮廓点后，计算出侧边缘轮廓点，将所述上边缘轮廓点和下边缘轮廓点中与所述侧边轮廓点重合的点去除。
[0012]进一步地，所述计算出侧边缘轮廓点中，图像数据f，f为所有像素点灰度值的集合，若f(x，y)＜40，f(x+1，y)＜40，f(x
‑
1，y)＞200，f(x
‑
2，y)＞200，或f(x，y)＜40，f(x
‑
1，y)＜40，f(x+1，y)＞200，f(x+2，y)＞200其中f(x，y)为图像数据中坐标为(x，y)的像素点的灰度值；若f(x，y)＜40，f(x，y+1)＜40，f(x，y
‑
1)＞200，f(x，y
‑
2)＞200，则f(x，y)为侧边缘轮廓点。
[0013]进一步地，所述轮廓检测时，若f(x，y)＜40，f(x，y
‑
1)＜40，f(x，y+1)＞200，f(x，y+2)＞200，则f(x，y)为孔洞上边缘轮廓点，其中f(x，y)为图像数据中坐标为(x，y)的像素点的灰度值；若f(x，y)＜40，f(x，y+1)＜40，f(x，y
‑
1)＞200，f(x，y
‑
2)＞200，则f(x，y)为孔洞下边缘轮廓点。
[0014]进一步地，所述提取出水平两端的两个上边界端点和下边界端点时，将所述上边缘轮廓点和所述下边缘轮廓点中横坐标最大和最小的点取出，作为所述上边界端点和下边界端点。
[0015]进一步地，所述建立一个标准矩形时，矩形四个端点坐标分别为(x，y)、(x+m，y)、(x，y+n)和(x+m，y+n)；以两个所述端点(x，y)和(x+m，y+n)找出的两个所述特征点坐标为(x+a，y+b)和(x+c，y+d)；
[0016]所述矩形参考点为：(x，y)、(x+m，y)、(x，y+n)和(x+m，y+n)；所述三角形参考点为：(x，y)、(x+a，y+b)、(x+c，y+d)和(x+m，y+n)。
[0017]进一步地，提取出的所述上边界端点坐标为(x1，y1)和(x2，y2)，所述下边界端点坐标为(x3，y3)和(x4，y4)；
[0018]所述分别与四个矩形参考点和四个三角形参考点计算相关性时，矩形相关性K1为：
[0019]K1＝(x1‑
x)2(y1‑
y
‑
n)2+(x2‑
x
‑
m)2(y2‑
y
‑
n)2+(x3‑
x)2(y3‑
y)2+(x4‑
x
‑
m)2(y4‑
y)2；
[0020]三角形相关性K2为：
[0021]K2＝(x1‑
x
‑
a)2(y1‑
y
‑
b)2+(x2‑
x
‑
m)2(y2‑
y
‑
n)2+(x3
‑
x)2(y3
‑
y)2+(x4
‑
x
‑
c)2(y4
‑
y
‑
d)2。
[0022]进一步地，若K1＜K2，则孔洞形状为三角形；若K1＞K2，则孔洞形状为矩形。
[0023]本专利技术还包括一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，进一步地，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的方法。
[0024]本专利技术还包括一种存储介质，其上存储有计算机程序，进一步地，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。
[0025]本专利技术的有益效果为：本专利技术通过图像采集、轮廓检测、建立标准图像参考和计算相关性，通过视觉检测实时对玻纤布面进行监控，将孔洞的上边界端点和下边界端点提取出，与矩形参考点和三角形参考点进行相关性计算，判断出孔洞与矩形和三角形的相关程度，来判断孔洞为矩形还是三角形，从而这些孔洞的形状与位于玻纤布面的位置进行记录，方便对生产过程进行分析与改进，省时省力。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]图1为本专利技术的流程图；
[0028]图2为矩形孔洞的示意图；
[0029]图3为三角形孔洞的示意图；
[0030]图4为建立标准图像参考的示意图；
[0031]图5为计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种孔洞形状识别方法，包括如下步骤：图像采集，使用相机对布面进行拍摄，得到布面图像数据；轮廓检测，根据所述图像数据中像素点灰度值对孔洞边缘轮廓进行检测，得到孔洞上边缘轮廓点和下边缘轮廓点，并从所述上边缘轮廓点和所述下边缘轮廓点分别提取出水平两端的两个上边界端点和下边界端点；建立标准图形参考，建立一个标准矩形，其四个端点为矩形参考点，取其中对角线的两个端点，找出在两个分别与两所述端点构成等边三角形的两个特征点，两所述特征点与两所述端点为三角形参考点；计算相关性，将两所述上边界端点和两所述下边界端点分别与四个矩形参考点和四个三角形参考点计算相关性，根据计算出的两个相关性的值，确定孔洞形状。2.根据权利要求1所述的孔洞形状识别方法，其特征在于，所述轮廓检测时，得到所述上边缘轮廓点和下边缘轮廓点后，计算出侧边缘轮廓点，将所述上边缘轮廓点和下边缘轮廓点中与所述侧边轮廓点重合的点去除。3.根据权利要求2所述的孔洞形状识别方法，其特征在于，所述计算出侧边缘轮廓点中，图像数据f，f为所有像素点灰度值的集合，若f(x，y)＜40，f(x+1，y)＜40，f(x
‑
1，y)＞200，f(x
‑
2，y)＞200，或f(x，y)＜40，f(x
‑
1，y)＜40，f(x+1，y)＞200，f(x+2，y)＞200其中f(x，y)为图像数据中坐标为(x，y)的像素点的灰度值；若f(x，y)＜40，f(x，y+1)＜40，f(x，y
‑
1)＞200，f(x，y
‑
2)＞200，则f(x，y)为侧边缘轮廓点。4.根据权利要求3所述的孔洞形状识别方法，其特征在于，所述轮廓检测时，若f(x，y)＜40，f(x，y
‑
1)＜40，f(x，y+1)＞200，f(x，y+2)＞200，则f(x，y)为孔洞上边缘轮廓点，其中f(x，y)为图像数据中坐标为(x，y)的像素点的灰度值；若f(x，y)＜40，f(x，y+1)＜40，f(x，y
‑
1)＞200，f(x，y
‑
2)＞200，则f(x，y)为孔洞下边缘轮廓点。5.根据权利要求4所述的孔洞形状识别方法，其特征在于，所述提取出水平两端的两个上边界端点和下边界端点时，将所述上边缘轮廓点和所述下边缘轮廓点中横坐标最大和最小的点取出，作...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈昆伦，季小强，刘时海，
申请(专利权)人：常州市宏发纵横新材料科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：