一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及视觉检测技术领域，尤其涉及一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质，其中检测方法包括如下步骤：图像采集，对碳纤维布面进行斜向打光，并正对碳纤维布面进行拍照，得到布面图像；图像预处理，对布面图像进行对数变换处理，得到预处理图像；连续灰度区域提取，对预处理图像中划分为若干初始矩形区域，并计算每个初始矩形区域的平均灰度值，对平均灰度值差值小于第一阈值的相邻初始矩形区域进行合并，并得到若干连续灰度区域；黑灰区域提取，计算每个连续灰度区域的平均灰度值，若平均灰度值小于第二阈值，则这个连续灰度区域为黑灰区域。本发明专利技术中，更好的将黑灰与布面进行区分，从而选出黑灰区域，实现了视觉识别。识别。识别。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及视觉检测
，尤其涉及一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]碳纤维作为一种混合复合材料板被广泛应用于新能源汽车、航天航空、轨道交通等领域，碳纤维在生产加工过程中，需要进行监控、分析，以保证生产质量，在碳纤维生产的过程中，布面上会掉落一些黑灰，从而对布面生产质量造成影响。
[0003]然而由于碳纤维的背景为黑色，而黑灰也是黑色，两者颜色差异较小，所以很难通过视觉检测的方法对布面上黑灰进行检测，现有技术中还未存在一种通过视觉的方法对黑灰去进行检测。
[0004]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，以期创设一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质，使其更具有实用性。
[0005]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

[0006]本专利技术提供了一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质，从而有效解决
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中的问题。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质，包括如下步骤：
[0008]图像采集，对碳纤维布面进行斜向打光，并正对碳纤维布面进行拍照，得到布面图像；r/>[0009]图像预处理，对所述布面图像进行对数变换处理，得到预处理图像；
[0010]连续灰度区域提取，对所述预处理图像中划分为若干初始矩形区域，并计算每个所述初始矩形区域的平均灰度值，对平均灰度值差值小于第一阈值的相邻所述初始矩形区域进行合并，并得到若干连续灰度区域；
[0011]黑灰区域提取，计算每个所述连续灰度区域的平均灰度值，若平均灰度值小于第二阈值，则这个所述连续灰度区域为黑灰区域。
[0012]进一步地，所述预处理图像为：
[0013][0014]其中，(x，y)为所述布面图像上像素点的坐标，f(x，y)为布面图像中像素点(x，y)的灰度值，G(x，y)为预处理图像中像素点(x，y)的灰度值，a、b和c为系数。
[0015]进一步地，所述a为整体亮度增益系数，范围为60～80；所述b为比例系数，范围为7
～9；所述c为所述布面图像灰度补偿系数，范围为1～5。
[0016]进一步地，所述连续灰度区域提取中，包括如下步骤：
[0017]步骤一：对所述预处理图像中划分为若干初始矩形区域S1、S2、S3…
S
n
，并计算每个所述初始矩形区域的平均灰度值，分别为s1、s2、s3…
s
n
，所述初始矩形区域面积度量为1；
[0018]步骤二：将所述初始矩形区域S1与其相邻的所述初始矩形区域S
x
的平均灰度值进行比较，其中s
x
∈(S1、S2、S3…
S
n
)，若|s1‑
s
x
|＜4，则将所述初始矩形区域S1与S
x
合并，得到合并区域，所述合并区域的面积度量为k，且另k＝k+1，k初始值为1；
[0019]步骤三：以所述合并区域作为S1，其余所述初始矩形区域作为S2、S3…
S
n
，重复所述步骤二，直到与所述合并区域相邻的所有所述初始矩形区域其灰度值差值|s1‑
s
x
|≥4，此时将所述合并区域划为其中一个所述连续灰度区域T1；
[0020]步骤四：对剩余所述初始矩形区域重新划分为S1、S2、S3…
S
n
，并重复步骤二和步骤三，最终得到所述连续灰度区域T1、T2、T3…
T
m
，且每个所述连续灰度区域对应的平均灰度值为t1、t2、t3…
t
m
，面积度量为k1、k2、k3…
k
m
。
[0021]进一步地，若t
x
＜40，t
x
∈(t1、t2、t3…
t
m
)，则判断这个连续灰度区域为黑灰区域。
[0022]进一步地，在筛选出t
x
＜40的区域后，对筛选出的区域T1、T2、T3…
T
q
分别计算其区域熵E1、E2、E3…
E
q
，
[0023][0024][0025]A＝k
×
p
[0026]其中，(i，j)为计算区域熵时，这个区域中的像素点的坐标，G(i，j)为像素点(i，j)的预处理后的灰度值，A为这个区域的面积，k为这个区域的面积度量，p为所述初始矩形区域中像素点的数量；
[0027]若E＜2，则这个区域为黑灰区域。
[0028]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，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的方法。
[0029]本专利技术还包括一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。
[0030]本专利技术的有益效果为：本专利技术通过对碳纤维布面斜向打光，并正对碳纤维布面拍照的方式，由于碳纤维其纹理，在斜向打光的时候，会发生一定的反光，而黑灰部分则不容易反光，从而可以将黑灰与碳纤维布面的背景灰度值提高差别，再通过对数变换处理，对得到的布面图像进行非线性变换，从而压制高光部分，增强暗部细节，提高暗部的黑灰和背景的对比度，从而更好的将黑灰与布面进行区分，再通过连续灰度区域提取，将灰度值相近的区域进行划分，最后通过灰度值阈值对划分出的区域进行筛选，选出黑灰区域，从而实现了视觉识别的检测方法。
附图说明
[0031]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。
[0032]图1为本专利技术的流程图；
[0033]图2为连续灰度提取的流程图；
[0034]图3为本实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0036]如图1所示：一种基于非线性变换检测方法，包括如下步骤：
[0037]图像采集，对碳纤维布面进行斜向打光，并正对碳纤维布面进行拍照，得到布面图像；
[0038]图像预处理，对布面图像进行对数变换处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非线性变换检测方法，其特征在于，包括如下步骤：图像采集，对碳纤维布面进行斜向打光，并正对碳纤维布面进行拍照，得到布面图像；图像预处理，对所述布面图像进行对数变换处理，得到预处理图像；连续灰度区域提取，对所述预处理图像中划分为若干初始矩形区域，并计算每个所述初始矩形区域的平均灰度值，对平均灰度值差值小于第一阈值的相邻所述初始矩形区域进行合并，并得到若干连续灰度区域；黑灰区域提取，计算每个所述连续灰度区域的平均灰度值，若平均灰度值小于第二阈值，则这个所述连续灰度区域为黑灰区域。2.根据权利要求1所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，所述预处理图像为：其中，(x，y)为所述布面图像上像素点的坐标，f(x，y)为布面图像中像素点(x，y)的灰度值，G(x，y)为预处理图像中像素点(x，y)的灰度值，a、b和c为系数。3.根据权利要求2所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，所述a为整体亮度增益系数，范围为60～80；所述b为比例系数，范围为7～9；所述c为所述布面图像灰度补偿系数，范围为1～5。4.根据权利要求1所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，所述连续灰度区域提取中，包括如下步骤：步骤一：对所述预处理图像中划分为若干初始矩形区域S1、S2、S3…
S
n
，并计算每个所述初始矩形区域的平均灰度值，分别为s1、s2、s3…
s
n
，所述初始矩形区域面积度量为1；步骤二：将所述初始矩形区域S1与其相邻的所述初始矩形区域S
x
的平均灰度值进行比较，其中s
x
∈(S1、S2、S3…
S
n
)，若|s1‑
s
x
|＜4，则将所述初始矩形区域S1与S
x
合并，得到合并区域，所述合并区域的面积度量为k，且另k＝k+1，k初始值为1；步骤三：以所述合并区域作为S1，其余所述初始矩形区域作为S2、S3…
...

【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：