【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的纸盒缺陷检测方法
[0001]本申请涉及图像传输领域，具体涉及一种基于人工智能的纸盒缺陷检测方法。
技术介绍
[0002]在纸盒生产过程中，由于瓦楞辊咬合压力不足等原因造成生产出的纸盒部分区域脱胶出现起泡现象，这种现象的存在会影响产品的质量和外观。本专利技术设计一种纸盒起泡检测方法，获取纸盒上的起泡区域，辅助纸盒生产工艺查询设备原因，让纸盒起泡现象得到有效解决。
[0003]由于纸盒起泡后改变光线的分布规律，即会存在迎光面出现亮化的现象，背光面存在暗化的现象，因而仅仅依靠单个阈值很难分割出起泡区域。同时起泡现象一般都没有清晰的边界，依靠边缘检测很难检测出起泡区域的边缘，因而也很难实现起泡区域的识别定位。除此之外，由于光线的纸盒图片会存在亮、暗变化，这也会干扰纸盒起泡区域精确定位。由于光线变化会的存在一定的规律性，而起泡区域不符合该灰度变化规律，因而基于此本专利技术提出一种能够精确检测不明显纸盒起泡区域，通过灰度熵值热图分割出起泡区域大概位置，遮挡该区域利用其他区域拟合灰度分布模型，通过对遮挡区域和非...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的纸盒缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1：获取纸盒图片，进行灰度处理得到纸盒图片的灰度图，计算出灰度图中每个像素点的灰度熵，得到灰度图对应的灰度熵热图；S2：获取灰度熵热图中大于热度阈值的像素点在灰度图中对应的像素点集合，对像素点集合进行连通域处理，计算出连通域边界像素点灰度熵的对比度均值，将边界像素点灰度熵的对比度均值大于阈值的连通域作为可能起泡区域；S3：对可能起泡区域进行遮挡，得到遮挡区域和非遮挡区域，根据非遮挡区域的灰度信息，使用EM算法拟合出初始混合高斯模型；S4：将遮挡区域和非遮挡区域均匀划分为多个矩形区域，用初始混合高斯模型中的每个单高斯模型拟合出每个矩形区域内的灰度分布，根据每个矩形区域内单高斯模型拟合出的灰度分布和该矩形区域内的实际灰度分布得到每个矩形区域对每个单高斯模型的响应度；S5：根据初始混合高斯模型拟合出每个矩形区域内的灰度分布和每个矩形区域的实际灰度分布差异计算出每个矩形区域中的拟合损失率；S6：根据遮挡区域和非遮挡区域内的每个矩形区域对每个单高斯模型的响应度和每个矩形区域的拟合损失率对每个单高斯模型在混合高斯模型中的权重进行调整；S7：利用调整后的混合高斯模型拟合出遮挡区域和非遮挡区域的灰度分布和遮挡区域和非遮挡区域的实际灰度进行对比，得到混合高斯模型的拟合精度，若精度不达标，执行S4
‑
S7，直到获得精度达标的混合高斯模型，若精度达标，则执行S8；S8：将满足拟合精度的混合高斯模型拟合得到的纸盒灰度图和实际纸盒灰度分布图作差，得到灰度差值，根据灰度差值确定起泡区域。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的纸盒缺陷检测方法，其特征在于，所述每个矩形区域对每个单高斯模型的响应度的计算方法为：遮挡区域内每个矩形区域对每个单高斯模型的响应度为：式中，为遮挡区域内第个矩形区域对第个单高斯模型的响应度，,、分别为中心坐标为的矩形区域的最小行坐标和最小列坐标，遮挡区域被划分为行列个矩形区域，为遮挡区域内的矩形区域的总个...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘越，
申请(专利权)人：武汉昊月纸箱包装有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。