本发明专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，包括：获取第一根铜管清洗后的光泽度，包括：采集圆周图像；根据图像中各个小区域与中心区域向量的相似度及其之间的距离，得到图像的区域一致性；利用得到的各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度对区域一致性进行修正，得到修正后的区域一致性；根据修正后的区域一致性和图像的亮度，得到第一根铜管清洗后的光泽度；重复上述步骤,得到当前清洗后整根铜管的光泽度；根据第一根铜管清洗后的光泽度对当前清洗后整根铜管的光泽度进行判断，完成对铜管清洗效果的评估。上述方法用于对铜管表面清洗效果进行评估，通过上述方法可实现对清洗剂更换的智能调控。调控。调控。
【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法及系统
[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能和图像处理的铜管表面清洗效果评估的方法及系统。
技术介绍
[0002]在铜管加工，如铜管焊接过程中，要求铜管接头清洁光亮，不可有油污、涂料以及氧化层，否则会产生气孔或虚焊；铜管加工完成后如果表面存在氧化物也会影响后续铜管的使用，所以对铜管清洗是铜管加工的重要环节。而清洗效果不好的铜管表面若存在油污、涂料、氧化物等杂质也会影响铜管的使用，因此，对铜管表面进行清洗效果评估是必不可少的。
[0003]目前用于评估铜管表面清洗效果的方法主要是根据工人已有经验对清洗后的铜管表面进行检测，并根据清洗后的铜管表面情况对清洗剂是否需要更换进行判断。
[0004]然而，在实际生产过程中，由于铜管的数量众多，且加工过程中清洗次数的增加，清洗剂中的杂质增多，导致清洗效果下降，再加上铜管粗细长短类型众多以及氧化情况不一，只根据清洗的铜管批数的经验值进行清洗剂的更换仍然存在较大误差，即仅凭人工很难及时检测出清洗效果的变化，也就无法及时对清洗剂进行更换，进而导致后续的铜管加工出现残次品，由此造成极大的资源浪费，因此亟需一种方法提高铜管表面清洗效果评估的准确性，实现对清洗剂更换的智能调控。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，包括：获取第一根铜管清洗后的光泽度，包括：采集圆周图像；根据图像中各个小区域与中心区域向量的相似度及其之间的距离，得到图像的区域一致性；利用得到的各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度对区域一致性进行修正，得到修正后的区域一致性；根据修正后的区域一致性和图像的亮度，得到第一根铜管清洗后的光泽度；重复上述步骤,得到当前清洗后整根铜管的光泽度；根据第一根铜管清洗后的光泽度对当前清洗后整根铜管的光泽度进行判断，完成对铜管清洗效果的评估，相比于现有技术，本专利技术基于图像处理技术，根据清洗后铜管的圆周图像的区域一致性和亮度得到铜管光泽度，最终根据当前清洗后的铜管表面与第一根清洗后铜管的光泽差异程度进行清洗效果的评估，当清洗效果下降时，及时发出预警，对清洗剂进行更换，通过更换清洗剂，可提高对铜管表面的清洗质量。本专利技术可提高铜管表面清洗效果评估的准确性，实现对清洗剂更换的智能调控。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案，一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，包括：
[0007]S1：获取第一根铜管清洗完成后的光泽度，包括：
[0008]S101：采集第一根铜管各段对应的圆周图像。
[0009]S102：对各个圆周图像进行区域划分，根据圆周图像中各个小区域与中心区域向
量的余弦相似度及各个小区域到中心区域的距离，得到各个圆周图像的区域一致性。
[0010]S103：根据各个圆周图像对应的灰度直方图中的各灰度级及各灰度级的占比，计算得到各个圆周图像对应的各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度。
[0011]S104：利用各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度对圆周图像的区域一致性进行修正，得到各个圆周图像修正后的区域一致性。
[0012]S105：对各个圆周图像对应的灰度直方图中的各灰度级及各灰度级的占比进行加权计算，得到各个圆周图像的亮度。
[0013]S106：根据各个圆周图像修正后的区域一致性和亮度，得到各个圆周图像的铜管光泽度。
[0014]S107：根据各个圆周图像的铜管光泽度计算得到第一根铜管清洗完成后的光泽度。
[0015]S2：重复上述步骤S101
‑
S107，得到当前清洗完成后的整根铜管的光泽度。
[0016]S3：根据第一根铜管清洗完成后的光泽度得到清洗效果不合格的铜管光泽度范围。
[0017]S4：判断当前清洗完成后的整根铜管的光泽度是否在清洗效果不合格的铜管光泽度范围内：若当前清洗完成后的整根铜管的光泽度不在清洗效果不合格的铜管光泽度范围内，则无需更换清洗剂；
[0018]若当前清洗完成后的整根铜管的光泽度在清洗效果不合格的铜管光泽度范围内，则需要将当前的清洗剂进行更换。
[0019]进一步的，所述一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，所述第一根铜管各段对应的圆周图像是按照如下方式采集：
[0020]获取第一根铜管的半径。
[0021]设置相机台数，根据铜管半径确定每台相机的视野范围。
[0022]根据相机成像原理及每台相机的视野范围，对每台相机的焦距进行调整。
[0023]根据铜管移动距离及移动速度，确定每台相机的采样频率和铜管的转速。
[0024]采用不同相机对清洗完成后的第一根铜管进行1/3圆周图像的采集，得到第一根铜管各段对应的圆周图像。
[0025]进一步的，所述一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，所述各个圆周图像的区域一致性是按照如下方式得到：
[0026]根据各个小区域中像素点的灰度值，得到各个小区域的灰度直方图。
[0027]对各个小区域的灰度直方图进行归一化处理，得到各个小区域的归一化的灰度直方图。
[0028]将各个小区域的归一化的灰度直方图转化为向量，得到各个小区域的向量。
[0029]计算各个小区域的向量与中心区域向量的余弦相似度。
[0030]根据各个小区域的向量与中心区域向量的余弦相似度及各个小区域到中心区域的距离，得到各个圆周图像的区域一致性。
[0031]进一步的，所述一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，所述各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度是按照如下方式得到：
[0032]将第一根铜管各段对应的各个1/3圆周图像进行灰度化处理，得到各个1/3圆周图
像对应的灰度图。
[0033]根据灰度图中各像素点的灰度值，得到各个1/3圆周图像对应的灰度直方图。
[0034]对灰度直方图进行分级，得到各个1/3圆周图像对应的各个灰度级及其对应的灰度占比。
[0035]根据灰度级的最大值和最小值，得到各个1/3圆周图像对应的中间灰度级。
[0036]根据中间灰度级、各个灰度级及其对应的灰度占比，计算得到各个1/3圆周图像对应的各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度。
[0037]进一步的，所述一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，所述各个圆周图像修正后的区域一致性的表达式如下：
[0038]Q
′
＝Qexp(
‑
F)
[0039]式中，Q为各个圆周图像的区域一致性，F为各个圆周图像的各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度，Q
′
为各个圆周图像修正后的区域一致性。
[0040]进一步的，所述一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，所述各个圆周图像的铜管光泽度的表达式如下：
[0041]G＝Z
Q
′
[0042]式中，G为各个圆周图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，其特征在于，包括：S1：获取第一根铜管清洗完成后的光泽度，包括：S101：采集第一根铜管各段对应的圆周图像；S102：对各个圆周图像进行区域划分，根据圆周图像中各个小区域与中心区域向量的余弦相似度及各个小区域到中心区域的距离，得到各个圆周图像的区域一致性；S103：根据各个圆周图像对应的灰度直方图中的各灰度级及各灰度级的占比，计算得到各个圆周图像对应的各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度；S104：利用各灰度级相对于中间灰度级的偏移程度对圆周图像的区域一致性进行修正，得到各个圆周图像修正后的区域一致性；S105：对各个圆周图像对应的灰度直方图中的各灰度级及各灰度级的占比进行加权计算，得到各个圆周图像的亮度；S106：根据各个圆周图像修正后的区域一致性和亮度，得到各个圆周图像的铜管光泽度；S107：根据各个圆周图像的铜管光泽度计算得到第一根铜管清洗完成后的光泽度；S2：重复上述步骤S101
‑
S107，得到当前清洗完成后的整根铜管的光泽度；S3：根据第一根铜管清洗完成后的光泽度得到清洗效果不合格的铜管光泽度范围；S4：判断当前清洗完成后的整根铜管的光泽度是否在清洗效果不合格的铜管光泽度范围内：若当前清洗完成后的整根铜管的光泽度不在清洗效果不合格的铜管光泽度范围内，则无需更换清洗剂；若当前清洗完成后的整根铜管的光泽度在清洗效果不合格的铜管光泽度范围内，则需要将当前的清洗剂进行更换。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，其特征在于，所述第一根铜管各段对应的圆周图像是按照如下方式采集：获取第一根铜管的半径；设置相机台数，根据铜管半径确定每台相机的视野范围；根据相机成像原理及每台相机的视野范围，对每台相机的焦距进行调整；根据铜管移动距离及移动速度，确定每台相机的采样频率和铜管的转速；采用不同相机对清洗完成后的第一根铜管进行1/3圆周图像的采集，得到第一根铜管各段对应的圆周图像。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的铜管表面清洗效果评估方法，其特征在于，所述各个圆周图像的区域一致性是按照如下方式得到：根据各个小区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：段柏青，顾永春，
申请(专利权)人：海门市创睿机械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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