一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，属于数据处理技术领域。该方法中，通过识别图形获取破碎机锤头原始图像；对原始图像进行数据处理，得到原始图像对应的纹理图像；利用多尺度Retinex算法，得到原始图像对应的增强图像；根据增强图像和纹理图像，判断原始图像上是否存在气泡缺陷。因此，本发明专利技术提供的方法采用图形识别的方式，并进行相关的数据处理，可以增高对破碎机锤头缺陷检测的可靠性。可靠性。可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]破碎行业经常用到的锤头，就是指破碎机上用来破碎不同物料的易损件；但是在工业生产当中，生产破碎机锤头时会由于排气问题或者浇筑体系规划问题导致锤头出现气泡，出现气泡会降低锤头的硬度，进而可能会影响破碎机破碎物料的效率。
[0003]现有的检测破碎机锤头缺陷的方法可能会受到外界光照的影响，进而可能会降低检测破碎机锤头缺陷的可靠性和准确性。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，用于解决现有方法对破碎机锤头进行缺陷检测可靠性低的问题，所采用的技术方案具体如下：
[0005]第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法包括以下步骤：
[0006]获取破碎机锤头原始图像；
[0007]根据原始图像上像素点像素值，得到原始图像对应的纹理图像；
[0008]利用多尺度Retinex算法，得到原始图像对应的增强图像；
[0009]根据增强图像和纹理图像，判断原始图像上是否存在气泡缺陷。
[0010]有益效果：本专利技术将原始图像上像素点像素值作为得到原始图像对应的纹理图像的依据；将多尺度Retinex算法作为得到原始图像对应的增强图像的依据；将增强图像和纹理图像作为判断原始图像上是否存在气泡缺陷的依据；本专利技术提供的方法采用图形识别的方式，并进行相关的数据处理，可以增高对破碎机锤头缺陷检测的可靠性。
[0011]优选的，获取破碎机锤头原始图像的方法，包括：
[0012]利用图像采集设备采集锤头底部的图像，对锤头底部的图像进行灰度化处理，并将灰度化处理后的图像记为破碎机锤头原始图像。
[0013]优选的，根据原始图像上像素点像素值，得到原始图像对应的纹理图像的方法，包括：
[0014]设置标准的卷积核；
[0015]将标准卷积核上下左右四个方向往外延伸一个像素点，之后再将卷积核中心位置周围上下左右四个方向的像素点删去，得到一个全新的卷积核；
[0016]并在原始图像中进行遍历，从原始图像最左上角的一个像素点开始，将该像素点放在卷积核的中心位置，卷积核其余各位置的像素点与中心像素点的灰度值进行比较，若像素点灰度值小于中心点灰度值，将该像素点所在位置标为0，若大于中心点灰度值，将该像素点所在位置标为1，并构建得到2进制序列；
[0017]将2进制序列转换为10进制，将值赋给一张和原始图像一样大小的图像，对原始图像遍历完成之后，将得到的新的图像记为原始图像对应的纹理图像。
[0018]优选的，标准的卷积核为3
×
3卷积核。
[0019]优选的，Retinex算法的K值为3，所述K值为3是指取3个不同大小的卷积核。
[0020]优选的，利用多尺度Retinex算法，得到原始图像对应的增强图像的方法，包括：
[0021]根据全新的卷积核，得到第一个高斯核大小；
[0022]根据原始图像中灰度值最大的像素点，以及与灰度值最大的像素点距离最远的点，得到第二个高斯核大小；
[0023]根据原始图像中每一行的灰度值求平均，得到第三个高斯核大小；
[0024]根据第一个高斯核大小、第二个高斯核大小以及第三个高斯核大小，得到原始图像对应的增强图像。
[0025]优选的，根据增强图像和纹理图像，判断原始图像上是否存在气泡缺陷的方法，包括：
[0026]将纹理图像和增强图像进行结合，之后使用图像分割算法，判断原始图像上是否存在气泡缺陷。
附图说明
[0027]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和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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它附图。
[0028]图1为本专利技术一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法的流程图。
具体实施方式
[0029]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、完整的描述，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，基于本专利技术实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术实施例保护的范围。
[0030]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学技术语与属于本专利技术的技术人员通常理解的含义相同。
[0031]本实施例提供了基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，详细说明如下：
[0032]如图1所示，该基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，包括以下步骤：
[0033]步骤S001，获取破碎机锤头原始图像。
[0034]在工业生产当中，生产破碎机锤头会由于排气问题或者浇筑体系规划问题导致锤头出现气泡，出现气泡会降低锤头的硬度，因此在生产之后需要检测锤头是否出现该问题，在生产完毕之后，锤头跟随间歇性传送带传输，在这种情况下，光线较暗，使用相机采集的锤头底部图像会比较模糊，气泡会由于较暗的光线导致不容易发现，为此需要使用图像增强的方法对图像进行处理。
[0035]本实施例通过图像采集设备采集锤头底部的图像，对锤头底部的图像进行灰度化
处理，并将灰度化处理后的图像记为破碎机锤头原始图像。
[0036]步骤S002，根据原始图像上像素点像素值，得到原始图像对应的纹理图像。
[0037]本实施例主要是使用改进的Retinex算法对图像进行增强，增强之后再结合纹理信息，来判断破碎机锤头原始图像上是否存在气泡缺陷；但是在使用Retinex算法进行图像增强的过程中，可能会导致原始图像稍微变得模糊，图像变模糊之后就会丧失部分的图像细节和纹理信息，因此本实施例基于原始图像来提取图像的细节和纹理信息，得到原始图像对应的纹理图像；具体过程为：
[0038]由于当破碎机锤头原始图像上存在气泡缺陷时，气泡缺陷形状近似为圆形，因此设置卷积核形状为标准的3
×
3卷积核，将标准卷积核上下左右四个方向往外延伸一个像素点，该卷积核就变成了13个像素点，之后再将卷积核中心位置周围上下左右四个方向的像素点删去，这样就构成了一个全新的卷积核，卷积核大小为9个像素点，设该卷积核为E；并在原始图像中进行遍历，从原始图像最左上角的一个像素点开始，将该像素点放在卷积核的中心位置，卷积核其余8个位置的像素点从最上方像素点开始一一与中心像素点的灰度值进行比较，若像素点灰度值小于中心点灰度值，那么将该像素点所在位置标为0，若大于中心点灰度值，那么将该像素点所在位置标为1，顺时针从最上方像素点读取，构成了一个2进制序列，将该序列转换为10进制，转换得到的值正好在[0,255]之间，将值赋给一张和原始图像一样大小的图像，对原始图像遍历完成之后，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取破碎机锤头原始图像；根据原始图像上像素点像素值，得到原始图像对应的纹理图像；利用多尺度Retinex算法，得到原始图像对应的增强图像；根据增强图像和纹理图像，判断原始图像上是否存在气泡缺陷。2.如权利要求1所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述获取破碎机锤头原始图像的方法，包括：利用图像采集设备采集锤头底部的图像，对锤头底部的图像进行灰度化处理，并将灰度化处理后的图像记为破碎机锤头原始图像。3.如权利要求1所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始图像上像素点像素值，得到原始图像对应的纹理图像的方法，包括：设置标准的卷积核；将标准卷积核上下左右四个方向往外延伸一个像素点，之后再将卷积核中心位置周围上下左右四个方向的像素点删去，得到一个全新的卷积核；并在原始图像中进行遍历，从原始图像最左上角的一个像素点开始，将该像素点放在卷积核的中心位置，卷积核其余各位置的像素点与中心像素点的灰度值进行比较，若像素点灰度值小于中心点灰度值，将该像素点所在位置标为0，若大于中心点灰度值，将该像素点所在位置标为1，并构建得到2进制序列；将2进制序列转...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡琼，甘慧，
申请(专利权)人：南通同欧智能装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：