一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法。该方法通过概率霍夫变换对电子设备采集的数据进行处理获得霍夫空间数据，将所有空间中高亮点对应的直线进行标记，将标记出所有直线的防水布划分为多个子块，获取每个子块中的疑似异常直线；将疑似异常直线定位至防水布上，以疑似缺陷直线为中心构建疑似异常区域；获取疑似异常区域的平均灰度值和排列熵，根据平均灰度值和排列熵得到疑似异常区域的异常程度，当异常程度大于预设阈值时，疑似异常区域为异常区域。在保证了检测效率的同时也提高了检测的准确度，提高了数据分析的可靠性。提高了数据分析的可靠性。提高了数据分析的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法。

技术介绍

[0002]防水布是一种很重要的材料，在生产过程中要确保其质量保持在一定水平，质量不合格的防水布在实际应用中可能会带来很严重的影响。
[0003]在对防水布进行生产的过程中，通常需要对防水布的质量进行初步检测；而一般进行防水布检测的方法为人工检测或者机器检测，利用人工检测的效率较低并且检测结果的误差较大；利用机器检测通常是根据霍夫变换或者累计概率霍夫变换将防水布表面所有的直线检测出来，然后对每条直线进行检测分析；但霍夫变换分析的计算量较大，累计概率霍夫变换也往往会由于阈值设置的不合适而导致检测的直线不完整，从而降低了缺陷检测的准确度。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法，该方法包括以下步骤：获取防水布表面区域的多帧初始图像；基于最佳阈值对任意所述初始图像进行累计概率霍夫变换得到所述初始图像中的所有直线，将所有所述直线在所述初始图像中进行标记；将标记出所有所述直线的初始图像划分为多个子块，获取每个所述子块中的疑似缺陷直线；将所述疑似缺陷直线定位至所述初始图像中，以所述疑似缺陷直线为中心构建疑似缺陷区域；获取所述疑似缺陷区域的平均灰度值和排列熵，根据所述平均灰度值和所述排列熵得到所述疑似缺陷区域的缺陷程度，当所述缺陷程度大于预设阈值时，所述疑似缺陷区域为缺陷区域；其中，获取所述最佳阈值的方法为：对所述初始图像进行标准霍夫变换得到多条标准直线；将所述初始图像中的像素点依次进行累计概率霍夫变换，基于自设阈值得到所述初始图像中多条直线；根据所有所述直线与所有所述标准直线的差异得到差异度；根据所述差异度以及所述自设阈值得到评价指标，每个所述自设阈值对应一个所述评价指标，所述评价指标最小时对应的自设阈值为最佳阈值。
[0005]优选的，所述获取每个所述子块中的疑似缺陷直线的步骤，包括：计算每个所述子块中所有直线的平均长度，根据所述平均长度得到所述子块内的参差度；
当所述参差度大于预设阈值时，计算所述子块内每条直线的长度与所述平均长度的差异，根据所述差异得到所述疑似缺陷直线。
[0006]优选的，所述根据所述平均长度得到所述子块内的参差度的步骤，包括：获取任意所述子块内每条直线的长度与所述平均长度之间的差值，根据所述差值得到所述子块的参差度。
[0007]优选的，所述以所述疑似缺陷直线为中心构建疑似缺陷区域的步骤，包括：以所述疑似缺陷直线为中心，向四周腐蚀扩张一定数量的像素点，腐蚀扩张区域为所述疑似缺陷区域。
[0008]优选的，所述根据所述平均灰度值和所述排列熵得到所述疑似缺陷区域的缺陷程度的步骤，包括：选取任意大小的正常区域为目标区域，计算所述目标区域对应的所述平均灰度值和排列熵，根据所述疑似缺陷区域与所述目标区域分别对应的平均灰度值和排列熵得到所述缺陷程度为：其中，表示疑似缺陷区域对应的缺陷程度；表示疑似缺陷区域对应的平均灰度值；表示目标区域对应的平均灰度值；表示疑似缺陷区域对应的排列熵；表示目标区域对应的排列熵。
[0009]优选的，所述根据所有所述直线与所有所述标准直线的差异得到差异度的步骤，包括：分别获取所有所述直线的数量、直线长度之和以及所有所述标准直线的数量、直线长度之和；根据所有所述直线的数量与所有所述标准直线的数量的差异、所有所述直线的长度之和与所有所述标准直线的长度之和的差异得到所述差异度。
[0010]优选的，所述根据所述差异度以及所述自设阈值得到评价指标的步骤，包括：基于每个所述自设阈值得到不同的所有所述直线，根据不同的所有所述直线得到对应的差异度，将所述差异度与所述自设阈值进行加权求和得到所述评价指标。
[0011]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例中通过累计概率霍夫变换检测防水布表面初始图像中所有直线的数量，通过多个不同的自设阈值的累计概率霍夫变换检测的直线信息得到检测的最佳阈值，基于检测完成的所有直线的灰度值以及长度信息初步判断防水布中的疑似缺陷直线，根据疑似缺陷直线构建疑似缺陷区域，结合排列熵以及平均灰度值得到每个疑似缺陷区域的缺陷程度，从而确定出每条疑似缺陷直线是否为确定的缺陷直线，根据部分像素点的累计概率霍夫变换得到完整的直线检测，在保证了检测效率的同时提高了检测的准确性，后续结合灰度值以及排列熵进行分析，增加了数据分析的可靠性。
附图说明
[0012]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。
[0013]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于霍夫变换的防水布缺陷检测的方法流程图。
具体实施方式
[0014]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0015]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0016]本申请适用于对防水布表面缺陷直线检测的场景，为了解决现有累计概率霍夫变换阈值设置不佳，相对缺陷检测效率较低的问题，本专利技术实施例中基于最佳阈值获取防水布表面初始图像的多条直线，获取所有直线中的疑似缺陷直线，进一步根据每条疑似缺陷直线进行腐蚀扩张得到多个疑似缺陷区域，根据该疑似缺陷区域与正常区域之间的特征差异确定缺陷区域，同时确定缺陷直线找出该防水布表面存在缺陷的位置，在保证检测精确度的同时减少了检测处理的计算量，大大提高了效率。
[0017]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法的具体方案。
[0018]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于霍夫变换的防水布缺陷检测的方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤S100，获取防水布表面区域的多帧初始图像；基于最佳阈值对任意初始图像进行累计概率霍夫变换得到初始图像中的所有直线，将所有直线在初始图像中进行标记。
[0019]在防水布生产完成后的运输过程中，需要对防水布表面是否存在跳线、断线等缺陷进行检测，为提高分析检测的效率，本专利技术实施例中通过设置工业相机在输送防水布的传送带正上方进行图像采集，工业相机的拍摄频率根据传送带的传送速度以及长度自适应设置，以保证不会出现对防水布漏拍的情况。由此得到防水布的多帧表面图像，为了减少图像噪声的影响，对拍摄到的每帧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取防水布表面区域的多帧初始图像；基于最佳阈值对任意所述初始图像进行累计概率霍夫变换得到所述初始图像中的所有直线，将所有所述直线在所述初始图像中进行标记；将标记出所有所述直线的初始图像划分为多个子块，获取每个所述子块中的疑似缺陷直线；将所述疑似缺陷直线定位至所述初始图像中，以所述疑似缺陷直线为中心，向四周腐蚀扩张一定数量的像素点，将腐蚀扩张区域记为疑似缺陷区域；获取所述疑似缺陷区域的平均灰度值和排列熵，根据所述平均灰度值和所述排列熵得到所述疑似缺陷区域的缺陷程度，当所述缺陷程度大于预设阈值时，所述疑似缺陷区域为缺陷区域；其中，获取所述最佳阈值的方法为：对所述初始图像进行标准霍夫变换得到多条标准直线；将所述初始图像中的像素点依次进行累计概率霍夫变换，基于自设阈值得到所述初始图像中多条直线；根据所有所述直线与所有所述标准直线的差异得到差异度；根据所述差异度以及所述自设阈值得到评价指标，每个所述自设阈值对应一个所述评价指标，所述评价指标最小时对应的自设阈值为最佳阈值。2.根据权利要求1所述的一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法，其特征在于，所述获取每个所述子块中的疑似缺陷直线的步骤，包括：计算每个所述子块中所有直线的平均长度，根据所述平均长度得到所述子块内的参差度；当所述参差度大于预设阈值时，计算所述子块内每条直线的长度与所述平均长度的差异，根据所述差异得到所述疑似缺陷直线。3.根据权利要求2所述的一种基于防水布霍夫空间数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹露珍，唐木香，
申请(专利权)人：启东市固德防水布有限公司，
类型：发明
国别省市：