一种基于计算机视觉的防水布质检方法技术

本发明专利技术涉及一种基于计算机视觉的防水布质检方法，通过获取防水布图像中的每个水珠边缘，根据每个水珠边缘的最小外接矩形得到每个水珠的基元大小系数和基元形状系数，通过网格划分得到水珠的基元，根据八邻域基元的水珠边缘像素点的链码对应的算术编码得到每个基元的算术编码值并计算出基元的LBP值，遍历八邻域基元得到LBP值组合，选取出该水珠边缘的LBP特征值，根据基元大小系数和基元形状系数及LBP特征值得到边缘向量，根据边缘向量的相似性对水珠进行分类，根据每张防水布中每类水珠数量的边缘向量得到每张防水布的表征量，根据表征量对防水布分类，挑选每类防水布的样品参与机器检测，方法提升了防水布材料检测样品的可靠性与代表性。可靠性与代表性。可靠性与代表性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的防水布质检方法


[0001]本申请涉及机器视觉领域，具体涉及一种基于计算机视觉的防水布质检方法。

技术介绍

[0002]对于防水布来说，检测防水布品材料的防水性能是最重要的一个指标。现有方法检测布料防水性能往往是通过专业仪器检测防水布的防水性，透气性能等，只能实现抽样检测，检测结果的随机性较大。基于此，本专利提出了一种基于计算机视觉的防水布防水性能检测方法，通过该方法可以实现批量防水布的检测，根据对防水布材料的检测结果中选择防水布中有代表性的防水布进行专业仪器的检测，从而对所有防水布的防水性能有一个更加明确的了解，有助于防水布的生产，销售和防水布的质量的把控。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于计算机视觉的防水布质检方法，解决防水布质量检测过程中随机抽样检测无法精准反映防水布的防水性能质量的问题，采用如下技术方案：获取防水布图像，检测出防水布图像中的每个水珠边缘；根据每个水珠边缘的最小外接矩形得到每个水珠的基元大小系数和基元形状系数；将每个水珠边缘的最小外接矩形通过网格划分得到水珠的中心基元及其八邻域基元；获取八邻域基元中每个基元中的水珠边缘像素点的链码对应的算术编码结果区间，将算术编码结果区间的中间值作为每个基元的算术编码值；根据每个基元的算术编码值和所有基元的算术编码均值得到八邻域基元的LBP值；以八邻域基元中每个基元为起点逆时针遍历完八个邻域基元得到八个LBP值组合，将每个LBP值组合转化为十进制，选取最小十进制数值对应的LBP值组合作为该水珠边缘的LBP特征值；根据每个水珠的基元大小系数和基元形状系数及LBP特征值得到每个水珠的边缘向量；根据水珠之间的边缘向量的相似性对水珠进行分类；根据每张防水布中每类水珠的边缘向量和该类别包含的水珠数量得到每张防水布的表征量；根据每张防水布的表征量对防水布进行分类，挑选出每类防水布的样品代表参与机器检测。
[0004]所述水珠的基元大小系数和基元形状系数的计算方法为：基元大小系数计算方法为：
式中， 、分别为水珠边缘的最小外接矩形的长和宽，为水珠的大小系数；基元形状系数计算方法为：式中，为基元的形状系数。
[0005]所述八邻域基元的LBP值的获取方法为：将八邻域基元中每个基元的算术编码值与八邻域基元的算术编码值均值对比，若该基元的算术编码值大于等于算术编码值均值，则该基元LBP值为0，否则，该基元LBP值为1。
[0006]所述水珠的边缘向量为，其中，为水珠边缘的LBP特征值。
[0007]所述对水珠进行分类的方法为：计算不同水珠的之间的余弦值相似度；计算不同水珠的编码相似性，方法如下：根据对应位数相同的方法进行计算：式中，为不同水珠边缘的LBP特征值，计算方法为：式中，为不同水珠边缘的LBP特征值在对应位置上数字相同的个数，即两个二进制数字存在对应位置数字相同的个数；计算与乘积，若大于0.8，则进行比较的两个水珠为同一类别。
[0008]所述每张防水布的表征量获取方法为：统计每张防水布中每种类别的水珠的数量；获取每种类别的水珠的平均边缘向量；将每种类别的水珠的数量作为权重；每种类别的水珠的平均边缘向量和权重的乘积之和作为该防水布的表征量。
[0009]所述对防水布进行分类的方法为：计算不同防水布的表征量之间的余弦相似度，将余弦相似度大于0.8的防水布归为一类。
[0010]所述挑选出每类防水布的样品的方法为：计算每类防水布中的每张图像的表征量与其他图像的表征量的余弦相似度之和，将余弦相似度之和最小值对应的防水布图像作为该类防水布样品。
[0011]本专利技术的有益效果是：基于机器视觉实现对防水布材料的表面检测，选择出具有代表性的样本，通过对防水布中的水珠进行检测，划分基元得到基元大小系数、基元形状系数，使用基元中的水珠边缘像素点的链码的算术编码区间中间值表示每个基元的算术编码值，并根据每个基元的算术编码值和算术编码均值得到八邻域基元的LBP特征值，以任意一个邻域基元为起始逆序遍历八邻域基元得到LBP特征组合，选取其对应十进制最小的一个LBP组合作为该水珠边缘的LBP特征值，根据每个水珠的基元大小系数、基元形状系数和LBP特征值得到每个水珠的边缘向量，通过边缘向量相似性对水珠进行分类，根据每类水珠的数量和边缘向量均值得到每个防水布的表征量，根据防水布的表征量对防水布进行分类，根据每类防水布中每张图像的表征量和其他图像的表征量选取出该类防水布的代表样品，方法基于计算机视觉，对防水布水珠进行检测，避免了随机抽样导致的结果不确定问题，极大的提高了样品的代表性和可靠性，根据选出的具有代表性的样品进行机器检测，实现对防水布更加精准的质量把控。
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，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1是本专利技术的一种基于计算机视觉的防水布质检方法的流程示意图；图2是本专利技术的一种基于计算机视觉的防水布质检方法的基元示意图；图3是本专利技术的一种基于计算机视觉的防水布质检方法的链码方向示意图；图4是本专利技术的一种基于计算机视觉的防水布质检方法的水珠边缘像素点分布示意图。
具体实施方式
[0014]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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0015]本专利技术的一种基于计算机视觉的防水布质检方法的实施例，如图1所示，包括：步骤一：获取防水布图像中的每个水珠边缘；该步骤的目的是，对采集防水布图像并进行预处理检测出图像中的水珠边缘。
[0016]本实施例的使用场景是，通过设置一个地形模型，将防水布按照地形情况铺到地形模型上，通过喷水装置喷水，然后通过水珠的圆润度和水珠的分布情况对防水布进行分类，最终选择出每个类别中有代表性的防水布进行仪器检测。
[0017]其中，对防水布图像预处理的方法为：首先，采用DNN语义分割的方式来识别分割防水布图像中的目标：该DNN网络的相关内容如下：
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（1）使用的数据集为俯视采集的防水布图像数据集；
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（2）需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于有色丝的标注为1。
[0018]ꢀꢀꢀ
（3）网络的任务是分类，所有使用的loss函数为交叉熵损失函数。
[0019]然后，通过语义分割得到的0
‑
1掩膜图像与原图像相乘，得到的图像中只含有防水布的图像，去除了背景的干扰。
[0020]其中，水珠边缘的获取方法为：（1）采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的防水布质检方法，其特征在于，包括：获取防水布图像，检测出防水布图像中的每个水珠边缘；根据每个水珠边缘的最小外接矩形得到每个水珠的基元大小系数和基元形状系数；将每个水珠边缘的最小外接矩形通过网格划分得到水珠的中心基元及其八邻域基元；获取八邻域基元中每个基元中的水珠边缘像素点的链码对应的算术编码结果区间，将算术编码结果区间的中间值作为每个基元的算术编码值；根据每个基元的算术编码值和所有基元的算术编码均值得到八邻域基元的LBP值；以八邻域基元中每个基元为起点逆时针遍历完八个邻域基元得到八个LBP值组合，将每个LBP值组合转化为十进制，选取最小十进制数值对应的LBP值组合作为该水珠边缘的LBP特征值；根据每个水珠的基元大小系数和基元形状系数及LBP特征值得到每个水珠的边缘向量；根据水珠之间的边缘向量的相似性对水珠进行分类；根据每张防水布中每类水珠的边缘向量和该类别包含的水珠数量得到每张防水布的表征量；根据每张防水布的表征量对防水布进行分类，挑选出每类防水布的样品代表参与机器检测。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的防水布质检方法，其特征在于，所述水珠的基元大小系数和基元形状系数的计算方法为：基元大小系数计算方法为：式中，、分别为水珠边缘的最小外接矩形的长和宽，为水珠的大小系数；基元形状系数计算方法为：式中，为基元的形状系数。3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的防水布质检方法，其特征在于，所述八邻域基元的LBP值的获取方法为：将八邻域基元中每个基元的算术编码值与八邻域基元的算术编码值均值对比，若该...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽艳，
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：