一种基于图像识别的防水布性能检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于图像识别的防水布性能检测方法及系统，该方法是一种用于识别图像的方法，对防水布性能进行检测，具体为：分别获取淋水前后待检测防水布表面图像，根据防水布淋水前后的表面图像灰度值的差异、对应的信息熵的差异、色彩饱和度的差异得到第一、第二和第三性能评价指标；对第一、第二和第三性能评价指标进行加权求和，得到综合性能评价，根据综合性能评价与评价阈值得到防水布性能检测结果，本发明专利技术能够准确检测防水布的防水性能，并且提高了检测效率。因此，本发明专利技术的方法可以集成为生产领域的人工智能系统，可以作为一种人工智能优化操作系统、人工智能中间件等，可以用于计算机视觉软件的开发。视觉软件的开发。视觉软件的开发。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的防水布性能检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种基于图像识别的防水布性能检测方法及系统。

技术介绍

[0002]防水布料的应用很广泛，在人们的日常生活中很常见，例如常用的雨伞就用到防水布料。防水布料是一种新型的纺织面料，其成份由的高分子防水透气材料加上布料复合面料而成，是一种健康环保的新型面料，而优质的防水布料长期处于潮湿的气候环境中也能经得住渗水压力。因此，为保证产品的质量，对防水布料进行防水检测就显得至关重要。在现有技术中，在进行防水布的防水检测时大多是直接在布料上进行淋水，再通过人手触摸判断防水效果，这样的人工检测容易受到主观因素和其他外界隐私的影响，且检测效率较低，无法准确地判断布料的防水性能。

技术实现思路

[0003]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图像识别的防水布性能检测方法，所采用的技术方案具体如下：分别获取待检测防水布表面灰度图像与待检测防水布淋水后的表面灰度图像，记为第一检测图像与第二检测图像；分别计算第一检测图像与第二检测图像的平均灰度值，根据第一检测图像与第二检测图像的平均灰度值之差计算灰度差异程度；基于所述差异程度得到第一性能评价指标；分别计算第一检测图像与第二检测图像的灰度共生矩阵，并根据灰度共生矩阵计算其对应的信息熵，基于所述信息熵得到第二性能评价指标；分别将待检测防水布表面图像与待检测防水布淋水后的表面图像转换至HSV颜色空间，计算两张图像对应的平均色彩饱和度，基于所述色彩饱和度得到第三性能评价指标；对第一性能评价指标、第二性能评价指标和第三性能评价指标进行加权求和，得到综合性能评价，根据综合性能评价与评价阈值得到防水布性能检测结果。
[0004]优选地，所述第一性能评价指标的获取方法具体为：对第二检测图像进行分割处理，得到含水滴区域，获取含水滴区域所有相邻边缘像素点之间的连线与水平线的夹角，根据所述角度之间的差异计算相邻边缘像素点的接近程度；若接近程度小于设定阈值，获取接近程度对应的边缘像素点，记为异常像素点，进而获取所有含水滴区域的异常像素点个数；根据所述灰度差异程度与异常像素点个数得到第一性能评价指标。
[0005]优选地，所述第二性能评价指标的获取方法具体为：获取含水滴区域的最小外接矩形，并对其进行分割处理得到多个水滴图像；计算各水滴图像的灰度共生矩阵，并获取水滴图像在第一检测图像上的对应区域子图像，计算
各子图像的灰度共生矩阵，根据水滴图像与子图像的灰度共生矩阵计算其对应信息熵，根据水滴图像与子图像对应信息熵之差得到第二性能评价指标。
[0006]优选地，所述方法还包括：计算各水滴图像中的最小外接矩形的面积得到水滴图像面积，根据水滴图像面积与所有水滴图像面积的最小值之比，得到步长；根据所述步长计算各水滴图像的灰度共生矩阵。
[0007]优选地，所述第三性能评价指标的获取方法具体为：根据待检测防水布表面HSV图像与淋水后待检测防水布表面HSV图像的平均色彩饱和度之差，得到色彩差异程度；根据所述色彩差异程度的倒数得到第三性能评价指标。
[0008]本专利技术还提供了一种基于图像识别的防水布性能检测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于图像识别的防水布性能检测方法的步骤。
[0009]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术提供的一种基于图像识别的防水布性能检测方法及系统，该方法是一种用于识别图像的方法，对防水布性能进行检测，具体为：分别获取淋水前后待检测防水布表面图像，计算防水布淋水前后的表面图像灰度值的差异，结合淋水后待检测防水布表面残留的水滴的边缘信息，得到第一性能评价指标；再根据取淋水前后待检测防水布表面图像对应的信息熵的差异、色彩饱和度的差异得到第二和第三性能评价指标；对第一、第二和第三性能评价指标进行加权求和，得到综合性能评价，根据综合性能评价与评价阈值得到防水布性能检测结果，本专利技术结合了防水布在淋水前后灰度值的变化以及淋水后防水布表面残留水滴的边缘信息、防水布在淋水前后图像对应信息熵的变化与色彩饱和度的变化，得到综合性能评价，考虑因素较为全面，能够准确检测防水布的防水性能，并且提高了检测效率，降低了检测成本。
[0010]因此，本专利技术的方法可以集成为生产领域的人工智能系统，可以作为一种人工智能优化操作系统、人工智能中间件等，可以用于计算机视觉软件的开发。
附图说明
[0011]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。
[0012]图1是本专利技术的一种基于图像识别的防水布性能检测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0013]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图像识别的防水布性能检测方法及系统，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。
[0014]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。
[0015]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种结构件生产信息视觉测量方法的具体方案。
[0016]实施例1：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图像识别的防水布性能检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：首先，分别获取待检测防水布表面灰度图像与待检测防水布淋水后的表面灰度图像，记为第一检测图像与第二检测图像。
[0017]具体地，设置工业相机，采集待检测防水布表面图像，并在待检测防水布表面淋固定容积的水，同时需要确保水在防水布各区域均匀分布，获取淋水后待检测防水布表面图像。其中淋水前后待检测防水布表面图像均为RGB图像，分别将两RGB图像转化为灰度图，记为第一检测图像与第二检测图像。其中，在本实施例中，采用加权求和的方法将RGB图像转化为灰度图，具体为：，实施者也可根据实际情况选择其他合适的方法对图像进行灰度化处理。
[0018]接着，分别计算第一检测图像与第二检测图像的平均灰度值，根据第一检测图像与第二检测图像的平均灰度值之差计算灰度差异程度；基于所述差异程度得到第一性能评价指标。
[0019]其中，第一性能评价指标的获取方法具体为：对第二检测图像进行分割处理，得到含水滴区域，获取含水滴区域所有相邻边缘像素点之间的连线与水平线的夹角，根据所述角度之间的差异计算相邻边缘像素点的接近程度；若接近程度小于设定阈值，获取接近程度对应的边缘像素点，记为异常像素点，进而获取所有含水滴区域的异本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的防水布性能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：分别获取待检测防水布表面灰度图像与待检测防水布淋水后的表面灰度图像，记为第一检测图像与第二检测图像；分别计算第一检测图像与第二检测图像的平均灰度值，根据第一检测图像与第二检测图像的平均灰度值之差计算灰度差异程度；基于所述差异程度得到第一性能评价指标；分别计算第一检测图像与第二检测图像的灰度共生矩阵，并根据灰度共生矩阵计算其对应的信息熵，基于所述信息熵得到第二性能评价指标；分别将待检测防水布表面图像与待检测防水布淋水后的表面图像转换至HSV颜色空间，计算两张图像对应的平均色彩饱和度，基于所述色彩饱和度得到第三性能评价指标；对第一性能评价指标、第二性能评价指标和第三性能评价指标进行加权求和，得到综合性能评价，根据综合性能评价与评价阈值得到防水布性能检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的防水布性能检测方法，其特征在于，所述第一性能评价指标的获取方法具体为：对第二检测图像进行分割处理，得到含水滴区域，获取含水滴区域所有相邻边缘像素点之间的连线与水平线的夹角，根据所述角度之间的差异计算相邻边缘像素点的接近程度；若接近程度小于设定阈值，获取接近程度对应的边缘像素点，记为异常像素点，进而获取所有含水滴区域的异常像素点个数；根据所述灰度差异程度与异常像素点个数得到第...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱小亮，吴松花，
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：