一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法。方法包括：根据待检测铝棒表面图像中像素点的梯度值，设置canny算子的高阈值和低阈值，得到初始边缘图像，进而得到初始边缘图像中各非闭合边缘的连线；根据各非闭合边缘的连线的斜率和长度，得到各非闭合边缘的非闭合程度；根据非闭合程度，得到各非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性，进而得到对应的边缘评价指标；若各非闭合边缘的边缘评价指标中的最大值小于缺陷阈值，则将初始边缘图像作为目标边缘图像；根据目标边缘图像中闭合边缘的数量和面积，得到待检测铝棒表面图像的缺陷指标。本发明专利技术提高了对铝棒表面气泡缺陷检测的可靠性。明提高了对铝棒表面气泡缺陷检测的可靠性。明提高了对铝棒表面气泡缺陷检测的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]在工程实际应用中，铝制品材料加工的质量与前期铸造的铝棒表面的状态息息相关，为了获得质量更好的铝制品，在前期铸造过程中对铝棒表面质量的把控显得尤为重要。
[0003]铝棒的形成大概是三个步骤，配料、熔炼、铸造；根据生产需要，需搭配不同的合金成分和各种原材料；然后将搭配好的材料放入炼炉中融化；最后将炼化好的铝液，锻造成不同形态的铝棒。
[0004]铝棒在铸造过程中表面可能会出现许多气泡，这种缺陷会影响铝棒在后续加工过程中成品的质量；但是由于铝棒表面的气泡缺陷的颜色与铝棒表面的颜色相似，因此容易造成漏检误检的情况，导致最终的检测结果的可靠性较低。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提供了一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法包括以下步骤：获取待检测铝棒表面图像；根据待检测铝棒表面图像中像素点对应的梯度值，设置canny算子的高阈值和低阈值；根据canny算子的高阈值和低阈值，对待检测铝棒表面图像进行处理，得到对应的初始边缘图像；获取初始边缘图像中的非闭合边缘；将各非闭合边缘的两个端点相连，得到各非闭合边缘对应的连线；根据各非闭合边缘对应的连线的斜率和对应的连线的长度，得到各非闭合边缘对应的非闭合程度；根据所述非闭合程度，得到各非闭合边缘对应的膨胀区域；根据待检测铝棒表面图像中各非闭合边缘对应的膨胀区域内像素点的灰度值和梯度值，得到各非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性；根据所述灰度梯度差异性，得到各非闭合边缘对应的边缘评价指标；若各非闭合边缘对应的边缘评价指标中的最大值小于预设的缺陷阈值，则将初始边缘图像作为目标边缘图像；根据所述目标边缘图像中闭合边缘的数量和各闭合边缘对应的面积，得到待检测铝棒表面图像对应的缺陷指标。
[0006]优选的，根据待检测铝棒表面图像中像素点对应的梯度值，设置canny算子的高阈值和低阈值，包括：根据待检测铝棒表面图像中各像素点对应的梯度值，得到待检测铝棒表面图像对
应的梯度直方图；根据所述梯度直方图和大津阈值法，得到第一阈值；将第一阈值作为canny算子的高阈值，将第一阈值减1作为canny算子的低阈值。
[0007]优选的，所述根据各非闭合边缘对应的连线的斜率和对应的连线的长度，得到各非闭合边缘对应的非闭合程度，包括：对于任一非闭合边缘：将该非闭合边缘的两个端点分别记为第一端点和第二端点；获取第一端点在该非闭合边缘上的切线的斜率和第二端点在该非闭合边缘上的切线的斜率；判断第一端点在该非闭合边缘上的切线的斜率与该非闭合边缘对应的连线的斜率之差的绝对值是否小于等于预设的第二阈值，若是，则将第一端点对应的不一致性指标设置为0，若不是，则将第一端点对应的不一致性指标设置为1；判断第二端点在该非闭合边缘上的切线的斜率与该非闭合边缘对应的连线的斜率之差的绝对值是否小于等于设定的第二阈值，若是，则将第二端点对应的不一致性指标设置为0，若不是，则将第二端点对应的不一致性指标设置为1；根据第一端点对应的不一致性指标和第二端点对应的不一致性指标，计算该非闭合边缘对应的突兀性；根据该非闭合边缘对应的突兀性和该非闭合边缘对应的连线的长度，计算该非闭合边缘对应的非闭合程度。
[0008]优选的，根据第一端点对应的不一致性指标和第二端点对应的不一致性指标，计算该非闭合边缘对应的突兀性，包括：以所述第一端点为起点，获取设定长度的该非闭合边缘，记为第一边缘段；以所述第二端点为起点，获取设定长度的该非闭合边缘，记为第二边缘段；将该非闭合边缘对应的连线、第一边缘段和第二边缘段构成的连续的线记为该非闭合边缘对应的拼接线；根据所述拼接线上各像素点的坐标，计算该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度；根据第一端点对应的不一致性指标、第二端点对应的不一致性指标和该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度，计算该非闭合边缘对应的突兀性；所述计算该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度的公式为：其中，K为该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度，A为该非闭合边缘对应的拼接线上各像素点的坐标构成的像素点集合，为像素点(x,y)处的斜率变化率，为像素点(x,y)处的斜率变化率和拼接线上与其相邻的像素点的斜率变化率的平均差值；所述计算该非闭合边缘对应的突兀性的公式为：
其中，Q为该非闭合边缘对应的突兀性，为第一端点对应的不一致性指标，为第二端点对应的不一致性指标。
[0009]优选的，根据该非闭合边缘对应的突兀性和该非闭合边缘对应的连线的长度，计算该非闭合边缘对应的非闭合程度的公式为：其中，为该非闭合边缘对应的连线的长度；W为该非闭合边缘对应的非闭合程度，Q为该非闭合边缘对应的突兀性。
[0010]优选的，所述根据所述非闭合程度，得到各非闭合边缘对应的膨胀区域，包括：对于任一非闭合边缘：根据该非闭合边缘对应的非闭合程度，计算对该非闭合边缘对应的连线的膨胀次数；根据所述膨胀次数，对该非闭合边缘对应的连线进行膨胀操作，得到膨胀后的连线；将膨胀后的连线对应的区域作为该非闭合边缘对应的膨胀区域；所述计算对该非闭合边缘对应的连线的膨胀次数的公式为：其中，n为最大膨胀次数，exp（ ）为以e为底的指数函数，N为该非闭合边缘对应的连线的膨胀次数，W为该非闭合边缘对应的非闭合程度。
[0011]优选的，得到任一非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性的公式为：优选的，得到任一非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性的公式为：优选的，得到任一非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性的公式为：其中，F为该非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性，为该非闭合边缘对应的膨胀区域对应的加权平均灰度值，为该非闭合边缘对应的膨胀区域对应的加权平均梯度值，为待检测铝棒表面图像中该非闭合边缘对应的膨胀区域内第i个像素点对应的灰度值，为待检测铝棒表面图像中该非闭合边缘对应的膨胀区域内第i个像素点对应的梯度值，为该非闭合边缘对应的膨胀区域内像素点的总数量，为该非闭合边缘对应的两个端点在待检测铝棒表面图像中的灰度值的平均值，为该非闭合边缘对应的两个端点在待检测铝棒表面图像中的梯度值的平均值。
[0012]优选的，所述根据所述灰度梯度差异性，得到各非闭合边缘对应的边缘评价指标，
包括：对于任一非闭合边缘：获取该非闭合边缘对应的目标边缘内的像素点的数量，作为该非闭合边缘对应的目标边缘对应的区域的面积；所述该非闭合边缘对应的目标边缘是由该非闭合边缘和该非闭合边缘对应的连线组成的闭合的边缘；获取该非闭合边缘对应的目标边缘的最小外接圆内的像素点的数量，作为该非闭合边缘对应的目标边缘的最小外接圆的面积；计算该非闭合边缘对应的目标边缘对应的区域的面积与该非闭合边缘对应的目标边缘的最小外接圆的面积的比值，将所述比值作为该非闭合边缘对应的目标边缘的圆形度；计算该非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测铝棒表面图像；根据待检测铝棒表面图像中像素点对应的梯度值，设置canny算子的高阈值和低阈值；根据canny算子的高阈值和低阈值，对待检测铝棒表面图像进行处理，得到对应的初始边缘图像；获取初始边缘图像中的非闭合边缘；将各非闭合边缘的两个端点相连，得到各非闭合边缘对应的连线；根据各非闭合边缘对应的连线的斜率和对应的连线的长度，得到各非闭合边缘对应的非闭合程度；根据所述非闭合程度，得到各非闭合边缘对应的膨胀区域；根据待检测铝棒表面图像中各非闭合边缘对应的膨胀区域内像素点的灰度值和梯度值，得到各非闭合边缘对应的膨胀区域的灰度梯度差异性；根据所述灰度梯度差异性，得到各非闭合边缘对应的边缘评价指标；若各非闭合边缘对应的边缘评价指标中的最大值小于预设的缺陷阈值，则将初始边缘图像作为目标边缘图像；根据所述目标边缘图像中闭合边缘的数量和各闭合边缘对应的面积，得到待检测铝棒表面图像对应的缺陷指标。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法，其特征在于，根据待检测铝棒表面图像中像素点对应的梯度值，设置canny算子的高阈值和低阈值，包括：根据待检测铝棒表面图像中各像素点对应的梯度值，得到待检测铝棒表面图像对应的梯度直方图；根据所述梯度直方图和大津阈值法，得到第一阈值；将第一阈值作为canny算子的高阈值，将第一阈值减1作为canny算子的低阈值。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各非闭合边缘对应的连线的斜率和对应的连线的长度，得到各非闭合边缘对应的非闭合程度，包括：对于任一非闭合边缘：将该非闭合边缘的两个端点分别记为第一端点和第二端点；获取第一端点在该非闭合边缘上的切线的斜率和第二端点在该非闭合边缘上的切线的斜率；判断第一端点在该非闭合边缘上的切线的斜率与该非闭合边缘对应的连线的斜率之差的绝对值是否小于等于预设的第二阈值，若是，则将第一端点对应的不一致性指标设置为0，若不是，则将第一端点对应的不一致性指标设置为1；判断第二端点在该非闭合边缘上的切线的斜率与该非闭合边缘对应的连线的斜率之差的绝对值是否小于等于设定的第二阈值，若是，则将第二端点对应的不一致性指标设置为0，若不是，则将第二端点对应的不一致性指标设置为1；根据第一端点对应的不一致性指标和第二端点对应的不一致性指标，计算该非闭合边缘对应的突兀性；根据该非闭合边缘对应的突兀性和该非闭合边缘对应的连线的长度，计算该非闭合边缘对应的非闭合程度。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的铝棒缺陷检测方法，其特征在于，根据第一端点对应的不一致性指标和第二端点对应的不一致性指标，计算该非闭合边缘对应的突兀性，包括：以所述第一端点为起点，获取设定长度的该非闭合边缘，记为第一边缘段；以所述第二端点为起点，获取设定长度的该非闭合边缘，记为第二边缘段；将该非闭合边缘对应的连线、第一边缘段和第二边缘段构成的连续的线记为该非闭合边缘对应的拼接线；根据所述拼接线上各像素点的坐标，计算该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度；根据第一端点对应的不一致性指标、第二端点对应的不一致性指标和该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度，计算该非闭合边缘对应的突兀性；所述计算该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度的公式为：其中，K为该非闭合边缘对应的拼接线对应的曲折度，A为该非闭合边缘对应的拼接线上各像素点的坐标构成的像素点集合，为像素点(x,y)处的斜率变化率，为像素点(x,y)处的斜率变化率和拼接线上与其相邻的像素点的斜率变化率的平均差值；所述计算该非闭合边缘对应的突兀性的公式为：其中，Q为该非闭合边缘对应的突兀性，为第一端点对应的不一致性指标，为第二端点对应的不一致性指标。5.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海申，杨星海，王丽，
申请(专利权)人：山东马勒铝业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：