一种电子烟缺陷识别方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种电子烟缺陷识别方法，获取烟弹底部表面RGB图像，根据每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度，根据反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性，并将可能性大于可能性阈值的像素点作为极小值点，获取每个极小值点的邻域像素点，邻域像素点按照反光强度进行淹没得到第一分割区域，并根据边缘线两侧紧邻的两排像素点的反光强度得到两侧紧邻两排像素点的反光强度的互补程度，根据互补程度判断是否需要对边缘线构建水坝，并对不构建水坝的边缘线进行淹没，得到第二分割区域，根据每个第二分割区域的像素点的亮度判断烟弹是否存在漏油缺陷。油缺陷。油缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种电子烟缺陷识别方法


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种电子烟缺陷识别方法。

技术介绍

[0002]电子烟烟弹就是的电子烟的烟嘴，大部分烟弹内部集成发热丝、棉花及油仓用于存储一定量的烟油，当电子烟工作时，烟弹里面的烟液在雾化器的作用下雾化成气体，从而形成像真烟一样的烟雾。
[0003]电子烟在生产过程中，需要先进行雾化检测，测试烟弹雾化功能是否正常，然后再进行烟弹安装，在安装烟弹时，需要检测烟弹是否存在漏油缺陷，目前检测烟弹是否存在漏油缺陷的常规方法是，采集烟弹底部表面图像并进行最大类间方差法进行阈值分割，但是，烟弹底部可能会存在由于雾化检测过程中产生的冷凝液，由于冷凝液和烟油都会存在反光情况，并且不同的烟油局部区域反光强度不同，则使用常规的最大类间方差法阈值分割无法区分出是泠凝液和还是漏油，难以准确检测烟弹是否存在漏油缺陷。

技术实现思路

[0004]针对使用常规的最大类间方差法阈值分割无法区分出是泠凝液和还是漏油，难以准确检测烟弹是否存在漏油缺陷的问题，本专利技术提供一种电子烟缺陷识别方法，采用如下技术方案：
[0005]获取烟弹底部表面RGB图像；
[0006]根据RGB图像中每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度；
[0007]根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性，并将可能性大于可能性阈值的像素点作为极小值点；
[0008]对RGB图像进行边缘检测，得到边缘线；/>[0009]对RGB图像中每个极小值点为起始点，对其邻域像素点进行像素点淹没，遇到边缘线时停止，得到第一分割区域；
[0010]根据边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度，得到边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度的互补程度；
[0011]根据互补程度判断是否需要对边缘线构建水坝，并将不需要构建水坝的边缘线进行淹没，得到第二分割区域；
[0012]根据每个第二分割区域的像素点的亮度判断烟弹是否存在漏油缺陷。
[0013]所述根据RGB图像中每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度的方法为：
[0014]计算RGB图像中每个像素点一阶矩，即该像素点在的R，G，B通道上的颜色值的均值，将该均值作为每个像素点的反光强度。
[0015]所述根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得到该像
素点作为分水岭分割的极小值点的可能性的方法为：
[0016]以每个像素点为中心，获取该像素点的邻域像素点的反光强度与该像素点的反光强度的差值；
[0017]将邻域像素点的反光强度与该像素点的反光强度的差值的均值作为该像素点的邻域内反光强度的均匀性；
[0018]根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域内反光强度的均匀性得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性。
[0019]所述第一分割区域的获取方法为：
[0020]获取RGB图像中每个极小值点，并以该极小值点为起始点，将该极小值点的邻域像素点按照反光强度从大到小的顺序进行淹没为同一个区域内的像素点，直到遇到边缘线时停止淹没，得到每个极小值点对应区域，即第一分割区域。
[0021]所述根据边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度，得到边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度的互补程度的方法为：
[0022]获取边缘线两侧紧邻的两排第一分割区域的像素点；
[0023]计算第一排像素点中每个像素点的反光强度和第二排中对应的像素点的反光强度的差值；
[0024]将第一排像素点中每个像素点的反光强度和第二排中对应的像素点的反光强度的差值的均值，作为该边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度的互补程度。
[0025]所述根据互补程度判断是否需要对边缘线构建水坝的方法为：
[0026]设定互补程度阈值；
[0027]若以e为底数，以互补程度为指数，构建指数幂，若该指数幂的倒数小于等于互补程度阈值，该边缘线不需要构建水坝；
[0028]否则，该边缘线需要构建水坝。
[0029]所述根据每个第二分割区域的像素点的亮度判断烟弹是否存在漏油缺陷的方法为：
[0030]获取每个第二分割区域的HSV图像；
[0031]获取每个第二分割区域的HSV图像中每个像素点的亮度值，计算当前第二分割区域为烟油区域的的可能性为：
[0032][0033]式中，F为当前第二分割区域为烟油区域的可能性，53为淡黄色的亮度值，7为深褐色的亮度值，m为当前第二分割区域内像素点的数量，H
i
为当前第二分割区域内第i个像素点的亮度值；
[0034]若当前第二分割区域为烟油区域的可能性F≤可能性阈值时，当前第二分割区域为烟油区域，否则，为泠凝液区域；若存在烟油区域，则烟弹存在漏油缺陷。
[0035]本专利技术的有益效果是：
[0036](1)获取烟弹底部表面RGB图像，根据RGB图像中每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度，根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得
到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性，并将可能性大于可能性阈值的像素点作为极小值点；该方法相较于常规的分水岭算法，只选取反光强度大的像素点作为极小值点，而并非在整个图像上均放置极小值点，大大减少了计算量。
[0037](2)获取每个极小值点的邻域像素点，邻域像素点按照反光强度从大到小进行淹没为同一个区域内的像素点，直到遇到边缘线为止，得到第一分割区域；根据边缘线两侧紧邻的两排第一分割区域像素点中每个像素点的反光强度，得到边缘线两侧紧邻的第一分割区域两排像素点的反光强度的互补程度；根据互补程度判断是否需要对边缘线构建水坝，并对不需要修建水坝的边缘线淹没，得到第二分割区域；该方法没有对所有的边缘线都构建水坝，而是只对反光区域(疑似油烟区域)的边缘线进行淹没，对反光区域和不反光区域(疑似烟油区域与非烟油区域)构建了水坝，大大提升了分割的准确率。
附图说明
[0038]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。
[0039]图1是本专利技术的一种电子烟缺陷识别方法流程示意图；
[0040]图2是本专利技术的一种电子烟缺陷识别方法流程中的烟弹底部漏油示意图。
具体实施方式
[0041]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，都属于本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子烟缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括：获取烟弹底部表面RGB图像；根据RGB图像中每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度；根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性，并将可能性大于可能性阈值的像素点作为极小值点；对RGB图像进行边缘检测，得到边缘线；对RGB图像中每个极小值点为起始点，对其邻域像素点进行像素点淹没，遇到边缘线时停止，得到第一分割区域；根据边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度，得到边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度的互补程度；根据互补程度判断是否需要对边缘线构建水坝，并将不需要构建水坝的边缘线进行淹没，得到第二分割区域；根据每个第二分割区域的像素点的亮度判断烟弹是否存在漏油缺陷。2.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法，其特征在于，所述根据RGB图像中每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度的方法为：计算RGB图像中每个像素点一阶矩，即该像素点在的R，G，B通道上的颜色值的均值，将该均值作为每个像素点的反光强度。3.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法，其特征在于，所述根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性的方法为：以每个像素点为中心，获取该像素点的邻域像素点的反光强度与该像素点的反光强度的差值；将邻域像素点的反光强度与该像素点的反光强度的差值的均值作为该像素点的邻域内反光强度的均匀性；根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域内反光强度的均匀性得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性。4.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法，其特征在于，所述第一分割区域的获取方法为：获取RGB图像中每个极小值点，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟涛，郑代轩，王沛，
申请(专利权)人：深圳市大道四九科技有限公司，
类型：发明
国别省市：