一种塑料件缺陷图像识别方法及应用技术

本申请公开了一种塑料件缺陷图像识别方法，包括：获取塑料件检测图像并进行图像二值化处理；将二值化处理后的检测图像进行图像分割处理，获取感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行滤波去噪处理，得到预处理图像；对所述预处理图像进行孔洞填充并提取连通分量；提取图像特征值并进行特征训练找出缺陷。其可以解决现有塑料制品缺陷通过人工检测效率低且检测精度和标准化难以保证，以及不具有能够适应多种缺陷类型的检测算法的问题。缺陷类型的检测算法的问题。缺陷类型的检测算法的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种塑料件缺陷图像识别方法及应用


[0001]本专利技术涉及和图像处理
，更具体的，涉及一种塑料件缺陷图像识别方法、一种塑料件缺陷图像识别装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]缺陷图像识别系统的作用是采用机器视觉中的算法，对塑料制品识别处理，构成完整系统。塑料制品表面缺陷检测系统的主要作用是对启动器表面(塑料外壳和铁片)进行缺陷检测。检测范围包括如下几点：塑料外壳表面突出棱角是否破损；塑料外壳表面激光打印字符是否在指定区域；启动器三个铁片是否错插、漏插、变形；塑料壳的底部孔状结构是否产生堵塞。目前，在工业生产过程中，人工检测是塑料制品质量检测最主要的方法之一，这种方法不仅效率低下，而且精度和标准化难以保证，投入的人工成本过多不利于效益的提升。
[0003]同时，塑料制品表面缺陷图像识别过程一般包括图像采集、图像处理、执行等功能部分，其中图像处理是核心内容，其算法应该具有相应的通用性。而塑料制品中塑料连接件的形状和材料往往会发生改变，制造所用的模具也会随之改变，因此其形状、色泽和成像特点也会发生变化，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种塑料件缺陷图像识别方法，其特征在于，包括：获取塑料件检测图像并进行图像二值化处理；将二值化处理后的检测图像进行图像分割处理，获取感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行滤波去噪处理，得到预处理图像；对所述预处理图像进行孔洞填充并提取连通分量；提取图像特征值并进行特征训练找出缺陷。2.根据权利要求1所述的塑料件缺陷图像识别方法，其特征在于，所述对所述预处理图像进行孔洞填充，包括：选取十字形结构作为结构元，生成一个灰度值为0的阵列X，大小与所述预处理图像相同，随机选取所述预处理图像中一个灰度值为1的点，将X中相应位置的灰度值也设置为1；根据填充公式多次迭代，直到所述预处理图像不再变化时停止迭代；对所述预处理图像和X求并集得到填充图像。3.根据权利要求1所述的塑料件缺陷图像识别方法，其特征在于，所述提取连通分量，包括：找到图像A中灰度值为1的一个点作为初始点，获取所述初始点的连通分量，将所述连通分量存储在图像B中，并计算图像B中的像素数；用图像A与图像B相减后作为新图像，重复以上操作以找到图像A中的所有连通分量，并计算每个连通分量的像素数。4.根据权利要求1所述的塑料件缺陷图像识别方法，其特征在于，所述将二值化处理后的检测图像进行图像分割处理，获取感兴趣区域，包括：对于塑料气泡检测，提取外环感兴趣区域并展开成矩形，动态阈值函数参数设置为dyn_threshold(Image,ImageM,Regions1,20,
’
light
’
)；其中dyn_threshold代表局部灰度动态阈值分割，Image表示原始图像，ImageM表示处理后图像，一般是采用滤波处理，Regions1表示分割后区域，20是指灰度值偏移量，light表示提取区域类型为亮区域。5.根据权利要求1所述的塑料件缺陷图像识别方法，其特征在于，所述将二值化处理后的检测图像进行图像分割处理，获取感兴趣区域，包括：对于炸裂检测，提取裂纹的亚像素轮廓，并将亚像素轮廓连接后形成感兴趣区域，亚像素边缘提取参数设置为edges_sub_pix(Image,Edges,
’
Canny
’
,0.5,4,10)；其中，Image表示输入图像，Edges表示输入边缘，Canny...

【专利技术属性】
技术研发人员：李羽佳，周奂斌，王超，王亚飞，胡修萍，栾庆辉，朱祥，李爽，
申请(专利权)人：湖北三江航天万峰科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：