一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统技术方案

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统，该系统包括存储器和处理器，处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取预设数目个边缘检测阈值对应的边缘图像，根据每个边缘检测阈值对应的边缘图像，对待检测区域的灰度图像进行初步缺陷检测处理，确定初步缺陷区域；确定初步缺陷区域的缺陷程度，根据缺陷程度确定第一缺陷区域；对第一缺陷区域进行扩散处理，将扩散处理后的第一缺陷区域确定为第二缺陷区域。本发明专利技术根据篮球缺陷的图像特征信息，实现了对篮球缺陷区域的准确识别，可以应用于篮球外观缺陷检测领域。用于篮球外观缺陷检测领域。用于篮球外观缺陷检测领域。

【技术实现步骤摘要】
一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统。

技术介绍

[0002]目前，篮球制品采用的制作原料主要是人造皮革。在利用人造皮革制作篮球时，受温度等其他外接因素的影响，篮球制品表面可能存在没有纹理的不明显缺陷，为了保证篮球制品具备高品质，要求对表面存在缺陷的篮球进行相应处理，需要对存在缺陷的篮球制品进行缺陷区域识别，以降低后续进行产品缺陷修复的复杂度。
[0003]随着工业摄像机以及图像处理技术的日益发展，利用机器视觉进行篮球制品表面缺陷检测的技术也在逐渐发展，也就是现有的图像缺陷识别技术在制品质量检测领域得到了广泛的应用。常用图像缺陷识别技术主要是边缘检测算法，其只能实现较为明显的缺陷检测，但对于篮球表面的不明显缺陷呈现浅显的不同于皮革纹理的小块状缺陷，难以实现对篮球皮革表面的纹理的不明显缺陷进行有效检测，也就是缺陷区域识别的准确度较低。可见，针对现存的问题，提供一种快速简便、以及科学有效的识别出存在缺陷的篮球中的缺陷区域的检测方法具有重要意义。

技术实现思路

[0004]为了解决上述现有篮球表面缺陷区域检测准确度较低的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取篮球的待检测区域的灰度图像，根据所述灰度图像确定预设数目个边缘检测阈值对应的边缘图像；对每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目进行排序，根据排序后的每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目，确定目标边缘检测阈值；根据目标边缘检测阈值对应的边缘图像与最小边缘检测阈值对应的边缘图像，确定初步缺陷区域；根据初步缺陷区域内每个像素点的灰度值，确定初步缺陷区域的缺陷程度，根据所述缺陷程度确定第一缺陷区域；对所述第一缺陷区域进行扩散处理，将扩散处理后的第一缺陷区域确定为第二缺陷区域。
[0005]进一步地，根据排序后的每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目，确定目标边缘检测阈值，包括：根据排序后的每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目，对边缘图像的像素点数目的变化情况进行分析，将前后边缘检测阈值对应的像素点数目相差最大的边缘检
测阈值确定为目标边缘检测阈值。
[0006]进一步地，根据目标边缘检测阈值对应的边缘图像与最小边缘检测阈值对应的边缘图像，确定初步缺陷区域，包括：将目标边缘检测阈值对应的边缘图像与最小边缘检测阈值对应的边缘图像相减，获得差值图像；对差值图像中灰度值不为零的像素点进行聚类处理，将聚类簇构成的区域确定为初步缺陷区域。
[0007]进一步地，根据初步缺陷区域内每个像素点的灰度值，确定初步缺陷区域的缺陷程度，包括：确定初步缺陷区域对应的灰度直方图，对初步缺陷区域对应的灰度直方图进行拟合处理，获得拟合处理后的灰度直方图；将拟合处理后的灰度直方图对应的灰度均值确定为第一缺陷因子；计算拟合处理后的灰度直方图中每个灰度级与目标灰度级之间的差值绝对值，将所述差值绝对值确定为对应灰度级的第二缺陷因子；将每个灰度级对应的像素出现频率与对应灰度级的第二缺陷因子的比值确定为对应灰度级的第三缺陷因子；对每个灰度级的第三缺陷因子进行负相关映射处理，将每个灰度级的第三缺陷因子的负相关映射值的累加值确定为第四缺陷因子；将第一缺陷因子与第四缺陷因子的乘积确定为初步缺陷区域的缺陷程度。
[0008]进一步地，对所述第一缺陷区域进行扩散处理的步骤包括：提取第一缺陷区域的任意一个最外层像素点，将最外层像素点的预设邻域内每个像素点的灰度值与对应最外层像素点的预设邻域的像素灰度均值之间的差值的绝对值，确定为对应最外层像素点的预设邻域内对应像素点的相似指标；若最外层像素点的预设邻域内任意一个像素点的相似指标小于预设相似阈值，则将该像素点确定为第一缺陷区域的扩散像素点，将扩散像素点添加到对应第一缺陷区域中，形成新的缺陷区域，将新的缺陷区域确定为第二缺陷区域。
[0009]进一步地，根据所述缺陷程度确定第一缺陷区域，包括：对缺陷程度进行归一化处理，判断归一化处理后的缺陷程度是否大于预设缺陷阈值，若大于预设缺陷阈值，则将缺陷程度大于预设缺陷阈值的初步缺陷区域确定为第一缺陷区域。
[0010]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提供了一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统，该系统通过对篮球的待检测区域的灰度图像进行图像数据处理，获得了可以评估缺陷程度的缺陷指标，利用缺陷指标获得了更准确的篮球缺陷区域，其便于后续对篮球缺陷区域进行修复处理，主要应用于篮球外观缺陷检测领域。通过多个不同的边缘检测阈值对灰度图像进行边缘检测，可以获得不同检测程度的边缘图像，根据边缘图像结合篮球缺陷区域的图像特征信息，有助于获得更全面的初步缺陷区域。相比传统边缘检测算法获得缺陷区域，一定程度上降低了噪声点等不良因素的影响，有助于克服篮球皮革缺陷不明显难以准确分割的缺陷；为了避免光源等环境因素形成的模糊区域误判为初步缺陷区域的可能性，根据初步缺陷区域的像素灰度，结合篮球区域灰度分布均匀和灰度值较高的图像特征信息，确定初步缺陷区域的缺
陷程度，利用缺陷程度可以从多个初步缺陷区域中剔除非缺陷区域，获得第一缺陷区域，其有效提高了缺陷区域识别的准确度和真实性；为了获得更精准的缺陷区域，对第一缺陷区域进行扩散处理，并将扩散处理后的第一缺陷区域确定为第二缺陷区域，使图像缺陷检测的准确程度得到了进一步提升。
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为本专利技术一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测方法的流程图；图2为本专利技术实施例中的篮球的待检测区域图像；图3为本专利技术实施例中的边缘检测阈值51对应的边缘图像；图4为本专利技术实施例中的边缘检测阈值77对应的边缘图像；图5为本专利技术实施例中的边缘检测阈值102对应的边缘图像；图6为本专利技术实施例中的不同边缘检测阈值对应的像素数目的变化曲线；图7为本专利技术实施例中的目标边缘检测阈值对应的边缘图像；图8为本专利技术实施例中的边缘检测阈值为0时对应的边缘图像；图9为本专利技术实施例中的初步缺陷区域对应的拟合处理后的灰度直方图。
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技术方案的具体实施方式、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”指的不一定是同一个实施例。此外，一个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发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取篮球的待检测区域的灰度图像，根据所述灰度图像确定预设数目个边缘检测阈值对应的边缘图像；对每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目进行排序，根据排序后的每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目，确定目标边缘检测阈值；根据目标边缘检测阈值对应的边缘图像与最小边缘检测阈值对应的边缘图像，确定初步缺陷区域；根据初步缺陷区域内每个像素点的灰度值，确定初步缺陷区域的缺陷程度，根据所述缺陷程度确定第一缺陷区域；对所述第一缺陷区域进行扩散处理，将扩散处理后的第一缺陷区域确定为第二缺陷区域。2.根据权利要求1所述的一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统，其特征在于，根据排序后的每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目，确定目标边缘检测阈值，包括：根据排序后的每个边缘检测阈值对应的边缘图像的像素点数目，对边缘图像的像素点数目的变化情况进行分析，将前后边缘检测阈值对应的像素点数目相差最大的边缘检测阈值确定为目标边缘检测阈值。3.根据权利要求1所述的一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统，其特征在于，根据目标边缘检测阈值对应的边缘图像与最小边缘检测阈值对应的边缘图像，确定初步缺陷区域，包括：将目标边缘检测阈值对应的边缘图像与最小边缘检测阈值对应的边缘图像相减，获得差值图像；对差值图像中灰度值不为零的像素点进行聚类处理，将聚类簇构成的区域确定为初步缺陷区域。4.根据权利要求1所述的一种篮球用天然皮革缺陷可视化检测系统，其特征在于，根据初步缺陷区域内每个像素点的灰度值，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：王俊凤，
申请(专利权)人：济南市莱芜区综合检验检测中心，
类型：发明
国别省市：