基于机器视觉的原料油杂质检测方法技术

本发明专利技术涉及机器视觉领域，具体涉及基于机器视觉的原料油杂质检测方法，采集原料油图像；根据疑似杂质区域各边缘线上各像素点的曲率得到气泡形状相似曲线；根据各气泡形状相似曲线及对应第二边缘线得到各气泡形状相似曲线的圆环标准度；根据各气泡形状相似曲线的圆环标准度及灰度信息得到各圆环曲线对的气泡特征显著系数；将气泡特征显著系数大于气泡阈值的圆环曲线对记为气泡区域；根据疑似杂质区域与气泡区域的差集得到原料油图像中的杂质区域，完成原料油杂质检测。排除气泡对原料油中杂质检测的影响，提高了检测精度，改善了检测效果。测效果。测效果。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的原料油杂质检测方法


[0001]本申请涉及机器视觉领域，具体涉及基于机器视觉的原料油杂质检测方法。

技术介绍

[0002]原料油为经过过滤将沥青去除后准备进入石化领域加工的油。其中，原料油的颜色与油内非烃以及沥青质的含量有关，含量越高颜色越深，在原料油未去除沥青之前颜色较浅。原料油生产加工的过程中，通常会在油内混入杂质，杂质一般以悬浮的状态存在于油内，且杂质具有形状不规则和颜色不均匀的特点。同时，原料油中不仅存在杂质，通常也会出现一些的气泡，由于光线的影响会对原料油内的杂质检测效果产生影响，降低杂质检测的精度。
[0003]传统的原料油杂质检测方法是基于canny算子识别原料油图像中的杂质区域，但是这种方法会将原料油中的气泡识别出来，干扰原料油杂质的检测，降低检测精度。
[0004]综上所述，本专利技术提出基于机器视觉的原料油杂质检测方法，采集原料油图像，结合原料油中气泡的特征构建指标，完成原料油杂质的检测。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于机器视觉的原料油杂质检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的原料油杂质检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集原料油图像；分割出原料油图像中的疑似杂质区域并获取边缘线；根据各边缘线上各像素点的曲率得到各边缘线的曲率一致度；根据各边缘线的曲率一致度得到气泡形状相似曲线；获取各气泡形状相似曲线拟合圆的圆心；获取各气泡形状相似曲线的第二边缘线；根据各气泡形状相似曲线及拟合圆圆心得到各气泡形状相似曲线各射线；根据各气泡形状相似曲线各射线得到各射线的截断距离；根据各气泡形状相似曲线拟合圆圆心及对应第二边缘线拟合圆圆心之间的欧氏距离得到各气泡形状相似曲线的修正距离；根据各气泡形状相似曲线的修正距离及各气泡形状相似曲线各射线的截断距离得到各气泡形状相似曲线的圆环标准度；根据各气泡形状相似曲线的圆环标准度得到各圆环曲线对；根据各圆环曲线对的灰度信息得到各圆环曲线对的第一、第二、第三灰度均值；根据各圆环曲线对的第一、第二、第三灰度均值得到各圆环曲线对的气泡特征显著系数；将气泡特征显著系数大于气泡阈值的圆环曲线对记为气泡区域；根据疑似杂质区域与气泡区域的差集得到原料油图像中的杂质区域，完成原料油杂质检测。2.如权利要求1所述的基于机器视觉的原料油杂质检测方法，其特征在于，所述根据各边缘线上各像素点的曲率得到各边缘线的曲率一致度的具体方法为：对于各边缘线，获取边缘线上各像素点的曲率；计算边缘线上所有像素点的曲率均值，将边缘线上各像素点曲率与所述曲率均值的差值平方记为各像素点的第一差值；将边缘线上所有像素点的第一差值均值的倒数作为边缘线的曲率一致度。3.如权利要求1所述的基于机器视觉的原料油杂质检测方法，其特征在于，所述根据各边缘线的曲率一致度得到气泡形状相似曲线的具体方法为：设置气泡形状阈值，对于各边缘线，将边缘线的曲率一致度大于气泡形状阈值的边缘线记为气泡形状相似曲线。4.如权利要求1所述的基于机器视觉的原料油杂质检测方法，其特征在于，所述获取各气泡形状相似曲线的第二边缘线的具体方法为：对于各气泡形状相似曲线，将气泡形状相似曲线拟合圆圆心与剩余的气泡形状相似曲线拟合圆圆心之间的欧氏距离最小的气泡形状相似曲线记为第二边缘线。5.如权利要求1所述的基于机器视觉的原料油杂质检测方法，其特征在于，所述根据各气泡形状相似曲线及拟合圆圆心得到各气泡形状相似曲线各射线的具体方法为：对于各气泡形状相似曲线，...

【专利技术属性】
技术研发人员：司传煜，王菲菲，李贤贤，李慧慧，秦佑苓，石刘洋，刘文明，
申请(专利权)人：山东恒信科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：