【技术实现步骤摘要】
基于图像特征的电机配件质量检测方法
[0001]本专利技术涉及图像分割
，具体涉及一种基于图像特征的电机配件质量检测方法。
技术介绍
[0002]电机是机械设备中的核心组成部分，广泛应用于工业自动化领域，对电机配件质量有较高要求。电机配件缺陷可能导致设备损坏、生产停滞等问题，情况严重将影响企业的生产效率和经济效益，因此在电机配件的生产加工过程中，通常需要对电机配件进行质量检测。
[0003]通常基于图像特征进行电机配件质量检测，在质量检测过程中，需要对电机配件图像进行处理和分析，从而实现对电机配件图像的表面缺陷区域的自动检测和识别。均值漂移算法是一种常用的分割算法，可以获取较为准确的检测结果，但是由于均值漂移算法的第一次迭代中心点设置直接影响了分割结果，若种子点设置过少，则可能导致图像中部分像素点为参加聚类，进而导致分割结果不准确；若种子点设置过多，可能导致过度分割。常见的种子点设置是在图像中均匀分布，但是由于图像中不同区域的区域密度不同，导致了图像有些区域种子点设置过多，有些区域种子点设置过少，导致电机配件图...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像特征的电机配件质量检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取电机配件图像，获取所述电机配件图像中所有像素点的均值漂移向量；以每个像素点为中心点，根据每个所述中心点的所述均值漂移向量的方向，将每个所述中心点的预设周围区域划分为对应的垂直影响区域和对应的水平影响区域；根据每个所述中心点与对应的垂直影响区域像素点之间的所述均值漂移向量的相似度，获取每个所述中心点的垂直方向影响值；根据每个所述中心点在对应水平影响区域中的均值漂移向量模长的相对大小，获取每个所述中心点的变化趋势特征值；根据每个所述中心点与对应的水平影响区域像素点的所述均值漂移向量的相似度、所述水平影响区域像素点的所述垂直方向影响值和每个所述中心点的所述变化趋势特征值，获取每个所述中心点的水平方向影响值；根据每个像素点的所述垂直方向影响值和所述水平方向影响值，获取各个像素点的种子点密度影响值；根据各个所述种子点密度影响值将所述电机配件图像划分区域，获取各个电机配件图分区；根据各个所述电机配件图分区的所述种子点密度影响值和预设常规种子点密度，获取各个所述电机配件图分区的种子点密度；根据各个所述电机配件图分区的所述种子点密度在各个所述电机配件图分区设置不同最终种子点，进行均值漂移，获取所述电机配件图像的分割效果图；根据所述分割效果图，确定电机配件质量检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的电机配件质量检测方法，其特征在于，所述垂直影响区域和所述水平影响区域的获取方法包括：将所述中心点的所述均值漂移向量顺时针和逆时针分别旋转预设角度，获取两条分割直线；根据两条所述分割直线将所述预设周围区域划分为四个区域，垂直于所述均值漂移向量直线所属的两个区域为所述垂直影响区域，均值漂移向量所在的直线所属的两个区域为所述水平影响区域。3.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的电机配件质量检测方法，其特征在于，所述垂直方向影响值的获取方法包括：计算所述中心点与对应的所述垂直影响区域像素点之间的所述均值漂移向量模长的差异获取第一模长差；通过对所述第一模长差和所述均值漂移向量模长的比值进行调整，获取垂直模长相似值，所述第一模长差与所述垂直模长相似值呈负相关性；通过计算所述中心点与对应的所述垂直影响区域像素点之间的所述均值漂移向量的余弦相似度，获取垂直方向相似值；将所述垂直模长相似值和所述垂直方向相似值加权求和，获取所述垂直影响区域像素点的垂直周围相似值；通过计算所有所述垂直影响区域像素点的所述垂直周围相似值的均值，获取所述垂直方向影响值。4.根据权利要求1所述的一种基于图像特征的电机配件质量检测方法，其特征在于，所述变化趋势特征值的获取方法包括：
根据所述中心点与对应的水平影响区域中各个水平影响...
【专利技术属性】
技术研发人员：濮晓明，唐晓强，吴放明，
申请(专利权)人：无锡市明通动力工业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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