一种乳胶手套缺陷自适应检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，包括：获取乳胶手套灰度图及其灰度直方图；对灰度直方图进行高斯拟合，得到各灰度级别；获取像素点属于各灰度级别的概率；根据像素点及其八邻域像素点的灰度值和属于各灰度级别的概率，得到像素点属于各灰度级别概率的修正量；根据修正量得到像素点属于各灰度级别修正后的概率；根据修正后的概率得到每个像素点的灰度级别；根据每个像素点的灰度级别计算灰度图的灰度共生矩阵，获得对比度矩阵及对比度曲线，识别胶粒缺陷并提取缺陷边缘。本发明专利技术用于对乳胶手套的缺陷进行检测，可实现乳胶手套的自适应缺陷检测。可实现乳胶手套的自适应缺陷检测。可实现乳胶手套的自适应缺陷检测。

【技术实现步骤摘要】
一种乳胶手套缺陷自适应检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种乳胶手套缺陷自适应检测方法。

技术介绍

[0002]在乳胶手套的生产制造过程中，往往会因为生产工艺或生产材料问题导致乳胶手套产生胶粒缺陷。胶粒为乳胶手套成品上凝胶颗粒或浆块。胶粒缺陷的存在会影响乳胶手套的使用情况，因此，需要对生产后的乳胶手套进行缺陷检测。
[0003]现有技术中可通过图像处理方法识别手套表面的缺陷，但是在实际情况中，图像中乳胶手套表面存在多个灰度级，直接通过灰度级信息进行缺陷检测容易造成误检，无法保证缺陷检测的准确度。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，包括：获取乳胶手套灰度图及其灰度直方图；对灰度直方图进行高斯拟合，得到各灰度级别；获取像素点属于各灰度级别的概率；根据像素点及其八邻域像素点的灰度值和属于各灰度级别的概率，得到像素点属于各灰度级别概率的修正量；根据修正量得到像素点属于各灰度级别修正后的概率；根据修正后的概率得到每个像素点的灰度级别；根据每个像素点的灰度级别计算灰度图的灰度共生矩阵，获得对比度矩阵及对比度曲线，识别胶粒缺陷并提取缺陷边缘，相比于现有技术，结合计算机视觉和图像处理，通过对乳胶手套的灰度图进行分析，得到灰度分级，根据灰度图中各像素点的分布情况，将灰度图中的各像素点划分到各个灰度级别中，使得胶粒边缘和手套处于不同的灰度级别，实现了最优灰度分级；根据最优灰度分级，计算灰度图的灰度共生矩阵，利用灰度共生矩阵分析图像的对比度，利用对比度实现对胶粒缺陷的识别和提取，实现了乳胶手套的自适应检测。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案，一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，包括：获取乳胶手套图像及其灰度图。
[0006]根据灰度图中的像素灰度值和像素个数，得到乳胶手套的灰度直方图。
[0007]对灰度直方图进行高斯混合模型拟合，根据高斯混合模型中的各子高斯模型对其分布下的灰度值的灰度级别进行划分，得到各个灰度级别。
[0008]根据各个子高斯模型的参数和像素点的灰度值，得到每个像素点属于不同灰度级别的概率。
[0009]根据每个像素点及其八邻域像素点的灰度值和每个像素点及其八邻域像素点属于不同灰度级别的概率，计算得到每个像素点属于不同灰度级别的概率的修正量。
[0010]根据修正量对每个像素点属于不同灰度级别的概率进行修正，得到每个像素点属于不同灰度级别修正后的概率。
[0011]根据每个像素点属于不同灰度级别修正后的概率，对灰度图中所有像素点进行灰
度级别划分，得到每个像素点的灰度级别。
[0012]对灰度图进行滑窗操作，根据每个像素点的灰度级别计算每个窗口的灰度共生矩阵及灰度共生矩阵对比度，得到对比度曲线。
[0013]根据对比度曲线得到灰度图中可能缺陷区域，计算可能缺陷区域的缺陷概率，获取乳胶手套的缺陷区域。
[0014]进一步的，所述一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，所述各个灰度级别是按照如下方式得到：对乳胶手套的灰度直方图进行平滑处理，计算平滑曲线上每个点的切线的斜率的绝对值，得到斜率绝对值序列。
[0015]统计斜率绝对值序列中局部最小值个数，作为子高斯模型个数；以灰度直方图中灰度值及子高斯模型个数为样本数据，利用EM算法拟合一维高斯混合模型，得到各个子高斯模型。
[0016]将每个子高斯模型分布下的灰度值划分为一个灰度级别，得到各个灰度级别。
[0017]进一步的，所述一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，所述每个像素点属于不同灰度级别的概率的表达式如下：；式中，p
f
为像素点属于灰度级别f的概率，w
f
为第f个子高斯模型的权重，σ
f
²
为第f个子高斯模型的方差，μ
f
为第f个子高斯模型的均值，pix为像素点灰度值。
[0018]进一步的，所述一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，所述每个像素点属于不同灰度级别的概率的修正量的表达式如下：；式中，r
f(l)
为第l个像素点属于灰度级别f的概率的修正量，u表示第l个像素点八邻域内第u个像素点，s表示第l个像素点八邻域内共s个像素点，l(u)表示第l个像素点八邻域内第u个像素点为灰度图像中第l(u)个像素点，P
l(u)
为第l(u)个像素点的概率序列，pix
l
为第l个像素点的灰度值，pix
l(u)
为第l(u)个像素点的灰度值，f( P
l(u)
,f )是关于灰度图像中第l(u)个像素点的概率序列P
l(u)
以及灰度级别f的函数，max(s,1)表示在s与1之间取最大值。
[0019]进一步的，所述一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，所述每个像素点属于不同灰度级别修正后的概率的表达式如下：；式中，h
f(l)
为修正后的第l个像素点属于灰度级别f的概率，r
f(l)
为第l个像素点属于灰度级别f的概率的修正量，p
f(l)
为第l个像素点属于灰度级别f的概率。
[0020]进一步的，所述一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，所述每个像素点的灰度级别是按照如下方式得到：根据每个像素点属于不同灰度级别修正后的概率得到每个像素点修正后的概率序列。
[0021]获取每个像素点修正后的概率序列中的概率最大值，得到每个概率最大值对应的灰度级别。
[0022]将每个像素点划分到其概率最大值对应的灰度级别中，得到每个像素点的灰度级别。
[0023]进一步的，所述一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，所述获取乳胶手套的缺陷区域的过程如下：对乳胶手套灰度图进行滑窗操作，将灰度图划分为多个图像。
[0024]结合每个像素点的灰度级别计算每个图像0
°
、45
°
、90
°
、135
°
方向的灰度共生矩阵。
[0025]计算每个灰度共生矩阵的对比度，得到每个图像的对比度。
[0026]根据每个图像的对比度，得到对比度矩阵。
[0027]统计对比度矩阵中的对比度大小与数目，得到对比度曲线。
[0028]获取对比度曲线的局部最小值，根据局部最小值对对比度曲线进行分割，将对比度曲线分割为三部分。
[0029]遍历对比度矩阵，对处于第二部分对比度曲线上的对比度进行判断并标记，得到可能缺陷区域。
[0030]计算每个可能缺陷区域为胶粒缺陷的概率，获取乳胶手套的缺陷区域。
[0031]进一步的，所述对比度曲线的获取方法包括：以对比度大小为横轴，对比度矩阵中对比度的数目为纵轴构建坐标系，根据对比度矩阵中的对比度信息绘制对比度曲线。
[0032]进一步的，所述滑窗大小为5
×
5。
[0033]进一步的，所述计算每个可能缺陷区域为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，其特征在于，包括：获取乳胶手套图像及其灰度图；根据灰度图中的像素灰度值和像素个数，得到乳胶手套的灰度直方图；对灰度直方图进行高斯混合模型拟合，根据高斯混合模型中的各子高斯模型对其分布下的灰度值的灰度级别进行划分，得到各个灰度级别；根据各个子高斯模型的参数和像素点的灰度值，得到每个像素点属于不同灰度级别的概率；根据每个像素点及其八邻域像素点的灰度值和每个像素点及其八邻域像素点属于不同灰度级别的概率，计算得到每个像素点属于不同灰度级别的概率的修正量；根据修正量对每个像素点属于不同灰度级别的概率进行修正，得到每个像素点属于不同灰度级别修正后的概率；根据每个像素点属于不同灰度级别修正后的概率，对灰度图中所有像素点进行灰度级别划分，得到每个像素点的灰度级别；对灰度图进行滑窗操作，根据每个像素点的灰度级别计算每个窗口的灰度共生矩阵及灰度共生矩阵对比度，得到对比度曲线；根据对比度曲线得到灰度图中可能缺陷区域，计算可能缺陷区域的缺陷概率，获取乳胶手套的缺陷区域。2.根据权利要求1所述的一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，其特征在于，所述各个灰度级别是按照如下方式得到：对乳胶手套的灰度直方图进行平滑处理，计算平滑曲线上每个点的切线的斜率的绝对值，得到斜率绝对值序列；统计斜率绝对值序列中局部最小值个数，作为子高斯模型个数；以灰度直方图中灰度值及子高斯模型个数为样本数据，利用EM算法拟合一维高斯混合模型，得到各个子高斯模型；将每个子高斯模型分布下的灰度值划分为一个灰度级别，得到各个灰度级别。3.根据权利要求1所述的一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，其特征在于，所述每个像素点属于不同灰度级别的概率的表达式如下：；式中，p
f
为像素点属于灰度级别f的概率，w
f
为第f个子高斯模型的权重，σ
f
²
为第f个子高斯模型的方差，μ
f
为第f个子高斯模型的均值，pix为像素点灰度值。4.根据权利要求1所述的一种乳胶手套缺陷自适应检测方法，其特征在于，所述每个像素点属于不同灰度级别的概率的修正量的表达式如下：；式中，r
f
(l)为第l个像素点属于灰度级别f的概率的修正量，u表示第l个像素点八邻域内第u个像素点，s表示第l个像素点八邻域内共s个像素点，l(u)表示第l个像素点八邻域内
第u个像素点为灰度图像中第l(u)个像素点，P
l(u)
为第l(u)个像素点的概率序列，pix
l
为第l个像素点的灰度值，pix
l(u)
为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕亮，朱子研，徐惠明，黄忠，黄佳丽，俞惠钟，
申请(专利权)人：张家港宝翔机械有限公司，
类型：发明
国别省市：