基于图像数据的液压系统漏油检测方法技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提出了基于图像数据的液压系统漏油检测方法，包括：获取液压系统灰度图像中像素点的第一标记值，获取第一像素点和第零像素点；获取第一像素点的背景分辨度，进而获取第一像素点的油污反光概率，获取第零像素点的油污反光概率；获取第零像素点的油污反光聚集度，进而获取液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率；获取液压系统灰度图像中像素点的漏油扩散权重，根据漏油扩散权重建立漏油扩散权重图像，获取目标像素点和漏油像素点，根据目标像素点和漏油像素点实现液压系统的漏油检测。本发明专利技术旨在解决现有的液压系统漏油检测精度较低的问题。液压系统漏油检测精度较低的问题。液压系统漏油检测精度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于图像数据的液压系统漏油检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于图像数据的液压系统漏油检测方法。

技术介绍

[0002]液压系统是利用液压油传递压力和控制机械运动的技术系统，常用于交通运输领域。液压系统中液压缸、液压阀及密封件等位置容易受到液压油的腐蚀或者零部件的磨损老化等问题出现漏油现象。液压系统漏油会使系统的油液压力和流量降低，导致设备运行不稳定，甚至导致设备失去控制。因此，需要及时检测液压系统的漏油情况，及时对漏油位置进行修复。
[0003]目前的液压系统漏油检测常采用阈值分割的方法对液压系统漏油图像进行分割，获取漏油区域。但是，由于液压系统结构复杂、零部件纵横交错产生阴影等因素，在进行阈值分割的过程中，这些影响因素容易对液压系统漏油图像的分割造成干扰，导致漏油区域分割不准确，进而导致液压系统漏油检测精度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于图像数据的液压系统漏油检测方法，以解决现有的液压系统漏油检测精度较低的问题，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基于图像数据的液压系统漏油检测方法，该方法包括以下步骤：获取液压系统图像，获取液压系统灰度图像，进而获取液压系统灰度图像中像素点的第一标记值，根据第一标记值获取第一像素点和第零像素点；获取液压系统灰度图像中像素点的邻域背景标记数，获取第一像素点的第一窗口，根据第一像素点的第一窗口内包含的所有像素点的第一标记值和邻域背景标记数，获取第一像素点的背景分辨度，获取第一像素点的第一梯度差值，根据第一像素点的背景分辨度和第一梯度差值获取第一像素点的油污反光概率，获取第零像素点的油污反光概率；获取第零像素点的第一窗口，获取第零像素点的局部反光比例，根据第零像素点的第一窗口内包含的所有像素点的油污反光概率和第零像素点的局部反光比例，获取第零像素点的油污反光聚集度，根据液压系统灰度图像中第一像素点的油污反光概率和第零像素点的油污反光聚集度，获取液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率；获取液压系统灰度图像中像素点的边缘距离，根据液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率和边缘距离，获取液压系统灰度图像中像素点的漏油扩散权重，根据漏油扩散权重建立漏油扩散权重图像，获取目标像素点和漏油像素点，根据目标像素点和漏油像素点实现液压系统的漏油检测。
[0005]进一步，所述进而获取液压系统灰度图像中像素点的第一标记值，根据第一标记值获取第一像素点和第零像素点，包括的具体方法为：
对液压系统灰度图像进行阈值分割，获取第一最佳分割阈值；将液压系统灰度图像中灰度值大于第一最佳分割阈值的像素点的第一标记值标记为数字1，将液压系统灰度图像中灰度值小于等于第一最佳分割阈值的像素点的第一标记值标记为数字0；将第一标记值为数字1的像素点记为第一像素点，将第一标记值为数字0的像素点记为第零像素点。
[0006]进一步，所述获取液压系统灰度图像中像素点的邻域背景标记数，获取第一像素点的第一窗口，根据第一像素点的第一窗口内包含的所有像素点的第一标记值和邻域背景标记数，获取第一像素点的背景分辨度，包括的具体方法为：分别将液压系统灰度图像中每一个像素点作为待分析像素点，将待分析像素点的八邻域内包含的第一像素点的数量记为待分析像素点的邻域背景标记数；分别将每个第一像素点作为待分析背景像素点，将以待分析背景像素点为中心像素点建立的边长为第一预设阈值的窗口记为待分析背景像素点的第一窗口；获取待分析背景像素点的第一窗口内包含的所有像素点的第一标记值和邻域背景标记数；将待分析背景像素点的第一窗口内包含的像素点的第一标记值与邻域背景标记数的乘积记为第一窗口内包含的像素点的第一乘积；将待分析背景像素点的第一窗口内包含的像素点的第一乘积的均值记为待分析背景像素点的背景分辨度。
[0007]进一步，所述获取第一像素点的第一梯度差值，根据第一像素点的背景分辨度和第一梯度差值获取第一像素点的油污反光概率，包括的具体方法为：获取液压系统灰度图像中包含的所有像素点的梯度值；将待分析背景像素点的八邻域内包含的像素点与待分析背景像素点的梯度值的差值记为八邻域的包含的像素点的梯度差值；将待分析背景像素点的八邻域内所有像素点的梯度差值的最小值记为待分析背景像素点的第一梯度差值；将待分析背景像素点的第一梯度差值与待分析背景像素点的背景分辨度的比值记为待分析背景像素点的油污反光概率。
[0008]进一步，所述获取第零像素点的油污反光概率，包括的具体方法为：将第零像素点的油污反光概率赋值为第二预设阈值。
[0009]进一步，所述获取第零像素点的第一窗口，获取第零像素点的局部反光比例，根据第零像素点的第一窗口内包含的所有像素点的油污反光概率和第零像素点的局部反光比例，包括的具体方法为：将每个第零像素点分别作为待分析漏油像素点，将以待分析漏油像素点为中心像素点建立的边长为第一预设阈值的窗口记为待分析漏油像素点的第一窗口；将待分析漏油像素点的第一窗口内包含的第一标记值为数字1的像素点的数量记为待分析漏油像素点的第一数量；将待分析漏油像素点的第一数量与待分析漏油像素点的第一窗口内包含的像素点数量之比记为待分析漏油像素点的局部反光比例。
[0010]进一步，所述获取第零像素点的油污反光聚集度，包括的具体方法为：将第零像素点的第一窗口内包含的像素点的油污反光概率的和记为第零像素点的第一和值；将第零像素点的第一和值与第零像素点的局部反光比例的乘积记为第零像素点的油污反光聚集度。
[0011]进一步，所述根据液压系统灰度图像中第一像素点的油污反光概率和第零像素点的油污反光聚集度，获取液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率，包括的具体方法为：当液压系统灰度图像中像素点为第零像素点时，将液压系统灰度图像中像素点的油污反光聚集度的归一化值记为液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率；当液压系统灰度图像中像素点为第一像素点时，将液压系统灰度图像中像素点的油污反光概率的归一化值记为液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率。
[0012]进一步，所述获取液压系统灰度图像中像素点的边缘距离，根据液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率和边缘距离，获取液压系统灰度图像中像素点的漏油扩散权重，包括的具体方法为：对液压系统灰度图像进行边缘检测，获取液压系统灰度图像中的所有边缘像素点；获取待分析像素点与液压系统灰度图像中的所有边缘像素点之间的欧氏距离，将欧氏距离的最小值记为待分析像素点的边缘距离；将待分析像素点的油污显著概率与待分析像素点的边缘距离的比值记为待分析像素点的第一比值；将待分析像素点的第一比值的归一化值记为待分析像素点的漏油扩散权重。
[0013]进一步，所述根据漏油扩散权重建立漏油扩散权重图像，获取目标像素点和漏油像素点，根据目标像素点和漏油像素点实现液压系统的漏油检测，包括的具体方法为：将液压系统灰度图像中像素点的漏油扩散权重作为像素点的像素值，建立漏油扩散权重图像；对漏油扩散权重图像进行阈值分割，获取第二最佳分割阈值，将漏油扩散权重图像中像素值大于等于第二最佳分割阈值的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像数据的液压系统漏油检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取液压系统图像，获取液压系统灰度图像，进而获取液压系统灰度图像中像素点的第一标记值，根据第一标记值获取第一像素点和第零像素点；获取液压系统灰度图像中像素点的邻域背景标记数，获取第一像素点的第一窗口，根据第一像素点的第一窗口内包含的所有像素点的第一标记值和邻域背景标记数，获取第一像素点的背景分辨度，获取第一像素点的第一梯度差值，根据第一像素点的背景分辨度和第一梯度差值获取第一像素点的油污反光概率，获取第零像素点的油污反光概率；获取第零像素点的第一窗口，获取第零像素点的局部反光比例，根据第零像素点的第一窗口内包含的所有像素点的油污反光概率和第零像素点的局部反光比例，获取第零像素点的油污反光聚集度，根据液压系统灰度图像中第一像素点的油污反光概率和第零像素点的油污反光聚集度，获取液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率；获取液压系统灰度图像中像素点的边缘距离，根据液压系统灰度图像中像素点的油污显著概率和边缘距离，获取液压系统灰度图像中像素点的漏油扩散权重，根据漏油扩散权重建立漏油扩散权重图像，获取目标像素点和漏油像素点，根据目标像素点和漏油像素点实现液压系统的漏油检测。2.根据权利要求1所述的基于图像数据的液压系统漏油检测方法，其特征在于，所述进而获取液压系统灰度图像中像素点的第一标记值，根据第一标记值获取第一像素点和第零像素点，包括的具体方法为：对液压系统灰度图像进行阈值分割，获取第一最佳分割阈值；将液压系统灰度图像中灰度值大于第一最佳分割阈值的像素点的第一标记值标记为数字1，将液压系统灰度图像中灰度值小于等于第一最佳分割阈值的像素点的第一标记值标记为数字0；将第一标记值为数字1的像素点记为第一像素点，将第一标记值为数字0的像素点记为第零像素点。3.根据权利要求1所述的基于图像数据的液压系统漏油检测方法，其特征在于，所述获取液压系统灰度图像中像素点的邻域背景标记数，获取第一像素点的第一窗口，根据第一像素点的第一窗口内包含的所有像素点的第一标记值和邻域背景标记数，获取第一像素点的背景分辨度，包括的具体方法为：分别将液压系统灰度图像中每一个像素点作为待分析像素点，将待分析像素点的八邻域内包含的第一像素点的数量记为待分析像素点的邻域背景标记数；分别将每个第一像素点作为待分析背景像素点，将以待分析背景像素点为中心像素点建立的边长为第一预设阈值的窗口记为待分析背景像素点的第一窗口；获取待分析背景像素点的第一窗口内包含的所有像素点的第一标记值和邻域背景标记数；将待分析背景像素点的第一窗口内包含的像素点的第一标记值与邻域背景标记数的乘积记为第一窗口内包含的像素点的第一乘积；将待分析背景像素点的第一窗口内包含的像素点的第一乘积的均值记为待分析背景像素点的背景分辨度。4.根据权利要求3所述的基于图像数据的液压系统漏油检测方法，其特征在于，所述获
取第一像素点的第一梯度差值，根据第一像素点的背景分辨度和第一梯度差值获取第一像素点的油污反光概率，包括的具体方法为：获取液压系统灰度图像中包含的所有像素点的梯度值；将待分析背景像素点的八邻域内包含的像素点与待分析背景像素点的梯度值的差值记为八邻域的包含的像素点的梯度差值；将待分析背景像素点的八邻域内所有像素点的梯度差值的最小值记为待分析背景像素点的第一梯度差值；将待分析背景像素点的第一梯度差值与待分析背景像素点的背景分辨度的比值记为待分析背景像素点的油污反光概率。5.根据权利要求1所述的基于图像数据的液压系统漏油检测方法，其特征在于，所述获取第零像素点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫永庆，
申请(专利权)人：吉林省车桥汽车零部件有限公司，
类型：发明
国别省市：