基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，包括：获取电子烟外壳表面图像；初始化电子烟外壳表面图像所有种子点，获取每个种子点经每次漂移后允许的角度误差；获取每个种子点的漂移角度的异常程度，进而得到每个种子点存在密度集中区域的概率；对每个种子点的漂移向量进行不同程度的加权进而得到均值漂移结果，根据均值漂移结果进行缺陷检测

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法
。

技术介绍

[0002]电子烟外观检测是近年来越来越受到关注的一个领域
。
随着电子烟市场的不断扩大，对电子烟外观质量的要求也越来越高
。
因此，如何快速
、
准确地检测电子烟的外观质量成为了当前亟待解决的问题之一
。
[0003]目前，常用的技术手段是机器视觉技术
。
它可以通过使用摄像头等设备获取图像信息，并通过计算机算法进行处理和分析，从而实现对电子烟外观的自动检测
。
其中一种常用的方法是使用均值漂移进行图像分割，从而实现缺陷检测
。
但是均值漂移在检测时计算量较大，检测速度较慢，同时由于一些较小的缺陷的特征表现较弱，均值漂移时会直接飘过，导致检测结果不够准确
。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，所述方法包括：获取电子烟外壳表面图像；初始化电子烟外壳表面图像所有种子点，获取电子烟外壳表面图像中光源的位置；将电子烟外壳表面图像中任意一个种子点经任意一次漂移后的种子点记为目标种子点，根据目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离获取目标种子点允许的角度误差；获取目标种子点的漂移角度；根据目标种子点允许的角度误差和目标种子点的漂移角度获取目标种子点的迭代偏移程度；根据目标种子点的迭代偏移程度得到目标种子点的漂移角度的异常程度；根据目标种子点的漂移角度的异常程度获取目标种子点存在密度集中区域的概率；获取目标种子点的漂移向量，对目标种子点的漂移向量进行加权得到目标种子点加权后的漂移向量；将电子烟外壳表面图像中每个种子点分别作为一个目标种子点，得到每个种子点加权后的漂移向量；根据每个种子点加权后的漂移向量得到均值漂移结果，根据均值漂移结果获得电子烟外壳表面图像的分割结果；根据电子烟外壳表面图像的分割结果获取电子烟的质量参数；根据电子烟的质量参数完成电子烟的质量检测
。
[0005]优选的，所述初始化电子烟外壳表面图像所有种子点，获取电子烟外壳表面图像中光源的位置，包括的具体步骤如下：通过均值漂移算法获取电子烟外壳表面图像的所有种子点；将光源的位置投影到电子烟外壳表面图像上，获取电子烟外壳表面图像中光源的位置
。
[0006]优选的，所述根据目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离获
取目标种子点允许的角度误差，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子点，将获取目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的欧式距离作为目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离，则第个种子点经第次漂移后的种子点允许的角度误差计算表达式为：式中，表示第个种子点经第次漂移后的种子点允许的角度误差；表示第个种子点经第次漂移后的种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离；和为预设参数
。
[0007]优选的，所述获取目标种子点的漂移角度，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子点，将目标种子点的漂移向量和光源方向单位向量夹角作为目标种子点的漂移角度
。
[0008]优选的，所述根据目标种子点允许的角度误差和目标种子点的漂移角度获取目标种子点的迭代偏移程度，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子点，则目标种子点前次迭代前的漂移角度的偏移程度的计算表达式为：，且；式中，表示目标种子点前次迭代前的漂移角度的偏移程度，记为目标种子点的迭代偏移程度；表示目标种子点前次迭代前的漂移角度；表示目标种子点前次迭代前允许的角度误差；和为预设参数；为自然数集
。
[0009]优选的，所述根据目标种子点的迭代偏移程度得到目标种子点的漂移角度的异常程度，包括的具体步骤如下：目标种子点的漂移角度的异常程度计算表达式为：式中，表示目标种子点的漂移角度的异常程度；表示目标种子点的漂移角度；表示目标种子点允许的角度误差；为累乘符号
。
[0010]优选的，所述根据目标种子点的漂移角度的异常程度获取目标种子点存在密度集中区域的概率，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子
点，获取目标种子点的漂移向量的模长，获取目标种子点前次迭代前的漂移向量的模长；则目标种子点存在密度集中区域的概率的计算表达式为：，且；式中，表示目标种子点存在密度集中区域的概率；表示目标种子点的漂移角度的异常程度；表示目标种子点的漂移向量的模长；表示获取目标种子点前次迭代前的漂移向量的模长；为预设参数；为自然数集；为取最大值
。
[0011]优选的，所述获取目标种子点的漂移向量，对目标种子点的漂移向量进行加权得到目标种子点加权后的漂移向量，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子点，获取目标种子点的漂移向量；若目标种子点存在密度集中区域的概率小于预设阈值，则将1与目标种子点存在密度集中区域的概率的差值绝对值记为目标种子点的第一差值，并保持目标种子点的漂移向量方向，而且将目标种子点的第一差值与预设参数的乘积作为目标种子点加权后的漂移向量的模长，进而得到前种子点加权后的漂移向量；若目标种子点存在密度集中区域的概率大于等于预设阈值，则保持目标种子点的漂移向量方向，并将目标种子点存在密度集中区域的概率与目标种子点的漂移向量的模长的乘积作为目标种子点加权后的漂移向量的模长，进而得到目标种子点加权后的漂移向量
。
[0012]优选的，所述根据电子烟外壳表面图像的分割结果获取电子烟的质量参数，包括的具体步骤如下：提取电子烟外壳表面图像的分割结果中最大的连通域作为背景区域，其他的所有分割区域作为电子烟外壳表面图像的缺陷区域；统计各缺陷区域的像素点数量作为所述缺陷区域的面积；若预设参数，则缺陷区域为一级缺陷
,
权重为预设参数；若预设参数预设参数，则缺陷区域为二级缺陷
,
权重为预设参数；若预设参数，则缺陷区域为三级缺陷
,
权重为预设参数；则电子烟的质量参数计算表达式为：式中，表示电子烟的质量参数；表示电子烟外壳表面图像中缺陷区域总数量；表示电子烟外壳表面图像中第个缺陷区域的权重
。
[0013]优选的，所述根据电子烟的质量参数完成电子烟的质量检测，包括的具体步骤如下：若电子烟的质量参数小于预设参数，则检测结果为优；若电子烟的质量参数
小于预设参数大于等于预设参数，则检测结果为良；若电子烟的质量参数小于预设参数大于等于预设参数，则检测结果为差；若电子烟的质量参数大于等于预设参数，则检测结果为质量低，需要返工
。
[0014]本专利技术的技术方案的有益效果是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取电子烟外壳表面图像；初始化电子烟外壳表面图像所有种子点，获取电子烟外壳表面图像中光源的位置；将电子烟外壳表面图像中任意一个种子点经任意一次漂移后的种子点记为目标种子点，根据目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离获取目标种子点允许的角度误差；获取目标种子点的漂移角度；根据目标种子点允许的角度误差和目标种子点的漂移角度获取目标种子点的迭代偏移程度；根据目标种子点的迭代偏移程度得到目标种子点的漂移角度的异常程度；根据目标种子点的漂移角度的异常程度获取目标种子点存在密度集中区域的概率；获取目标种子点的漂移向量，对目标种子点的漂移向量进行加权得到目标种子点加权后的漂移向量；将电子烟外壳表面图像中每个种子点分别作为一个目标种子点，得到每个种子点加权后的漂移向量；根据每个种子点加权后的漂移向量得到均值漂移结果，根据均值漂移结果获得电子烟外壳表面图像的分割结果；根据电子烟外壳表面图像的分割结果获取电子烟的质量参数；根据电子烟的质量参数完成电子烟的质量检测
。2.
根据权利要求1所述基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，其特征在于，所述初始化电子烟外壳表面图像所有种子点，获取电子烟外壳表面图像中光源的位置，包括的具体步骤如下：通过均值漂移算法获取电子烟外壳表面图像的所有种子点；将光源的位置投影到电子烟外壳表面图像上，获取电子烟外壳表面图像中光源的位置
。3.
根据权利要求1所述基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，其特征在于，所述根据目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离获取目标种子点允许的角度误差，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子点，将获取目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的欧式距离作为目标种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离，则第个种子点经第次漂移后的种子点允许的角度误差计算表达式为：式中，表示第个种子点经第次漂移后的种子点允许的角度误差；表示第个种子点经第次漂移后的种子点与电子烟外壳表面图像中光源的位置之间的距离；和为预设参数
。4.
根据权利要求1所述基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，其特征在于，所述获取目标种子点的漂移角度，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子点，将目标种子点的漂移向量和光源方向单位向量夹角作为目标种子点的漂移角度
。
5.
根据权利要求1所述基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，其特征在于，所述根据目标种子点允许的角度误差和目标种子点的漂移角度获取目标种子点的迭代偏移程度，包括的具体步骤如下：将电子烟外壳表面图像中第个种子点经第次漂移后的种子点记为目标种子点，则目标种子点前次迭代前的漂移角度的偏移程度的计算表达式为：，且；式中，表示目标种子点前次迭代前的漂移角度的偏移程度，记为目标种子点的迭代偏移程度；表示目标种子点前次迭代前的漂移角度；表示目标种子点前次迭代前允许的角度误差；和为预设参数；为自然数集
。6.
根据权利要求5所述基于机器视觉的电子烟质量智能检测方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李衡，
申请(专利权)人：深圳市希格莱特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：