基于图像分割的制造技术

本发明专利技术涉及图像分割技术领域，提出了基于图像分割的

【技术实现步骤摘要】
基于图像分割的PET高温阻燃胶带瑕疵提取方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像分割领域，具体涉及基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法及系统
。

技术介绍

[0002]PET
高温阻燃胶带是一种由聚酯薄膜制成的特殊类型胶带，具有高温阻燃性能
。
在高温环境下具有出色的耐受性，可以防止火势蔓延和材料燃烧，在电子电器
、
高温加工工业及航空航天等领域有广泛应用
。
在生产过程中，可能出现一些瑕疵，例如胶带层之间存在气泡，会降低胶带的阻燃性和粘附性；此外可能会有灰尘
、
颗粒或其他污染物进入胶带中，从而影响胶带质量
。
对
PET
胶带的瑕疵检测对于提高生产效率，降低成本具有重要意义
。
[0003]对于胶带的瑕疵区域，使用图像分割算法进行提取，现有的密度峰值聚类算法可以对多种数据形状的图像进行分割，进而对瑕疵进行识别
。
然而，该算法存在对截断距离敏感的缺陷，不同的数据内部稀疏程度不一致，若依靠原始算法统一的设置标准选取截断距离，势必导致错误归类，截断距离过大容易将本不属于同一簇类的像素点合并，截断距离过小又易将本属于同一簇类的像素点分成多个簇类
。
该值的准确获取过度依赖人为的多次测试结果，导致短时间内难以精准的识别目标
。
[0004]综上所述，本专利技术提出基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法及系统，通过提取
PET
胶带中异物瑕疵区域的特征，改进密度峰值聚类算法中的截断距离参数，对
PET
高温阻燃胶带图像进行分割，实现
PET
高温阻燃胶带的瑕疵提取，提高了瑕疵提取的准确率
。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术实施例提供了基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法，该方法包括以下步骤：人为将
PET
高温阻燃胶带图像中的胶带区域作为
ROI
区域；对
ROI
区域进行边缘检测得到各疑似瑕疵区域；根据各疑似瑕疵区域的灰度分布得到各疑似瑕疵区域的内部陡峭指数；根据边缘检测结果获取各疑似瑕疵区域的第一瑕疵轮廓与第二瑕疵轮廓；结合疑似瑕疵区域的内部陡峭指数与第一瑕疵轮廓上的各像素点获取第一点集与第二点集；结合第一点集
、
第二点集及第二瑕疵轮廓内像素点的分布得到疑似瑕疵区域内的第一交点与第二交点；根据疑似瑕疵区域内的第一交点与第二交点得到疑似瑕疵区域内的高异质性点对序列与低异质性点对序列；根据疑似瑕疵区域内的高异质性点对序列与低异质性点对序列内部各像素点对的距离分布得到疑似瑕疵区域的高异质性点对间距序列和低异质性点对间距序列；
结合疑似瑕疵区域的高异质性点对间距序列和低异质性点对间距序列得到各疑似瑕疵区域的瑕疵轮廓间隙波动水平；结合各疑似瑕疵区域的瑕疵轮廓间隙波动水平与密度峰值聚类算法完成
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取
。
[0006]优选的，所述根据各疑似瑕疵区域的灰度分布得到各疑似瑕疵区域的内部陡峭指数，表达式为：式中，为疑似瑕疵区域的内部陡峭指数，为疑似瑕疵区域的像素点总个数，表示疑似瑕疵区域中第
i
个像素点的灰度值，表示疑似瑕疵区域内部的像素点灰度值的均值，表示疑似瑕疵区域内部的像素点灰度值的方差
。
[0007]优选的，所述根据边缘检测结果获取各疑似瑕疵区域的第一瑕疵轮廓与第二瑕疵轮廓，包括：在各疑似瑕疵区域中，将异物瑕疵自身的边缘轮廓作为第一瑕疵轮廓，将包围整个瑕疵区域的边缘轮廓作为第二瑕疵轮廓
。
[0008]优选的，所述结合疑似瑕疵区域的内部陡峭指数与第一瑕疵轮廓上的各像素点获取第一点集与第二点集，表达式为：式中，表示第一瑕疵轮廓上的第
j
个像素点的间隙异质性指数，为第一瑕疵轮廓的像素点总数，表示第一瑕疵轮廓上第
j
个像素点邻域窗口内的局部陡峭指数，表示第二瑕疵轮廓内所有像素点的内部陡峭指数；将第一瑕疵轮廓上各像素点的间隙异质性指数降序排列，将前部分的间隙异质性指数对应的像素点集确定为第一点集，将后部分的间隙异质性指数对应的像素点集确定为第二点集，其中预设阈值
。
[0009]优选的，所述结合第一点集
、
第二点集及第二瑕疵轮廓内像素点的分布得到疑似瑕疵区域内的第一交点与第二交点，包括：将第一瑕疵轮廓上第一点集与第二点集包含的所有像素点确定为第一交点，获取疑似瑕疵区域的中心像素点，将中心像素点与各个第一交点进行连续并延伸到与第二瑕疵轮廓相交，将第二瑕疵轮廓上相交的各像素点确定为第二交点
。
[0010]优选的，所述根据疑似瑕疵区域内的第一交点与第二交点得到疑似瑕疵区域内的高异质性点对序列与低异质性点对序列，包括：将第一点集中的第一交点
、
与第一交点在同一条直线上的第二交点作为一个点对，将第一点集中的所有点对作为高异质性点对序列；将第二点集中的第一交点
、
与第一交点在同一条直线上的第二交点作为一个点对，将第二点集中的所有点对作为低异质性点对序列
。
[0011]优选的，所述根据疑似瑕疵区域内的高异质性点对序列与低异质性点对序列内部各像素点对的距离分布得到疑似瑕疵区域的高异质性点对间距序列和低异质性点对间距序列，包括：
针对各疑似瑕疵区域，计算中心像素点与各个第一交点的曼哈顿距离，确定为第一间距，计算高异质性点对序列与低异质性点对序列中各点对的曼哈顿距离，确定为第二间距，高异质性点对间距序列为第一点集中各第一间距与各第二间距的比值，低异质性点对间距序列为第二点集中各第一间距与各第二间距的比值
。
[0012]优选的，所述结合疑似瑕疵区域的高异质性点对间距序列和低异质性点对间距序列得到各疑似瑕疵区域的瑕疵轮廓间隙波动水平，表达式为：式中，为第一点集中像素点的个数，表示高异质性点对间距序列中的第个值，表示低异质性点对间距序列中的第个值，表示高异质性点对间距序列中的最大值，表示高异质性点对间距序列中的最小值，表示低异质性点对间距序列中的最大值，表示低异质性点对间距序列中的最小值
。
[0013]优选的，所述结合各疑似瑕疵区域的瑕疵轮廓间隙波动水平与密度峰值聚类算法完成
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取，包括：设定第一阈值，选取瑕疵轮廓间隙波动水平大于第一阈值的疑似瑕疵区域，计算各个所述疑似瑕疵区域内第二间距的均值，将所有所述均值的均值作为密度峰值聚类算法的截断距离参数完成图像分割，设定第二阈值，将图像分割后灰度值小于第二阈值的聚类簇区域标记为...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：人为将
PET
高温阻燃胶带图像中的胶带区域作为
ROI
区域；对
ROI
区域进行边缘检测得到各疑似瑕疵区域；根据各疑似瑕疵区域的灰度分布得到各疑似瑕疵区域的内部陡峭指数；根据边缘检测结果获取各疑似瑕疵区域的第一瑕疵轮廓与第二瑕疵轮廓；结合疑似瑕疵区域的内部陡峭指数与第一瑕疵轮廓上的各像素点获取第一点集与第二点集；结合第一点集
、
第二点集及第二瑕疵轮廓内像素点的分布得到疑似瑕疵区域内的第一交点与第二交点；根据疑似瑕疵区域内的第一交点与第二交点得到疑似瑕疵区域内的高异质性点对序列与低异质性点对序列；根据疑似瑕疵区域内的高异质性点对序列与低异质性点对序列内部各像素点对的距离分布得到疑似瑕疵区域的高异质性点对间距序列和低异质性点对间距序列；结合疑似瑕疵区域的高异质性点对间距序列和低异质性点对间距序列得到各疑似瑕疵区域的瑕疵轮廓间隙波动水平；结合各疑似瑕疵区域的瑕疵轮廓间隙波动水平与密度峰值聚类算法完成
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取
。2.
根据权利要求1所述的基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法，其特征在于，所述根据各疑似瑕疵区域的灰度分布得到各疑似瑕疵区域的内部陡峭指数，表达式为：式中，为疑似瑕疵区域的内部陡峭指数，为疑似瑕疵区域的像素点总个数，表示疑似瑕疵区域中第
i
个像素点的灰度值，表示疑似瑕疵区域内部的像素点灰度值的均值，表示疑似瑕疵区域内部的像素点灰度值的方差
。3.
根据权利要求1所述的基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法，其特征在于，所述根据边缘检测结果获取各疑似瑕疵区域的第一瑕疵轮廓与第二瑕疵轮廓，包括：在各疑似瑕疵区域中，将异物瑕疵自身的边缘轮廓作为第一瑕疵轮廓，将包围整个瑕疵区域的边缘轮廓作为第二瑕疵轮廓
。4.
根据权利要求1所述的基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法，其特征在于，所述结合疑似瑕疵区域的内部陡峭指数与第一瑕疵轮廓上的各像素点获取第一点集与第二点集，表达式为：式中，表示第一瑕疵轮廓上的第
j
个像素点的间隙异质性指数，为第一瑕疵轮廓的像素点总数，表示第一瑕疵轮廓上第
j
个像素点邻域窗口内的局部陡峭指数，表示第二瑕疵轮廓内所有像素点的内部陡峭指数；将第一瑕疵轮廓上各像素点的间隙异质性指数降序排列，将前部分的间隙异质性指数对应的像素点集确定为第一点集，将后部分的间隙异质性指数对应的像素点集确定为第二点集，其中预设阈值
。
5.
根据权利要求1所述的基于图像分割的
PET
高温阻燃胶带瑕疵提取方法，其特征在于，所述结合第一点集
、
第二点集及第二瑕疵轮廓内像素点的分布得到疑似瑕疵区...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁雅阁，曹延娜，曹延国，
申请(专利权)人：深圳市润海电子有限公司，
类型：发明
国别省市：