【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及表面缺陷区域分割，具体涉及一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法及系统。
技术介绍
1、电子烟表面的缺陷可能影响电子烟的结构完整性和密封性，导致电子泄露、液体泄露等安全问题；同时，粗糙的表面或者锋利的棱角可能会增加用户的不适感及对影响产品美观，降低用户对产品的满意度。
2、电子烟在生产过程中需要进行喷漆处理，但喷漆工艺控制不良易导致电子烟表面出现斑状脱落缺陷，在传统的图像分割算法对电子烟表面缺陷进行检测时，由于电子烟表面的标识、外壳结构及缺陷特征较为复杂从而导致表面缺陷区域的部分边界模糊，分割效果较差，对质检过程带来了不便。
技术实现思路
1、为了解决现有图像分割算法对表面缺陷区域分割效果较差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，所述方法包括：
3、获取待测电子烟的表面图像；
4、获取所述表面图像中的所有闭合边缘及每条所述闭合边缘上的所有角点；根据不同所述闭合边缘上所述角点的数量差异及特征差异，获取所有所述闭合边缘中每两条所述闭合边缘的边缘相似度；根据所述边缘相似度及对应两条所述闭合边缘的差异，获取所述表面图像中的所有目标边缘、参考边缘及所述目标边缘围成的目标区域；
5、根据所述参考边缘两侧像素点的灰度信息，及所述目标边缘与所述参考边缘对应中心的位置偏移情况，获取每个所述目
6、根据所述斑状脱落显著系数在所有所述目标区域中筛选出所有疑似斑状脱漆区域；根据每个所述疑似斑状脱漆区域的所述目标边缘与所述参考边缘对应中心获取对应所述疑似斑状脱漆区域的区域中心；根据所述区域中心对所述表面图像进行超像素分割，获取斑状脱漆缺陷区域。
7、进一步地，所述边缘相似度的获取方法包括：
8、任选一条所述闭合边缘为待分析边缘，获取所述待分析边缘上任一所述角点为待分析首点，沿所述闭合边缘的任意方向依次将对应所述待分析边缘上的所有所述角点进行排序标号；获取其他每条所述闭合边缘上的首点并进行排序标号，所述首点与所述待分析首点在所述表面图像上的位置差异最小，且其他每条所述闭合边缘上的所述角点的排序方向与所述待分析边缘上的所述角点的排序方向的一致；
9、获取每个所述角点在对应预设窗口内的特征描述子；在所有所述闭合边缘中的每两条所述闭合边缘中，获取所有相同排序标号所述角点间的距离方差及对应所述特征描述子间的第一dtw距离均值，将对应两条所述闭合边缘上所述角点的数量比值减去预设第一正常数后的绝对值进行负相关映射并归一化，将归一化值作为分子，将所述距离方差与所述第一dtw距离均值的乘积加上预设第二正常数后作为分母，得到对应两条所述闭合边缘的边缘相似度。
10、进一步地，所述目标边缘及所述参考边缘的获取方法包括：
11、在所有所述闭合边缘中筛选出与所述待分析边缘的所述边缘相似度最大的所述闭合边缘作为配套边缘，比较所述待分析边缘与所述配套边缘上像素点的数量差异，将两条所述闭合边缘上像素点数量最多的所述闭合边缘作为目标边缘，另一条所述闭合边缘为对应的参考边缘；
12、在其余所有所述闭合边缘中，任选一所述闭合边缘作为待分析边缘，获取相应的目标边缘及参考边缘，不断迭代直至获取所有目标边缘及参考边缘为止。
13、进一步地，所述斑状裸露显著系数的获取方法包括：
14、获取预设标准脱漆灰度值；在每个所述目标区域中，获取所述参考边缘内侧所有像素点的灰度均值与所述预设标准脱漆灰度值的第一灰度差异，获取所述目标边缘与所述参考边缘的质心距离，将所述质心距离乘以所述第一灰度差异后加上预设第三正常数后作为分母，获取所述参考边缘外侧所有所述参考边缘相邻像素点的灰度均值与所述参考边缘内侧所有像素点的灰度均值的第二灰度差异，将所述第二灰度差异作为分子，得到对应所述目标区域的斑状裸露显著系数。
15、进一步地，所述油漆剥离显著系数的获取方法包括：
16、以所述目标边缘的质心为第一起点，获取所述第一起点至所述目标边缘上每个所述角点对应方向上的所有第一射线，将每条所述第一射线上所述第一起点至对应所述角点后预设数量个像素点的所有像素点的灰度值依次作为第一序列元素，得到对应的第一灰度变化序列；
17、以所述参考边缘的质心为第二起点，获取所述第二起点至所述参考边缘上每个所述角点对应方向上的所有第二射线，将每条所述第二射线上所述第二起点至对应所述角点的所有像素点的灰度值依次作为第二序列元素，得到对应的第二灰度变化序列；
18、在每个所述目标区域中，获取所述目标边缘上相邻所述角点对应所有第一灰度变化序列间的第二dtw距离均值，将所述第二dtw距离均值加上预设第四正常数作为分母，获取所述目标边缘与对应所述参考边缘上所有相同排序标号所述角点对应所述第一灰度变化序列与所述第二灰度变化序列间的相关系数均值，将所述相关系数均值作为分子，得到对应所述目标区域的油漆剥离显著系数。
19、进一步地，所述斑状脱落显著系数的获取方法包括：
20、将每个所述目标区域的所述斑状裸露显著系数与所述油漆剥离显著系数相乘后进行归一化，得到对应所述目标区域的所述斑状脱落显著系数。
21、进一步地，所述目标区域的筛选方法包括：
22、将所述斑状脱落显著系数大于预设阈值的所述目标区域作为疑似斑状脱漆区域。
23、进一步地，所述区域中心的获取方法包括：
24、在每个所述疑似斑状脱漆区域中，获取所述目标边缘的质心与所述参考边缘的质心间的中点，将所述中点作为对应所述疑似斑状脱漆区域的区域中心。
25、进一步地，所述预设数量为10。
26、本专利技术还提出一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法的步骤。
27、本专利技术具有如下有益效果：
28、本专利技术获取待测电子烟表面图像中的所有闭合边缘及每条闭合边缘上的所有角点，角点的独特特征可以帮助边缘的形状比较与匹配分析，通过分析每两条闭合边缘上角点的数量及特征差异，获取其边缘相似度，进而根据边缘相似度及对应两条闭合边缘的差异，获取所有目标边缘及对应的目标区域与参考边缘；然后根据参考边缘两侧像素点的灰度信息，及目标边缘与参考边缘对应中心的位置偏移情况，获取每个目标区域的斑状裸露显著系数，斑状裸露显著系数的大小反映本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述边缘相似度的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述目标边缘及所述参考边缘的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述斑状裸露显著系数的获取方法包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述油漆剥离显著系数的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述斑状脱落显著系数的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述目标区域的筛选方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述区域中心的获取方法包括：
9.根据权利要求5所述的一种
10.一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述边缘相似度的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述目标边缘及所述参考边缘的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述斑状裸露显著系数的获取方法包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法，其特征在于，所述油漆剥离显著系数的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的电子烟表面缺陷检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：申敏良，
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：
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