【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法。
技术介绍
1、玻璃盖板在生产过程中，因在开孔、倒边和研磨工艺中，由于工具操作不当导致玻璃盖板表面产生形态不一、深浅不同的划痕，致使玻璃盖板透光出现异常，为保证玻璃盖板生产质量，需要对玻璃盖板表面透光异常进行检测，当前常使用图像处理技术中的canny边缘检测算法，来进行玻璃盖板透光异常检测。
2、现有的问题：玻璃盖板由于玻璃材质的折射和反射效应，很难保障采集的玻璃盖板图像中光照均匀，而不均匀的光照可能会增加canny边缘检测时的误差率，使得边缘像素点的检测结果可信度较低，从而减小了玻璃盖板透光异常检测准确性。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，该方法包括以下步骤：
4、使用相机从多个不同的拍摄角度下拍摄同一个玻璃盖板，得到若干张玻璃盖板表面图像；使用图像灰度化算法，得到每张玻璃盖板表面图像的玻璃盖板灰度图像；根据所有玻璃盖板灰度图像之间的像素点灰度值差异，得到若干个差分图像；
5、将任意一个差分图像，记为主差分图像，并将主差分图像等分为若干个图像块；根据每个图像块中像素点之间的灰度值差异，得到每个图像块的异常程度；在所有图像块中，根据每个图像块的异常
6、将任意一个异常块，记为主异常块；根据主异常块和所有正常块之间的距离、像素点之间的梯度差异、主异常块的异常程度，得到主异常块中存在划痕的可能性；
7、根据主异常块中存在划痕的可能性、主异常块中每个像素点的灰度值，得到主异常块中每个像素点的更新灰度值；根据所有正常块中所有像素点的灰度值、所有异常块中所有像素点的更新灰度值，得到主差分图像的更新图像；根据所有差分图像的更新图像，判断所述玻璃盖板是否存在透光异常。
8、进一步地，所述根据所有玻璃盖板灰度图像之间的像素点灰度值差异，得到若干个差分图像，包括的具体步骤如下：
9、使用形态学腐蚀算法，对每张玻璃盖板灰度图像进行形态学腐蚀操作，得到每张玻璃盖板灰度图像的腐蚀图像；
10、所述多个不同的拍摄角度中存在正俯视拍摄角度，将相机从正俯视拍摄角度下拍摄的玻璃盖板表面图像对应的腐蚀图像，记为目标图像；
11、将不是目标图像的腐蚀图像，记为参考图像；
12、使用图像差分算法，得到目标图像与每个参考图像的差分图像。
13、进一步地，所述将主差分图像等分为若干个图像块，包括的具体步骤如下：
14、将主差分图像等分为若干个大小为的图像块，所述n为预设的边长。
15、进一步地，所述根据每个图像块中像素点之间的灰度值差异，得到每个图像块的异常程度，包括的具体步骤如下：
16、将任意一个图像块，记为目标块；
17、将目标块内所有像素点灰度值的均值，记为目标块的标准灰度值；
18、在目标块内，根据所有像素点灰度值与标准灰度值的差异，筛选出所有像素点中的异常点；
19、将目标块内所有异常点的数量与所有像素点的数量的比值，记为目标块的异常程度。
20、进一步地，所述在目标块内，根据所有像素点灰度值与标准灰度值的差异，筛选出所有像素点中的异常点，包括的具体步骤如下：
21、将目标块内每个像素点的灰度值与标准灰度值的差值的绝对值，记为目标块内每个像素点的异常值；
22、将目标块内异常值大于预设的灰度阈值的像素点，记为异常点。
23、进一步地，所述在所有图像块中，根据每个图像块的异常程度，筛选出异常块和正常块，包括的具体步骤如下：
24、在所有图像块中，将异常程度大于预设的异常阈值的图像块，记为异常块；将异常程度小于等于预设的异常阈值的图像块，记为正常块。
25、进一步地，所述根据主异常块和所有正常块之间的距离、像素点之间的梯度差异、主异常块的异常程度，得到主异常块中存在划痕的可能性，包括的具体步骤如下：
26、使用sobel算子，得到主差分图像中每个像素点的梯度；
27、根据图像块中像素点的位置，在主异常块与每个正常块中，计算每个对应相同位置上的两个像素点的梯度的夹角值，将所有对应相同位置上的两个像素点的梯度的夹角值的均值，记为主异常块与每个正常块的纹理相似性；
28、根据主异常块与所有正常块的纹理相似性、主异常块和所有正常块的中心点之间的距离、主异常块的异常程度，得到主异常块中存在划痕的可能性。
29、进一步地，所述根据主异常块与所有正常块的纹理相似性、主异常块和所有正常块的中心点之间的距离、主异常块的异常程度，得到主异常块中存在划痕的可能性对应的具体计算公式为：
30、
31、其中p为主异常块中存在划痕的可能性，a为主异常块的异常程度，为主异常块与第i个正常块的纹理相似性，为主异常块的中心点与第i个正常块的中心点之间的距离，m为正常块的数量，为线性归一化函数。
32、进一步地，所述根据主异常块中存在划痕的可能性、主异常块中每个像素点的灰度值，得到主异常块中每个像素点的更新灰度值对应的具体计算公式为：
33、
34、其中为主异常块中第j个像素点的更新灰度值，为主异常块中第j个像素点的灰度值，p为主异常块中存在划痕的可能性，为预设的常数。
35、进一步地，所述根据所有差分图像的更新图像，判断所述玻璃盖板是否存在透光异常，包括的具体步骤如下：
36、使用深度神经网络，得到每个差分图像的更新图像中的划痕缺陷区域；
37、当所有差分图像的更新图像中存在划痕缺陷区域时，判定所述玻璃盖板存在透光异常；
38、当所有差分图像的更新图像中不存在划痕缺陷区域时，判定所述玻璃盖板不存在透光异常。
39、本专利技术的技术方案的有益效果是：
40、本专利技术实施例中，使用相机从多个不同的拍摄角度下拍摄同一个玻璃盖板，得到若干张玻璃盖板表面图像，并进行图像差分，获取若干个差分图像，其通过多角度拍摄得到更加全面的缺陷区域信息，并通过图像差分，提高图像内缺陷和光照不均匀区域的灰度特征，提高缺陷检测的准确性。将差分图像等分为若干个图像块，筛选出异常块和正常块，获取异常块中存在划痕的可能性，从而得到异常块中每个像素点的更新灰度值，其通过区分缺陷和光照不均匀区域，从而调整两区域像素点的灰度值，进一步提高了缺陷检测的准确性，最后得到差分图像的更新图像，由此判断所述玻璃盖板是否存在透光异常。至此本专利技术通过多角度拍摄同一个玻璃盖板，根据多角度拍摄图像之间的差异、划痕缺陷和不均匀光照区域之间的差异，提高了缺陷检测的准确性，增加了玻璃盖板透本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述根据所有玻璃盖板灰度图像之间的像素点灰度值差异，得到若干个差分图像，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述将主差分图像等分为若干个图像块，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述根据每个图像块中像素点之间的灰度值差异，得到每个图像块的异常程度，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述在目标块内，根据所有像素点灰度值与标准灰度值的差异，筛选出所有像素点中的异常点，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述在所有图像块中，根据每个图像块的异常程度，筛选出异常块和正常块，包括的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述基于图像处理
8.根据权利要求7所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述根据主异常块与所有正常块的纹理相似性、主异常块和所有正常块的中心点之间的距离、主异常块的异常程度，得到主异常块中存在划痕的可能性对应的具体计算公式为：
9.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述根据主异常块中存在划痕的可能性、主异常块中每个像素点的灰度值，得到主异常块中每个像素点的更新灰度值对应的具体计算公式为：
10.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述根据所有差分图像的更新图像，判断所述玻璃盖板是否存在透光异常，包括的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述根据所有玻璃盖板灰度图像之间的像素点灰度值差异，得到若干个差分图像，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述将主差分图像等分为若干个图像块，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述根据每个图像块中像素点之间的灰度值差异，得到每个图像块的异常程度，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述在目标块内，根据所有像素点灰度值与标准灰度值的差异，筛选出所有像素点中的异常点，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述基于图像处理的玻璃盖板透光异常检测方法，其特征在于，所述在所有图像块中，根据每个图像块的异常程...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔为成，崔紫萌，
申请(专利权)人：日照市茂源电子有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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