【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法。
技术介绍
1、磁胶电感指的是使用磁胶材料制作的电感器件，具有良好的柔韧性和磁性能，在电子组件制造中常被用作电感的包覆材料，由磁芯、线圈和包装材料组成。磁胶电感的外壳在生产过程中容易由于磨损而产生缺陷问题，影响磁胶电感的质量以及销售。因此，需要对磁胶电感的外观进行缺陷检测，确定磁胶电感的质量合格。
2、现有方法中通过边缘检测算法对磁胶电感的外观进行缺陷检测，获取磁胶电感外观中的缺陷区域。在实际情况中，磁胶电感的外观会出现不同程度的噪声，导致对磁胶电感外观中的缺陷区域检测不准确，不能对磁胶电感的质量进行准确的判断。
技术实现思路
1、为了解决噪声导致的磁胶电感外观的缺陷区域检测不准确的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，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计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：
3、获取磁胶电感外观的灰度图像；
4、根据灰度图像中每个像素点的灰度值，获取高灰度值区间；构建灰度图像中每个像素点的第一预设窗口，根据高灰度值区间中的灰度值与灰度图像中每个像素点的灰度值差异，以及每个像素点的第一预设窗口中灰度值分布，获取灰度图像中每个像素点的噪声程度值；
5、根据每个第一预设窗口中每个像素点的噪声程度值，获取灰度图像中每个像素点的滤波概率值
6、根据滤波概率值筛选出参考像素点；根据每个参考像素点与其他每个参考像素点对应的第一预设窗口中相同位置的像素点之间的噪声程度值的差异，以及每个参考像素点的滤波概率值，获取每个参考像素点的相似程度；
7、根据相似程度筛选出疑似噪声像素点；根据每个疑似噪声像素点的相似程度、灰度值和每个疑似噪声像素点的第一预设窗口中邻域像素点的噪声程度值，以及其他疑似噪声像素点的第一预设窗口中邻域像素点的噪声程度值，获取每个疑似噪声像素点的滤波权重；
8、根据所述滤波权重，对每个疑似噪声像素点进行去噪，获得去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定灰度图像中的缺陷区域。
9、进一步地，所述高灰度值区间的获取方法为：
10、根据灰度图像中的灰度值从小到大的顺序，获取灰度直方图；其中，灰度直方图的横轴为灰度值，灰度直方图的纵轴为每个灰度值对应的像素点数量；
11、将灰度直方图中最小的像素点数量对应的灰度值，作为目标灰度值；
12、将灰度直方图中目标灰度值与最大灰度值之间的灰度值区间，作为高灰度值区间。
13、进一步地，所述构建灰度图像中每个像素点的第一预设窗口，根据高灰度值区间中的灰度值与灰度图像中每个像素点的灰度值差异，以及每个像素点的第一预设窗口中灰度值分布，获取灰度图像中每个像素点的噪声程度值的方法为：
14、获取高灰度值区间中灰度值的均值，作为第一均值；
15、对于灰度图像中的任一像素点，以该像素点为中心，构建该像素点的第一预设窗口；
16、获取该像素点的灰度值与第一均值的差异，作为第一差异；
17、获取该像素点的第一预设窗口中每个像素点与该像素点的灰度值差异，作为第二差异；
18、根据所述第一差异和所述第二差异，获取该像素点的噪声程度值。
19、进一步地，所述噪声程度值的计算公式为：
20、；
21、式中，为第j个像素点的噪声程度值；为第j个像素点的灰度值；为高灰度值区间中的第m个灰度值；m为高灰度值区间中灰度值的总数量；为第j个像素点的第一预设窗口中第i个像素点的灰度值；n为第一预设窗口中像素点的总数量；为第一均值；为第一差异；为第二差异；为绝对值函数；exp为以自然常数为底数的指数函数。
22、进一步地，所述滤波概率值的计算公式为：
23、；
24、式中，为第j个像素点的滤波概率值；n为第一预设窗口中像素点的总数量；为第j个像素点的第一预设窗口中第i个像素点的噪声程度值；为第j个像素点的噪声程度值；为绝对值函数；norm为归一化函数。
25、进一步地，所述根据滤波概率值筛选出参考像素点的方法为：
26、当滤波概率值大于预设的滤波概率值阈值时，将对应的像素点作为参考像素点。
27、进一步地，所述相似程度的计算公式为：
28、；
29、式中，为第a个参考像素点的相似程度；为第a个参考像素点的滤波概率值；r为参考像素点的总数量；n为第一预设窗口中像素点的总数量；为第a个参考像素点的第一预设窗口中第i个像素点的噪声程度值；为第r个参考像素点的第一预设窗口中第i个像素点的噪声程度值；为绝对值函数；exp为以自然常数为底数的指数函数。
30、进一步地，所述根据相似程度筛选出疑似噪声像素点的方法为：
31、当相似程度大于预设的相似程度阈值时，将对应的参考像素点作为疑似噪声像素点。
32、进一步地，所述滤波权重的计算公式为：
33、；
34、式中，为第e个疑似噪声像素点的滤波权重；k为疑似噪声像素点的总数量；n为第一预设窗口中像素点的总数量；为第k个疑似噪声像素点的第一预设窗口中第v个邻域像素点的噪声程度值；为第e个疑似噪声像素点的第一预设窗口中第v个邻域像素点的噪声程度值；为第e个疑似噪声像素点的相似程度；为第e个疑似噪声像素点的灰度值；为第一预设常数，大于0；为第二预设常数，大于0；norm为归一化函数。
35、进一步地，所述根据所述滤波权重，对每个疑似噪声像素点进行去噪，获得去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定灰度图像中的缺陷区域的方法为：
36、对于任一疑似噪声像素点，获取该疑似噪声像素点的第一预设窗口中每个像素点的灰度值均值，作为该疑似噪声像素点的参考灰度值；
37、将该疑似噪声像素点的滤波权重和参考灰度值的乘积，作为该疑似噪声像素点的去噪灰度值；
38、根据每个疑似噪声像素点的去噪灰度值，获得去噪后的灰度图像；
39、通过边缘检测算法对去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定灰度图像中的缺陷区域。
40、本专利技术具有如下有益效果：
41、根据灰度图像中每个像素点的灰度值，获取高灰度值区间，提高获取灰度图像中疑似噪声像素点的效率；构建灰度图像中每个像素点的第一预设窗口，便于分析每个像素点的分布，提高获取疑似噪声像素点的准确性，进而根据高灰度值区间中的灰度值与灰度图像中每个像素点的灰度值差异，以及每个像素点的第一预设窗口中灰度值分布，准确获取灰度图像中每个像素点的噪声程度值，为筛选出灰度图像中的疑似噪声像素点做准确，进一步根据每个第一预设窗口中每个像素点的噪声程度值，获取灰度图像中每个像素点的滤波概率值，准确筛选出参考像素点，提高获取疑似噪声像素点的效率本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述高灰度值区间的获取方法为：
3.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述构建灰度图像中每个像素点的第一预设窗口，根据高灰度值区间中的灰度值与灰度图像中每个像素点的灰度值差异，以及每个像素点的第一预设窗口中灰度值分布，获取灰度图像中每个像素点的噪声程度值的方法为：
4.如权利要求3所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述噪声程度值的计算公式为：
5.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述滤波概率值的计算公式为：
6.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述根据滤波概率值筛选出参考像素点的方法为：
7.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征
8.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述根据相似程度筛选出疑似噪声像素点的方法为：
9.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述滤波权重的计算公式为：
10.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述滤波权重，对每个疑似噪声像素点进行去噪，获得去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定灰度图像中的缺陷区域的方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述高灰度值区间的获取方法为：
3.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述构建灰度图像中每个像素点的第一预设窗口，根据高灰度值区间中的灰度值与灰度图像中每个像素点的灰度值差异，以及每个像素点的第一预设窗口中灰度值分布，获取灰度图像中每个像素点的噪声程度值的方法为：
4.如权利要求3所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述噪声程度值的计算公式为：
5.如权利要求1所述一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，所述滤波概率值的计算公式为...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄汝林，
申请(专利权)人：惠州市德立电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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