【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种超细涂层粉末筛选质量检测方法。
技术介绍
1、超细涂层粉末颗粒具有尺寸小、密度低、表面粘附性强等特点，因此在筛选过程中易受到静电吸附、颗粒团聚等影响，导致筛选结果不稳定、难以控制；随着超细涂层粉末在汽车、航空航天等领域的广泛应用，对其质量要求日益提高；在对超细涂层粉末质量检测时，由于在图像中难以分辨出不完整的粉末颗粒与被遮挡住部分的粉末颗粒和光照影响，造成不完整的粉末颗粒的边缘类似圆形，导致被遮挡住部分的粉末颗粒在质量检测中被误分为不完整的粉末颗粒，使得质量检测结果不准确。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，所述方法包括：
2、获取待检测超细涂层粉末的灰度图像；
3、对灰度图像进行分块处理，获取灰度图像的若干个图像块；对每个图像块的边缘检测，获取每个图像块内若干个边缘线；根据每个边缘线的端点位置上像素点的梯度，获取每个边缘线的加权曲率因子；
4、根据加权曲率因子以及每个边缘线上像素点的梯度幅值，获取每个边缘线的光照阴影评价因子；根据光照阴影评价因子获取每个图像块内所有目标边缘线；根据任意两个目标边缘线之间光照阴影评价因子的差异和端点位置上像素点的分布差异，获取任意两个目标边缘线的连接必要性；根据连接必要性对每个图像块内目标边缘线进行连接，获取处理后灰度图像；
5、根据处理后灰度图像进行质量检测；
6、其中，根据任意两个目标边缘线之间光照阴
7、对于任意一个图像块内第个目标边缘线和第个目标边缘线，将第个目标边缘线和第个目标边缘线的四个端点位置的像素点进行两两组合，得到若干个组合方式；将每个组合方式中两个像素点之间的欧式距离，记为每个组合方式的距离参数；将最大的距离参数作为第个目标边缘线与第个目标边缘线之间的第一目标距离；将最小的距离参数作为第个目标边缘线与第个目标边缘线之间的第二目标距离；
8、将第个目标边缘线的光照阴影评价因子与第个目标边缘线的光照阴影评价因子的差值的绝对值，记为第三差值绝对值；将第个目标边缘线与第个目标边缘线之间的第二目标距离与第个目标边缘线与第个目标边缘线之间的第一目标距离的比值，记为第三比值；将第三差值绝对值与第三比值的乘积的反比例值，作为第个目标边缘线和第个目标边缘线的连接必要性。
9、优选的，所述对灰度图像进行分块处理，获取灰度图像的若干个图像块，包括的具体方法为：
10、预设一个分块参数，使用大小为的滑窗在灰度图像上进行步长为1的滑窗操作，其中，将灰度图像中每个像素点作为每个滑窗的中心像素点，将每个滑窗作为灰度图像的图像块。
11、优选的，所述根据每个边缘线的端点位置上像素点的梯度，获取每个边缘线的加权曲率因子，包括的具体方法为：
12、将任意一个图像块内任意一个边缘线记为参考边缘线；
13、根据参考边缘线上像素点的总数量，获取参考边缘线的占比权重因子；
14、将所述图像块内所有边缘线上所有像素点的数量的累加和，记为第一累加和；将参考边缘线的上所有像素点的数量与第一累加和的比值，作为参考边缘线的曲率因子；
15、将参考边缘线的占比权重因子与参考边缘线的曲率因子的乘积，作为参考边缘线的加权曲率因子。
16、优选的，所述根据参考边缘线上像素点的总数量，获取参考边缘线的占比权重因子，包括的具体方法为：
17、将所述图像块内参考边缘线的两个端点位置上像素点的梯度方向的差值与参考边缘线的上所有像素点的数量的比值，记为第一比值；将第一比值的绝对值，作为参考边缘线的曲率因子。
18、优选的，所述根据加权曲率因子以及每个边缘线上像素点的梯度幅值，获取每个边缘线的光照阴影评价因子，包括的具体方法为：
19、将任意一个图像块内任意一个边缘线记为第一参考边缘线，对于第一参考边缘线上任意一个像素点，在所述图像块内，将所述像素点作为起点，沿所述像素点的梯度方向作射线，将射线第一次经过的边缘线，记为所述像素点的第一目标边缘线；将第一目标边缘线与射线的交点，记为目标像素点；将所述像素点与目标像素点之间连线上的所有像素点构成的像素点序列，记为所述像素点的灰度变化序列；将灰度变化序列中灰度值最大的像素点，记为所述像素点的第一像素点；将灰度变化序列中灰度值最小的像素点，记为所述像素点的第二像素点；将所述像素点的第一像素点与第二像素点之间的欧式距离，记为所述像素点的目标灰度距离；
20、将所述图像块内所有边缘线的加权曲率因子的累加和，记为第二累加和；将第一参考边缘线的加权曲率因子与第二累加和的比值，作为第一参考边缘线的曲率权重因子；
21、根据第一参考边缘线上像素点的梯度幅值，获取第一参考边缘线的梯度波动因子；
22、根据第一参考边缘线上像素点的目标灰度距离，获取第一参考边缘线的灰度变化率；
23、将第一参考边缘线的灰度变化率的倒数、第一参考边缘线的梯度波动因子和第一参考边缘线的曲率权重因子这三者的乘积，作为第一参考边缘线的光照阴影评价因子。
24、优选的，所述根据第一参考边缘线上像素点的梯度幅值，获取第一参考边缘线的梯度波动因子，包括的具体方法为：
25、将在第一参考边缘线上所有像素点的灰度梯度幅值中，梯度幅值的最大值与最小值的差值的绝对值记为第一差值绝对值；将第一参考边缘线上所有像素点的梯度幅值的均值与第一差值绝对值的比值，作为第一参考边缘线的梯度波动因子。
26、优选的，所述根据第一参考边缘线上像素点的目标灰度距离，获取第一参考边缘线的灰度变化率，包括的具体方法为：
27、将第一参考边缘线上第个像素点的第一像素点与第二像素点之间灰度值的差值的绝对值，记为第个像素点的第二差值绝对值；将第个像素点的第二差值绝对值与第一参考边缘线上第个像素点的目标灰度距离的比值，记为第个像素点的第二比值；将第一参考边缘线上所有像素点的第二比值的均值，作为第一参考边缘线的灰度变化率。
28、优选的，所述根据光照阴影评价因子获取每个图像块内所有目标边缘线，包括的具体方法为：
29、对于任意一个图像块内任意一个边缘线，若所述边缘线的光照阴影评价因子大于或等于所述图像块内所有边缘线的光照阴影评价因子的均值，将所述边缘线记为所述图像块的目标边缘线。
30、优选的，所述根据连接必要性对每个图像块内目标边缘线进行连接，获取处理后灰度图像，包括的具体方法为：
31、预设一个阈值参数，对于任意一个图像块内第个目标边缘线和第个目标边缘线，若第个目标边缘线和第个目标边缘线的连接必要性大于或等于阈值参数，将第个目标边缘线和第个目标边缘线的组合，记为待连接目标边缘线组合；将所述待连接目标边缘线组合中的两个目标边缘线进行连接，获得连接本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述对灰度图像进行分块处理，获取灰度图像的若干个图像块，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据每个边缘线的端点位置上像素点的梯度，获取每个边缘线的加权曲率因子，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据参考边缘线上像素点的总数量，获取参考边缘线的占比权重因子，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据加权曲率因子以及每个边缘线上像素点的梯度幅值，获取每个边缘线的光照阴影评价因子，包括的具体方法为：
6.根据权利要求5所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据第一参考边缘线上像素点的梯度幅值，获取第一参考边缘线的梯度波动因子，包括的具体方法为：
7.根据权利要求5所述一种超细涂层粉末筛选质量检测
8.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据光照阴影评价因子获取每个图像块内所有目标边缘线，包括的具体方法为：
9.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据连接必要性对每个图像块内目标边缘线进行连接，获取处理后灰度图像，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述对灰度图像进行分块处理，获取灰度图像的若干个图像块，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据每个边缘线的端点位置上像素点的梯度，获取每个边缘线的加权曲率因子，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据参考边缘线上像素点的总数量，获取参考边缘线的占比权重因子，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种超细涂层粉末筛选质量检测方法，其特征在于，所述根据加权曲率因子以及每个边缘线上像素点的梯度幅值，获取每个边缘线的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈松，荣震，徐世霖，霍建仁，滕鹏，
申请(专利权)人：中机凯博表面技术江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：
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