【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法。
技术介绍
1、铝卷材作为重要的工业原材料，表面辊涂质量直接关系到最终产品的外观和性能，通过视觉检测，可以及时发现并处理辊涂缺陷，其中擦伤是铝卷材辊涂表面常见缺陷之一。
2、在铝卷材辊涂过程中，需要对铝卷材辊涂的表面进行擦伤检测，由于材质问题铝卷材辊涂表面受光照影响较大，反光对擦伤检测造成干扰，同时，铝卷材辊涂完后在生产线中正常传送导致的微小细纹受光照影响，变得突出并形成伪边缘，导致在表面图像中难以获取真正的擦伤边缘，进而难以确定擦伤区域，降低了辊涂质量检测的准确性。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法。
2、本专利技术的一种铝卷材辊涂质量的视觉智能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一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取铝卷材辊涂灰度图像；
5、获取铝卷材辊涂...
【技术保护点】
1.一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，所述获取每次聚类结果中每个类簇的若干光照区域的具体方法如下：
3.根据权利要求1所述一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，所述根据每次聚类结果的每个光照区域内灰度值的波动、光照区域与最小外接矩形的面积差异，得到每次聚类结果的聚类效果，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，所述根据第一光照区域中边缘像素点沿梯度方向的灰度变...
【技术特征摘要】
1.一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，所述获取每次聚类结果中每个类簇的若干光照区域的具体方法如下：
3.根据权利要求1所述一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，所述根据每次聚类结果的每个光照区域内灰度值的波动、光照区域与最小外接矩形的面积差异，得到每次聚类结果的聚类效果，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，所述根据第一光照区域中边缘像素点沿梯度方向的灰度变化，得到每个第一光照区域中每条边缘的局部灰度变化程度，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种铝卷材辊涂质量的视觉智能检测方法，其特征在于，所述根据局部灰度变化程度、边缘中相邻像素点的链码值差异及边缘中像素点的梯度值差异，得到每个第一光照区域中每条边缘的擦伤表现程度，包括的具体步骤如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：陈逸珩，刘健，
申请(专利权)人：广东晟凯金属实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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