一种基于图像分析的钛合金棒材识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域。具体涉及一种基于图像分析的钛合金棒材识别方法及系统。其中的方法包括：采集钛合金棒材图像并对其进行灰度化，从而获取钛合金棒材的灰度图像；获取所述灰度图像中的边缘直线；计算每条边缘直线的目标可能性程度，所述目标可能性程度用于表征所述边缘直线为所述钛合金棒材的实际边缘直线的概率大小；将所述目标可能性程度大于预设的目标可能性程度阈值的边缘直线判定为所述钛合金棒材的实际边缘直线；依据所述实际边缘直线获取图像中的钛合金棒材区域。采用本发明专利技术的方法可以更加准确地识别出图像中的钛合金棒材的区域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理。更具体地，本专利技术涉及一种基于图像分析的钛合金棒材识别方法及系统。

技术介绍

1、在钛合金棒材的生产和加工过程中，质量控制和缺陷检测是至关重要的环节。传统的目视检测和人工抽检方式存在效率低、主观性强、容易出错等问题。因此，引入图像分析技术成为了一种重要的解决方案。通过图像分析技术，可以实现对钛合金棒材的表面质量、尺寸、形状和缺陷等进行自动化、高效率的检测和分析。在利用图像分析技术对钛合金棒材的质量进行检测时，首先需要识别出图像中的钛合金棒材区域。

2、现有技术中在从图像中识别某一物体的区域时通常采用的方法是首先对灰度图像进行边缘检测，依据检测出的边缘识别出图像中特定物体的轮廓或区域，例如申请公布号为cn111753842a的中国专利申请文件中公开的票据文本区域检测方法，其在检测票据文本区域时，首先检测出票据图像的边缘，进而识别出票据文本区域。

3、但是在对钛合金棒材的图像进行边缘检测，进而识别出钛合金棒材的应用场景中，由于钛合金棒材的图像背景以及钛合金棒材表面的反光等因素的影响，会导致检测出的边缘不一定是钛本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述获取所述灰度图像中的边缘直线包括：

3.如权利要求2所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述边缘检测算法采用Canny算法，边缘强度阈值取值为0.5。

4.如权利要求1所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述目标可能性程度阈值取值为0.8。

5.如权利要求1所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述目标可能性程度的计算表达式为：

6.如权利要求1~5任...

【技术特征摘要】

1.一种基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述获取所述灰度图像中的边缘直线包括：

3.如权利要求2所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述边缘检测算法采用canny算法，边缘强度阈值取值为0.5。

4.如权利要求1所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述目标可能性程度阈值取值为0.8。

5.如权利要求1所述的基于图像分析的钛合金棒材识别方法，其特征在于，所述目标可能性程度的计算表达式为...

【专利技术属性】
技术研发人员：来碑琳，
申请(专利权)人：宝鸡钛莱康高新金属材料有限公司，
类型：发明
国别省市：