【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例属于图像处理，具体涉及一种珐琅裂纹分选方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、珐琅制品在生产、使用以及保存过程中，表面可能会出现裂纹。准确检测和分选这些裂纹对于珐琅制品的质量控制、修复以及保存等方面有着至关重要的意义。然而，传统的珐琅制品裂纹检测方法存在诸多技术问题。例如，传统检测方法往往缺乏系统全面的检测流程，可能只是简单地对表面进行扫描观察，难以精确地识别出裂纹的特征。这种不精确性导致在质量检测过程中容易遗漏一些细微的裂纹，从而影响珐琅制品的质量。而且，由于缺乏有效的分类和处理方式，对于不同特征的裂纹难以进行针对性的分析，使得检测效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种珐琅裂纹分选方法、装置、计算机设备和存储介质，能够解决或者部分解决上述
技术介绍
所涉及的技术问题。
2、本专利技术实施例提供一种珐琅裂纹分选方法，应用于计算机设备，所述方法包括：获取若干个珐琅制品表面扫描图像组成的目标扫描图像集合；对所述目标扫描图像集合进行小波描述子识别，得到初始裂纹小波描述子；依据所述初始裂纹小波描述子，对所述目标扫描图像集合中的珐琅制品表面扫描图像进行归纳，得到若干个表面扫描图像批次和各所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引，每个所述表面扫描图像批次包括若干个所述珐琅制品表面扫描图像，所述联动图像算法索引为实施多维小波描述子识别的图像描述处理算法所对应的索引；针对各所述表面扫描图像批次，依据所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引指示
3、本专利技术实施例提供一种珐琅裂纹分选装置，包括：
4、图像识别模块，用于获取若干个珐琅制品表面扫描图像组成的目标扫描图像集合；对所述目标扫描图像集合进行小波描述子识别，得到初始裂纹小波描述子；
5、图像归纳模块，用于依据所述初始裂纹小波描述子，对所述目标扫描图像集合中的珐琅制品表面扫描图像进行归纳，得到若干个表面扫描图像批次和各所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引，每个所述表面扫描图像批次包括若干个所述珐琅制品表面扫描图像，所述联动图像算法索引为实施多维小波描述子识别的图像描述处理算法所对应的索引；
6、算法匹配模块，用于针对各所述表面扫描图像批次，依据所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引指示的图像描述处理算法对所述初始裂纹小波描述子进行多维小波描述子识别，得到所述表面扫描图像批次对应的目标边缘形态纹理向量；
7、裂纹分选模块，用于将各所述表面扫描图像批次分别对应的目标边缘形态纹理向量进行拼接，得到所述目标扫描图像集合对应的裂纹分选决策小波描述子；对所述裂纹分选决策小波描述子进行处理，得到珐琅裂纹分选标签。
8、本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行上述的方法。
9、本专利技术实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
10、本专利技术实施例利用获取珐琅制品表面扫描图像集合并采用小波描述子识别技术来分析其表面裂纹。先提取初始裂纹小波描述子，为后续分析奠基。依据此对扫描图像归纳，得到图像批次与对应的算法索引，可提高处理效率并适配不同批次算法。各批次按索引进行多维小波描述子识别得到目标边缘形态纹理向量，分层级且针对性的处理能细致分析表面特征。拼接各批次向量得到决策小波描述子，进而得到裂纹分选标签。整个流程全面、精确地分选裂纹，提高珐琅制品质量检测效率与准确性，减少漏检损失，为相关工作提供可靠依据。
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1.一种珐琅裂纹分选方法，其特征在于，所述方法通过计算机设备实现，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始裂纹小波描述子，对所述目标扫描图像集合中的珐琅制品表面扫描图像进行归纳，得到若干个表面扫描图像批次和各所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始裂纹小波描述子，对所述目标扫描图像集合中的珐琅制品表面扫描图像进行归纳，得到若干个表面扫描图像批次和各所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引，还包括：
4.如权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述针对各所述表面扫描图像批次，依据所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引指示的图像描述处理算法对所述初始裂纹小波描述子进行多维小波描述子识别，得到所述表面扫描图像批次对应的目标边缘形态纹理向量，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述第一边缘形态纹理向量为用于得到所述目标边缘形态纹理向量的多维参考向量的情况下，所述针对各所述表面扫描图像批次，依据所述表面扫描图像批次
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法依据珐琅裂纹分选网络实施，所述珐琅裂纹分选网络包括处理算法匹配分支、初始小波描述子识别分支、多维小波描述子识别分支和分选标签决策分支，所述多维小波描述子识别分支包括若干个所述图像描述处理算法，所述珐琅裂纹分选网络通过如下步骤调试：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述处理算法匹配分支包括类别权重激活模块和算法匹配解析模块，所述将所述初始历史裂纹小波描述子输入所述处理算法匹配分支，得到若干个历史表面扫描图像批次和各所述历史表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引，包括：
8.一种珐琅裂纹分选装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种珐琅裂纹分选方法，其特征在于，所述方法通过计算机设备实现，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始裂纹小波描述子，对所述目标扫描图像集合中的珐琅制品表面扫描图像进行归纳，得到若干个表面扫描图像批次和各所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始裂纹小波描述子，对所述目标扫描图像集合中的珐琅制品表面扫描图像进行归纳，得到若干个表面扫描图像批次和各所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引，还包括：
4.如权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述针对各所述表面扫描图像批次，依据所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引指示的图像描述处理算法对所述初始裂纹小波描述子进行多维小波描述子识别，得到所述表面扫描图像批次对应的目标边缘形态纹理向量，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述第一边缘形态纹理向量为用于得到所述目标边缘形态纹理向量的多维参考向量的情况下，所述针对各所述表面扫描图像批次，依据所述表面扫描图像批次对应的联动图像算法索引指示的图像描述处理算法对所述初始裂纹小波描述...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖跃元，李凯成，李志成，
申请(专利权)人：深圳润福金技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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