[发明专利]一种自动识别物体表面裂缝走向及宽度的方法

说明书

本发明涉及一种自动识别物体表面裂缝走向及宽度的方法。所述方法包括：对图像进行灰度化、二值化和滤波处理，然后进行Canny边缘检测，得到裂缝边缘像素点的图像；提取裂缝边缘的两条曲线，并确定裂缝的走向；对两条曲线进行滤波处理，并计算裂缝宽度。本发明采用图像处理技术进行物体表面裂缝边缘曲线提取，不需要人工调整裂缝在图像中的走向就能计算出裂缝的最大宽度，并且能自动识别出裂缝的走向。采用基于直方图的图像全局二值化方法进行图像处理，能最大限度地保留裂缝边缘的像素点，提高了测量精度。在计算裂缝宽度前先对裂缝边缘的两条曲线进行滤波处理，减少了曲线上点的数量，提高了裂缝宽度的计算速度。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种利用图像处理技术自动识别物体表面裂缝的走向及裂缝宽度的方法。

背景技术

目前利用图像处理技术识别物体表面裂缝宽度的方法主要包括以下几种：

人工目测法：采用高精度摄像头获取裂缝图像，利用屏幕上的刻度尺，用目测的方式来判别裂缝的宽度。人工目测法判别裂缝的宽度，判别一条裂缝通常需要几十秒甚至几分钟，而且人员的主观性大，不同的人判别的结果都不一样。测量精度低，无法做到像素级别。

半自动识别法：利用计算机图像处理技术自动判别裂缝的宽度。这种方法相对于人工目测法在测量精度方面有很大提高，但半自动识别法需要人工调整好裂缝在图像中的走向后，才能自动识别出来。测量准确度与裂缝在图像中的走向也有关系。裂缝走向与垂直方向的倾角越小，裂缝识别的准确度越高。为了保证测量准确度通常需要反复的调整裂缝在图像中的走向，这是一个很耗时间的过程。因此半自动识别法相对于人工目测法在测量效率方面并没有明显提高。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出一种自动识别物体表面裂缝走向及宽度的方法，该方法不需要人工调整裂缝的走向，只要裂缝出现在图像中，就能自动识别裂缝的走向及裂缝宽度。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种自动识别物体表面裂缝走向及宽度的方法，包括以下步骤：

步骤1，对图像进行灰度化、二值化和滤波处理，然后进行Canny边缘检测，得到裂缝边缘像素点的图像。

步骤2，基于塔防游戏中的路径寻找算法提取裂缝边缘的两条曲线，并确定裂缝的走向。

步骤3，对步骤2得到的裂缝边缘的两条曲线进行滤波处理，并计算裂缝宽度。

进一步地，步骤1所述的图像二值化处理采用一种基于直方图的图像全局二值化方法，包括以下步骤：

(1)根据图像灰度化处理后得到的灰度值计算直方图。

(2)如果所述直方图是一个双峰直方图，取两个峰之间的谷底值作为阈值；如果所述直方图不是一个双峰直方图，则对直方图数据进行平滑处理。

(3)重复步骤(2)，直到所述直方图变成一个双峰直方图。如果重复了N次后仍未获得一个双峰直方图，取直方图上所有灰度值的加权平均值作为阈值，N的值由实验确定。

优选地，所述对直方图数据进行平滑处理的方法是：对直方图X轴上除第一点和最后一点外的每个点的左、右3个点的直方图的值求平均值作为该点平滑后的直方图的值。第一点和第二点的直方图的值求平均值作为第一点平滑后的直方图的值。倒数第二点和最后一点的直方图的值求平均值作为最后一点平滑后的直方图的值。

进一步地，经步骤1处理后的像素点的灰度值只有0和255两种，灰度值为0的像素点属于裂缝边缘点，灰度值为255的属于非裂缝边缘点。

进一步地，步骤2所述提取裂缝边缘的两条曲线并确定裂缝走向的方法包括以下步骤：