[发明专利]图像检测区域的确定方法及装置

说明书

本发明公开了一种图像检测区域的确定方法及装置，所述方法包括：从待检测物体对应的检测图像中，获取所述待检测物体对应的图像中的像素点；对所述待检测物体对应的图像中的像素点进行处理，得到所述待检测物体的至少一条轮廓对应的像素点；分别为所述待检测物体的至少一条轮廓对应的各像素点计算得到各像素点对应的梯度方向；沿为所述各像素点计算得到的梯度方向，获取至少一个像素单位的像素点；将所述各像素点和沿为所述各像素点计算得到的梯度方向获取的至少一个像素点进行组合，形成像素点组合区域，并将所述像素点组合区域作为图像检测区域。根据本发明的一个实施例，避免了由于检测程序的多样性导致的整个检测设备的维护工作量大的问题。

技术领域

本发明涉及外观缺陷检测技术领域，更具体地，涉及一种图像检测区域的确定方法及装置。

背景技术

机器视觉检测是指通过相机对物体进行拍摄，然后对拍摄得到的图像进行处理，以检测物体中的特征的技术，进而得到物体的质量情况。

机器视觉检测应用越来越广泛，主要应用于尺寸测量和外观缺陷检测。其中，外观缺陷检测对提高整个产品的质量起着决定性作用。机器视觉检测需要一个合适的检测区域，以避免其他区域的特征的干扰。

目前，由于物体的形状的多样性，造成对拍摄得到的图像需要设置不同的检测区域，进而需要开发不同的检测程序。检测程序的多样性，导致整个检测设备的维护工作量大。

因此，需要提供一种新的技术方案，针对上述现有技术中的技术问题进行改进。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种图像检测区域的确定方法的新技术方案。

根据本发明的第一方面，提供了一种图像检测区域的确定方法，包括：

从待检测物体对应的检测图像中，获取所述待检测物体对应的图像中的像素点；

对所述待检测物体对应的图像中的像素点进行处理，得到所述待检测物体的至少一条轮廓对应的像素点；

分别为所述待检测物体的至少一条轮廓对应的各像素点计算得到所述各像素点对应的梯度方向；

沿为所述各像素点计算得到的梯度方向，获取至少一个像素单位的像素点；

将所述各像素点和沿为所述各像素点计算得到的梯度方向获取的至少一个像素点进行组合，形成像素点组合区域，并将所述像素点组合区域作为图像检测区域。

可选地，所述检测图像为灰度图像，且所述检测图像包括有待检测物体对应的图像和背景图像，

从待检测物体对应的检测图像中，获取所述待检测物体对应的图像中的像素点，包括：

利用Blob算法，对所述检测图像的各像素点进行分割处理，得到所述待检测物体对应的图像中的像素点和所述背景图像中的像素点。

可选地，对所述待检测物体对应的图像中的像素点进行处理，得到所述待检测物体的至少一条轮廓对应的像素点，包括：

利用Blob算法，对所述待检测物体对应的图像中的像素进行分块处理，得到多组像素点；

将各组像素点中的最外侧像素点作为所述待检测物体的至少一条轮廓对应的像素点。

可选地，在将各组像素点中的最外侧像素点作为所述待检测物体的至少一条轮廓对应的像素点之前，所述方法还包括：

计算所述多组像素点中的最外侧像素点形成的区域的面积或周长；

将所述多组像素点中的最外侧像素点形成的区域的面积或周长与预设轮廓面积阈值或预设轮廓周长阈值进行比对，得到比对结果；

根据所述比对结果，确定出满足用户需求的至少一组像素点；