[发明专利]一种皮革表面破损检测方法、系统及相关装置

说明书

本申请所提供的一种皮革表面破损检测方法，包括：获取分辨率达到预设分辨率阈值的皮革破损图像；利用预设目标显著性模型对皮革破损图像进行提取处理，得到皮革显著图像；其中，预设目标显著性模型是各种显著性模型中秩序相关系数均值最高的显著性模型；利用自适应阈值法对皮革显著图像进行二值化分割处理，得到二值图像；利用二值图像确定皮革破损图像中的破损区域。可见，该方法能够更加准确地检测出所有皮革破损区域，且不受皮革纹理干扰，抗噪性强。本申请还提供一种皮革表面破损检测系统、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

技术领域

本申请涉及皮革表面破损检测领域，特别涉及一种皮革表面破损检测方法、系统、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着经济的发展，人们的经济生活水平的提高，皮革产品在人们生活中的使用也越来越广泛，并且人们对于皮革产品的质量也越来越高。皮革产品在生产过程中，半成品皮革的表面不可避免的会留下小部分各式各样的破损，因此在排样前必须检测和定位破损，从而使生产样本的排放和切割避开破损。我国皮革产品长期以来主要依靠人工对皮革表面的破损进行检测以及定位，识别结果容易受到多种外在因素的影响。目前，皮革自动检测方面检测算法大多针对皮革图像局部单个破损区域，对多个破损区域检测效果并不理想。

在皮革的表面破损检测与定位方面，国内外研究人员提出了不同的方法对皮革表面破损进行检测。由于皮革图像的特殊性，传统的检测方法对皮革破损检测难以得到预期的结果，具有各自限定条件。基于阈值分割与聚类的分割方法在不明显破损检测中容易将皮革纹理与破损区域混淆，无法准确分割出破损部分；基于灰度直方图的X²准则的方法容易受灰度空间分布影响，无法应对光照不均影响；基于边沿的分割方法只能在一定程度上检测明显的破损边沿轮廓，且基于边沿的分割方法抗干扰性差，分割结果通常受皮革表面光照不均的干扰；基于小波重构与基于Gabor Filter的检测方法容易忽略较小的破损区域。使用显著性模型进行皮革破损检测方面，基于全局对比的显著性模型在检测较大的破损区域时，通常会在破损的边缘部分产生较高显著性而中心区域的显著性低的情况；而基于局部对比方法则会将正常纹理计算出高显著性，形成噪声，影响检测结果。综上，传统的皮革表面破损检测方法难以准确地检测出所有皮革破损区域。

因此，如何能够更加准确地检测出所有皮革破损区域是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种皮革表面破损检测方法、系统、设备及计算机可读存储介质，能够更加准确地检测出所有皮革破损区域。

为解决上述技术问题，本申请提供一种皮革表面破损检测方法，包括：

获取分辨率达到预设分辨率阈值的皮革破损图像；

利用预设目标显著性模型对所述皮革破损图像进行提取处理，得到皮革显著图像；其中，所述预设目标显著性模型是各种显著性模型中秩序相关系数均值最高的显著性模型；

利用自适应阈值法对所述皮革显著图像进行二值化分割处理，得到二值图像；

利用所述二值图像确定所述皮革破损图像中的破损区域。

优选地，所述利用预设目标显著性模型对所述皮革破损图像进行提取处理，得到皮革显著图像，包括:

利用参考图像和失真图像分别计算各种所述显著性模型对应的秩序相关系数，并将所述秩序相关系数均值最高的GBVS显著性模型确定为所述预设目标显著性模型；

利用所述GBVS显著性模型对所述皮革破损图像进行提取处理，得到所述皮革显著图像。

优选地，所述利用所述GBVS显著性模型对所述皮革破损图像进行提取处理，得到所述皮革显著图像，包括：

依次对所述皮革破损图像进行降采样处理和跨尺度减差处理，得到特征图；