[发明专利]一种绊丝检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种绊丝检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取丝锭区域的第一图像；确定所述第一图像的圆心坐标和半径，根据所述圆心坐标和半径对所述第一图像进行极化变换处理，得到丝锭区域的第二图像；对所述第二图像进行形态学腐蚀处理，得到第三图像；将所述第三图像输入预先训练完成的绊丝检测模型，基于所述绊丝检测模型进行绊丝检测。通过形态学腐蚀处理，可以使绊丝变得更宽，也就是增强了绊丝的表现效果，然后再将第三图像输入预先训练完成的绊丝检测模型进行绊丝检测，一方面降低了绊丝检测的难度，另一方面因为第三图像中的绊丝变得更宽，更利于绊丝的检测，提高绊丝检测的准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种绊丝检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着我国制造业的飞速发展，工业生产的产品数量和种类也日益增多。人们对产品的质量要求也越来越高，产品表面的质量不仅会影响产品的外观，更严重的功能性瑕疵会直接导致产品商业价值贬值。在化纤产品的生产中由于设备和工艺的影响，化纤产品中经常出现特别细小的绊丝。其中，绊丝(又称蛛网丝)是出现在卷绕筒子端面，部分丝脱离了正常的卷绕轨迹，由弧变成弦的丝。

现有技术中，一般依靠人工观察检测出存在绊丝的产品，人工检测一方面检测效率低，人工资源消耗大，另一方面，因为绊丝属于细小的缺陷，人眼无法很好的辨别甚至无法观察到绊丝，导致绊丝检测的准确率较低。

随着深度学习技术的快速发展，现有技术中出现了基于深度学习模型检测绊丝的技术方案，将卷绕筒子端面作为丝锭区域，采集丝锭区域的图像，将丝锭区域的图像输入深度学习模型中进行绊丝检测，但是因为绊丝属于细小的缺陷，在丝锭区域的图像中提现的也很细微，即使使用深度学习模型，也很容易造成误检或漏检，因此也存在绊丝检测不准确的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种绊丝检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中绊丝检测准确率较低的问题。

本发明实施例提供了一种绊丝检测方法，所述方法包括：

获取丝锭区域的第一图像；

确定所述第一图像的圆心坐标和半径，根据所述圆心坐标和半径对所述第一图像进行极化变换处理，得到丝锭区域的第二图像；

对所述第二图像进行形态学腐蚀处理，得到第三图像；

将所述第三图像输入预先训练完成的绊丝检测模型，基于所述绊丝检测模型进行绊丝检测。

进一步地，所述获取丝锭区域的第一图像之后，确定所述第一图像的圆心坐标和半径之前，所述方法还包括：

在所述第一图像的圆周处等间隔设置预设数量的矩形卡尺；

基于找圆工具确定每个矩形卡尺中的边缘点，并对边缘点进行筛选处理，采用保留的边缘点拟合圆形区域得到第四图像；

采用所述第四图像对所述第一图像进行更新。

进一步地，所述对所述第二图像进行形态学腐蚀处理，得到第三图像包括：

对所述第二图像进行垂直方向的形态学腐蚀处理，得到第三图像。

进一步地，所述对所述第二图像进行形态学腐蚀处理，得到第三图像之后，将所述第三图像输入预先训练完成的绊丝检测模型之前，所述方法还包括：

对所述第三图像进行极化反变换处理，得到第五图像，采用所述第五图像对所述第三图像进行更新。

进一步地，所述绊丝检测模型的训练过程包括：

针对训练集中的每个第六图像，将该第六图像和该第六图像的绊丝标签信息输入绊丝检测模型，对所述绊丝检测模型进行训练。