[发明专利]基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法

权利要求书

1.一种基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，包括：

获取第一处理图像，所述第一处理图像为透明待检物的拍摄图像；

对所述第一处理图像进行对比度增强处理以及样本方差阈值分割，得到第二处理图像，所述第二处理图像为潜在缺陷对应的图像；

根据所述第一处理图像的亮斑图像进行区域分割，得到分割位置信息和区域分割图像；

对所述区域分割图像进行局部自适应阈值分割，得到第三处理图像，所述第三处理图像为潜在缺陷和潜在倒影对应的图像；

根据所述第三处理图像对应的分割位置信息，确定所述第二处理图像在相应图像位置是否存在局部潜在缺陷图像；若存在局部潜在缺陷图像，则根据所述局部潜在缺陷图像去除所述第三处理图像中的潜在缺陷的图像信息，得到仅体现潜在倒影的待识别图像；

根据所述第二处理图像和所述待识别图像进行透明待检物的缺陷类型识别。

2.根据权利要求1所述的基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，所述对所述第一处理图像进行对比度增强处理以及样本方差阈值分割之前，包括：

对所述第一处理图像进行高斯滤波，得到降噪后的第一处理图像。

3.根据权利要求1所述的基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，

所述对比度增强处理为gamma对比度增强处理；

所述样本方差阈值分割为var-threshold阈值分割。

4.根据权利要求1所述的基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，所述根据所述第一处理图像的亮斑图像进行区域分割，得到分割位置信息和区域分割图像，包括：

S1、获取所述第一处理图像中的一块亮斑图像；

S2、以当前亮斑图像的中心点为中心，在所述第一处理图像中设定区域分割框，得到当前亮斑图像对应的区域分割图像；

S3、判断所述第一处理图像中是否还有亮斑图像未执行区域分割；若是，则执行步骤S1；若否，则执行步骤S4;

S4、根据所述第一处理图像中所有亮斑图像的区域分割图像，确定每个亮斑图像对应的分割位置信息。

5.根据权利要求4所述基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，所述区域分割框的尺寸根据以下公式确定，包括：

其中，R为区域分割框内最大内切圆的半径，L为潜在表面异物高度，为照射光源与所述透明待检物所在水平面的光源夹角，为照射光源在所述透明待检物上的折射角，h为所述透明待检物的厚度。

6.根据权利要求5所述基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，根据以下公式确定，包括：

其中，n为所述透明待检物的折射率。

7.根据权利要求1所述基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，所述根据所述第二处理图像和所述待识别图像进行透明待检物的缺陷类型识别，包括：

分析所述待识别图像和所述局部潜在缺陷图像中亮斑图像的关联关系，所述局部潜在缺陷图像包括第一亮斑图像和/或第二亮斑图像，所述待识别图像包括第三亮斑图像，其中，所述第三亮斑图像的灰度值小于所述第一亮斑图像或所述第二亮斑图像；

若存在所述第三亮斑图像为所述局部潜在缺陷图像的其中一个亮斑图像的倒影，则确定该其中一个亮斑图像为第一亮斑图像，确定所述第一亮斑图像相对应位置的缺陷为表面异物；

确定所述局部潜在缺陷图像中除所述第一亮斑图像之外，其余的亮斑图像为第二亮斑图像，确定所述第二亮斑图像相对应位置的缺陷为内部异物。

8.根据权利要求7所述基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，所述分析所述待识别图像和所述局部潜在缺陷图像中亮斑图像的关联关系，包括：

确定所述第三亮斑图像与所述局部潜在缺陷图像的亮斑图像，是否分布在倒影成像分界线的两侧；所述倒影成像分界线为在光源照射下，表面异物成像和表面异物倒影成像的对称轴线；

若否，则确定当前对比的局部潜在缺陷图像的亮斑图像为第二亮斑图像。