[发明专利]铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别方法

权利要求书

1.一种铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别方法，其特征在于：

获取产品图像，检测出产品图像中铝塑膜上的瑕疵；

对每个检测到的瑕疵图片输入智能分类器识别每个瑕疵的类别；

根据铝塑膜上识别出的瑕疵的类别和数量给产品做打分判等，输出等级信息；

所述智能分类器识别每个瑕疵的类别，包括：

提取瑕疵特征，特征包含平均灰阶值、最小灰阶、最大灰阶、瑕疵面积、瑕疵周长、长轴短轴比、形状、LBP特征和Haar特征；

基于瑕疵特征构建一个高维向量，将高维向量输入KNN分类器，分类器经过运算，给出类别编号。

2.根据权利要求1所述的铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别方法，其特征在于，所述检测出产品图像中铝塑膜上的瑕疵，包括：

对产品图像做高斯平滑滤波器处理，根据灰阶度差异，计算出瑕疵点像素，汇总出检测结果。

3.一种铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别装置，其特征在于，包括：

瑕疵检测模块，用于获取产品图像，检测出产品图像中铝塑膜上的瑕疵；

瑕疵分类模块，用于对每个检测到的瑕疵图片输入智能分类器识别每个瑕疵的类别；

瑕疵判等模块，用于根据铝塑膜上识别出的瑕疵的类别和数量给产品做打分判等，输出等级信息；

所述智能分类器识别每个瑕疵的类别，包括：

提取瑕疵特征，特征包含平均灰阶值、最小灰阶、最大灰阶、瑕疵面积、瑕疵周长、长轴短轴比、形状、LBP特征和Haar特征；

基于瑕疵特征构建一个高维向量，将高维向量输入KNN分类器，分类器经过运算，给出类别编号。

4.根据权利要求3所述的铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别方法，其特征在于，所述检测出产品图像中铝塑膜上的瑕疵，包括：

对产品图像做高斯平滑滤波器处理，根据灰阶度差异，计算出瑕疵点像素，汇总出检测结果。

5.一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1或2所述铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别方法的步骤。

6.一种数据处理设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1或2所述铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别方法的步骤。

7.一种铝塑膜制造中基于机器视觉的智能质量检测系统，其特征在于，包括：

工业相机Ⅰ，用于采集产品正面图像；

工业相机Ⅱ，用于采集产品反面图像；

编码器，与产品接触，用于获取产品的传送距离，并在产品每传送一定距离后为相机Ⅰ、Ⅱ提供图像采集触发信号；

光源，用于照亮所述工业相机Ⅰ、Ⅱ对应的产品；

数据处理单元，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1或2所述铝塑膜制造中基于机器视觉的智能瑕疵识别方法的步骤。

8.根据权利要求7所述的铝塑膜制造中基于机器视觉的智能质量检测系统，其特征在于，还包括：

膜厚仪，接于所述数据处理单元上，用于量测产品的膜层厚度。