[发明专利]基于图像处理的塑料餐盒裂缝检测方法、装置及介质

说明书

本发明提供了一种基于图像处理的塑料餐盒裂缝检测方法、装置及介质，方法包括：获取塑料餐盒表面的裂缝图像；对所述裂缝图像进行灰度化处理和降噪处理，获得处理后的裂缝图像；采用Canny边缘检测方法对所述处理后的裂缝图像进行边缘检测，确定裂缝边缘；根据所述裂缝边缘，采用基于最小二乘法的中心线拟合法确定中心线，根据所述中心线确定裂缝宽度；基于骨架细化法，根据所述裂缝边缘提取裂缝的骨架图形，根据所述骨架图形确定裂缝长度。本发明的技术方案提高了塑料餐盒裂缝的检测效率，并降低了人工成本。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种基于图像处理的塑料餐盒裂缝检测方法、装置及介质。

背景技术

当前，餐饮外卖等行业的快速发展，带动了塑料餐盒的需求量大幅增长。塑料餐盒在生产过程中，由于生产工艺和技术水平的原因，容易产生缺陷，其中，裂缝是塑料餐盒的主要缺陷之一，其具有不易被识别，潜在影响大的特点。因此，为了保证塑料餐盒的质量，需要在生产过程中对塑料餐盒进行裂缝检测，根据裂缝特征及时对生产过程进行干预和调整，以降低损失，例如若塑料餐盒上出现小裂缝的比例过高，则可能是吸塑工艺中塑料板材的韧性较低，可采用韧性更好的塑料板材；若塑料餐盒中出现大裂缝的比例过高，则可能是吸塑工艺中塑料板材的厚度过低，可提高塑料板材的厚度。

目前，对塑料餐盒表面裂缝的检测主要以人工检测为主，由质检人员对生产的塑料餐盒进行抽检，检测裂缝的宽度和长度等特征，根据检测的特征调整生产工艺等。但是，这种方法效率低，人工成本高。

发明内容

本发明解决的问题是如何提高塑料餐盒的裂缝检测效率，并降低人工成本。

为解决上述问题，本发明提供一种基于图像处理的塑料餐盒裂缝检测方法、装置及介质。

第一方面，本发明提供了一种基于图像处理的塑料餐盒裂缝检测方法，包括：

获取塑料餐盒表面的裂缝图像；

对所述裂缝图像进行灰度化处理和降噪处理，获得处理后的裂缝图像；

采用Canny边缘检测方法对所述处理后的裂缝图像进行边缘检测，确定裂缝边缘；

根据所述裂缝边缘，采用基于最小二乘法的中心线拟合法确定裂缝区域的中心线，根据所述中心线确定裂缝宽度；基于骨架细化法，根据所述裂缝边缘提取裂缝的骨架图形，根据所述骨架图形确定裂缝长度。

可选地，所述对所述裂缝图像进行灰度化处理和降噪处理包括：

采用加权平均法对所述裂缝图像进行灰度化处理，获得灰度图像；

采用中值滤波法对所述灰度图像进行降噪处理，获得所述处理后的裂缝图像。

可选地，所述采用Canny边缘检测方法对所述处理后的裂缝图像进行边缘检测包括：

对所述处理后的裂缝图像进行平滑滤波，获得平滑图像；

基于求偏导数的方法，计算所述平滑图像的梯度值；

根据所述平滑图像的梯度值进行非极大值抑制处理，获得边缘点；

基于预设的双阈值通过局部自适应阈值分割算法检测边缘，确定所述裂缝边缘。

可选地，所述裂缝边缘的像素点的像素值为预设值，所述根据所述裂缝边缘，采用基于最小二乘法的中心线拟合法确定裂缝区域的中心线包括：

在所述处理后的裂缝图像中依次搜索像素值为所述预设值的像素点；

当搜索到一个像素值为所述预设值的第一像素点时，确定所述第一像素点的第一坐标；

在所述第一像素点所在行或列中依次搜索像素值为所述预设值的第二像素点，确定所述第二像素点的第二坐标；

根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定所述第一像素点和所述第二像素点之间中间点的坐标；

基于最小二乘法，根据搜索到的各个所述第一像素点对应的所述中间点的坐标进行曲线拟合，获得所述中心线。