[发明专利]一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法

权利要求书

1.一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法，其特征在于，包括：

图像采集，采集待加工板材灰度图像，获取待加工板材灰度图像中所有像素点的灰度值和待加工板材灰度图像的背景灰度级；

第一次目标像素点筛选，根据每个像素点的灰度值和待加工板材灰度图像的背景灰度级计算每个像素点的关注程度，将关注程度大于第一阈值的像素点作为第一目标像素点；

第二次目标像素点筛选，以每个第一目标像素点为中心建立窗口，根据每个窗口内第一目标像素点的灰度值和对应窗口中所有像素点的灰度均值计算每个第一目标像素点的灰度混乱程度；根据每个第一目标像素点的关注程度以及混乱程度计算每个第一目标像素点的死结概率，将死结概率大于第二阈值的第一目标像素点作为为第二目标像素点；

连通域获取，对第二目标像素点进行聚类得到多个聚类中心；对每个聚类中心进行窗口扩展，获取当窗口内第二目标像素点的密集程度达到第三阈值时所有聚类中心对应的聚类窗口，得到多个连通域；

死结连通域判断，根据每个连通域中边缘像素点的个数、每个边缘像素点切线方向单位向量，以及连通域中心点连线方向单位向量计算对应连通域的死结概率，利用每个连通域的死结概率判断该连通域是否为死结连通域，并统计属于死结连通域的数量；

板材质量分类，根据待加工板材的面积、待加工板材中死结连通域的数量、每个死结连通域中心点到板材中心点的距离，以及每个死结连通域的大小计算待加工板材的质量系数，根据质量系数对板材进行质量划分。

2.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法，其特征在于，计算每个像素点关注程度的方法为：

根据每个像素点的灰度值建立灰度直方图，获取灰度直方图中最小灰度值与待加工板材灰度图像的背景灰度值之间的峰值c；

计算每个像素点关注程度的表达式为：

其中，Q_i表示第i个像素点的关注程度，i表示第i个像素点的灰度值，c表示灰度直方图中灰度值i_min与背景灰度级P_im之间的灰度直方图的峰值，i_min表示板材表面灰度图像中像素点的最小灰度值，P_im表示背景灰度级。

3.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法，其特征在于，计算每个第一目标像素点的死结概率的表达式为：

E＝Q*(1-e^-γW)

其中，E表示第一目标像素点的死结概率，Q表示第一目标像素点的关注程度，W表示第一目标像素点的灰度混乱程度，γ为超参数。

4.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法，其特征在于，对第二目标像素点进行聚类得到多个聚类中心的方法为：

以任意第二目标像素点为初始生长种子点，利用区域生长算法在该初始生长种子点的八邻域进行搜索，将该初始生长种子点周围八邻域的第二目标像素点进行合并，并将生长种子点更新为该八邻域的第二目标像素点，进行迭代，直至生长种子点周围八邻域不存在第二目标像素点；

对其余未合并的第二目标像素点重复进行迭代，得到合并后的多个聚类中心。

5.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法，其特征在于，对每个聚类中心进行窗口扩展的方法为：

以一个聚类中心进行窗口扩展，获取当窗口内第二目标像素点的密集程度达到第三阈值时的第一聚类窗口；所述密集程度为窗口内第二目标像素点的个数与该窗口内所有像素点个数的比值；

以第一聚类窗口的每个边缘像素点为中心建立设定尺寸的窗口，计算每个边缘像素点所在窗口内第二目标像素点的密集程度，获取密集程度最大的窗口，将该窗口对应的边缘像素点作为第二中心像素点，进行窗口扩展，直至该窗口内第二目标像素点的密集程度达到第三阈值；

重复上述步骤,直至得到的聚类窗口中第二目标像素点的密集程度无法达到第三阈值，将得到的所有聚类窗口作为一个聚类中心的聚类结果，获取所有聚类中心的聚类结果，每个聚类结果对应一个连通域。