[发明专利]基于机器视觉的内存条损伤快速检测方法

权利要求书

1.基于机器视觉的内存条损伤快速检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集内存条图像；

将内存条图像中任意像素点记为目标像素点；获取内存条图像中所有像素点的梯度方向；获取目标像素点与相邻像素点之间的灰度差异，根据灰度差异大小获得目标像素点的相似像素点；根据目标像素点和相似像素点的梯度方向获得目标像素点的梯度方向曲线；根据梯度方向曲线获得目标像素点的方向聚集性特征，利用目标像素点与相似像素点的平均灰度差异对方向聚集性特征进行调节，获得目标像素点的走向分布特征；根据走向分布特征获得目标像素点的规律性因子；根据目标像素点和相似像素点获得目标像素点的连续性因子；

根据目标像素点的规律性因子和连续性因子，获得第二聚类簇，将第二聚类簇进行组合，获得聚类组合，根据聚类组合所含像素点的数量和灰度值，获得尺度优选程度，根据尺度优选程度的大小获得若干个尺度；

结合尺度对内存条图像进行处理，并实现内存条损伤检测。

2.根据权利要求1所述基于机器视觉的内存条损伤快速检测方法，其特征在于，所述相似像素点获取方法如下：

获取目标像素点与目标像素点的8邻域范围内任意一个像素点之间的灰度差值绝对值，记为灰度差异；

预设灰度差异阈值，将灰度差异小于灰度差异阈值的像素点，记为目标像素点的相似像素点。

3.根据权利要求1所述基于机器视觉的内存条损伤快速检测方法，其特征在于，所述梯度方向曲线获取方法如下：

首先，利用Sobel算子获取内存条图像中所有像素点的梯度方向；

然后，获取目标像素点在8邻域范围中的所有相似像素点，将目标像素点与任意相似像素点所形成直线与水平方向形成的夹角记为特殊角度，将目标像素点在8邻域范围内任意相似像素点记为第一像素点，获取目标像素点与第一像素点对应的特殊角度，记为第一特殊角度，再获取第一像素点在第一像素点的8邻域范围内，与第一特殊角度差值绝对值最小时，第一像素点对应的相似像素点，将第一像素点与第一特殊角度差值绝对值最小时第一像素点对应的相似像素点进行连接，获得对应的直线，依次类推，直到没有相似像素点可选，获得若干个连线，根据连线顺序将像素点对应的梯度方向进行排序，获得梯度方向序列；

最后，构建二维直角坐标系，将梯度方向序列中像素点的序数作为横轴，将像素点的梯度方向作为纵轴；另外，利用线性归一化方法，将梯度方向序列中所有像素点的梯度方向进行归一化处理；根据梯度方向序列中像素点的序数以及梯度方向，获得目标像素点的梯度方向曲线。

4.根据权利要求1所述基于机器视觉的内存条损伤快速检测方法，其特征在于，所述方向聚集性特征获取方法如下：

获取各像素点在梯度方向曲线中对应的斜率，获取梯度方向曲线中斜率连续为正值或连续为负值的数量，记为连续值数量；获得若干个连续值数量，将连续值数量最大值记为梯度方向曲线的斜率特征；

将目标像素点的所有梯度方向曲线中，梯度方向曲线中像素点的数量与梯度方向曲线的斜率特征的比值平均值，记为目标像素点的方向聚集性特征。

5.根据权利要求1所述基于机器视觉的内存条损伤快速检测方法，其特征在于，所述走向分布特征获取方法如下：

获得内存条图像中目标像素点的走向分布特征，具体计算方法为：

其中，表示内存条图像中目标像素点的走向分布特征；表示目标像素点的所有相似像素点的数量，表示目标像素点的第个相似像素点，与目标像素点之间灰度值的差值绝对值；表示目标像素点的方向聚集性特征。