[发明专利]基于机器视觉的钢网表面缺陷判定方法

摘要

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的钢网表面缺陷判定方法。采集钢网的表面图像以得到对应的钢网灰度图像，根据像素点的灰度值和分布位置将钢网灰度图像中的灰度值自适应分为N个最优灰度区间，基于最优灰度区间对灰度值进行灰度等级量化，得到量化灰度图像，对量化灰度图像进行灰度共生矩阵的获取以得到每个像素点的纹理熵，构成表面图像对应的熵矩阵，将表面图像和对应的熵矩阵输入神经网络以确认钢网缺陷类型。通过对图像中的灰度值进行自适应的灰度区间划分，基于划分的灰度区间进行灰度等级的量化，使得灰度等级量化过程更加灵活，以实现降低纹理信息的丢失前提下，简化且降低计算量，同时提高缺陷检测的准确率。