CN102101111A - 基于光学检测的e型磁材分选方法 - Google Patents

Abstract

基于光学检测的E型磁材分选方法，涉及一种基于光学检测的磁材分选方法。它解决现有的E型磁材的检测方法的检测效率低、检测精度差的问题。其方法是：对待测E型磁材进行拍照，获得E型磁材料图像，并对图像进行磁材边缘的提取、边缘的拟合以及长度的测量获得待测E型磁材的长度信息进而进行分选。为提高测量的精度，在方法中增加有图像去噪过程，包括Hough变换去噪和最小二乘拟合去噪；同时，为了提高拟合直线的质量，本方法应用亚像素求解技术并通过拟合直线获取待测E型磁材的边缘。本发明适用于E型磁材分选。

Description

基于光学检测的E型磁材分选方法

技术领域

本发明涉及一种基于光学检测的磁材分选方法。

背景技术

E型磁材广泛用于变压器中，其是由两个E型磁材对称组合为一体件使用，因此，就需要两个E型磁材的尺寸相当，否则在组合使用时就会出现漏磁现象，导致严重影响变压器的寿命以及造成能量的大量损耗。因此，对E型磁材的尺寸检测是E型磁材工业生产中重要的一环。目前，工业生产上对E型磁材的尺寸检测仍处于生产人员利用肉眼进行分选的状态，这种检测方式的检测效率较低、精度较差。

发明内容

本发明是为了解决现有的E型磁材的检测方法的检测效率低、检测精度差的问题，从而提供一种基于光学检测的E型磁材分选方法。

基于光学检测的E型磁材分选方法，它由以下步骤实现：

步骤一、使摄像头的光轴与所述待测E型磁材的E型面相垂直，然后采用摄像头对待测E型磁材的E型面进行拍照，获得待测E型磁材的E型面图像；所述图像的像素为1280×1024；

步骤二、将步骤一获得的待测E型材料图像与标准模板图像进行匹配，获得待测E型材料图像的测量区域；

步骤三、采用Sobel边缘检测方法联合Canny边缘检测方法对步骤二获得的待测E型材料图像的测量区域进行检测，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像；

步骤四、对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像采用Hough变换法去噪，获得去噪后的两条边的边缘图像；

步骤五、对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘中每条边的边缘上的所有像素关键点，并确定每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的亚像素点，并对每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的邻近的所有亚像素点进行求解，获得每个像素关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像；

步骤六、对步骤五中宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用最小二乘直线拟合法去噪，获得去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像；

步骤七、将步骤六获得的去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用加权最小二乘直线拟合法进行计算，获得宽度方向上两条边之间的距离，即是待测E型磁材E型面的长度；

步骤八、判断步骤七获得的待测E型磁材E型面的长度是否位于预先设定的标准长度范围的区间内，如果判断结果为是，则获得待测E型磁材是合格品；如果判断结果为否，则获得待测E型磁材是不合格品。

步骤二中所述将步骤一获得的待测E型材料图像与标准模板图像进行匹配，获得待测E型材料图像的测量区域的方法由以下步骤完成：

步骤A1、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小50倍，并将缩小50倍后的待测E型材料图像与缩小50倍后的标准模板图像采用归一化平方差法进行匹配，获得缩小50倍后的最佳匹配位置；

步骤A2、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小32倍，并将缩小32倍后的待测E型材料图像与缩小32倍后的标准模板图像在步骤A1获得的最佳匹配位置的上、下、左、右各向外扩展16个像素的范围内采用归一化平方误差法进行匹配，获得缩小32倍后的最佳匹配位置；

步骤A3、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小16倍，并将缩小16倍后的待测E型材料图像与缩小16倍后的标准模板图像在步骤A2获得的最佳匹配位置的上、下、左、右各向外扩展16个像素的范围内采用归一化平方误差法进行匹配，获得最终的最佳匹配位置，即获得待测E型材料图像的测量区域。

步骤三中采用Sobel边缘检测方法联合Canny边缘检测方法对步骤二获得的待测E型材料图像的测量区域进行检测，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤V1、采用Sobel边缘检测方法将待测E型材料图像与标准模板图像做卷积，并将获得的结果取绝对值后归一化到0～255的区间内；

步骤V2、设定高、低两个阈值h和l，将步骤V1中的归一化到0～255的区间内的值分别与两个阈值h和l进行比较，如果该值高于阈值h，则设定该值对应的像素点为边缘点；如果该值低于阈值l，则设定该值对应的像素点为背景点；如果该值位于[l，h]的区间内，则判断该值对应的像素点的相邻的8个像素点是否有边缘点，如果判断结果为是，则设定该值对应的像素点为边缘点；如果判断结果为否，则设定该值对应的像素点为背景点；

综合所有值对应的像素点的结果，获得边缘图像I1；

步骤V3、采用Canny边缘检测方法对待测E型材料图像进行边缘检测，获得边缘图像I2；

步骤V4、将步骤V2获得的边缘图像I1和步骤V3获得的边缘图像I2进行与运算，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像。

步骤四中对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像采用Hough变换法去噪，获得去噪后的两条边的边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤W1、对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像中每个像素点在左、右各100个像素范围内分别进行直线提取，且所述直线的角度变化范围是65°～115°；

步骤W2、求解每一个边缘点到该点对应的直线的之间距离值，并判断所述距离值是否大于预先设定的阈值，如果判断结果为是，则将该点设定为背景点；如果判断结果为否，则保留该点为边缘点。

步骤五中所述对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘中每条边的边缘上的所有像素关键点，并确定每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的亚像素点，并对每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的邻近的所有亚像素点进行求解，获得每个像素关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像的方法是由以下步骤实现：

步骤K1、对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘区域每一行梯度最大的点的位置，作为该点为像素级关键点；

步骤K2、在每个像素级关键点周围进行亚像素求解，这一步由以下步骤完成：

步骤K21、将以每个像素级关键点为中心与其相邻的8个像素点围成的区域划分成N×N份，每个像素级关键点与其8个邻近之间的所有点，即：这个像素级关键点的亚像素点；将以每个像素级关键点为中心与其相邻的8个像素点围成的区域中的所有定义为：点集S；N为大于或等于3的整数；

步骤K22、搜索点集S中梯度最大的点的位置(i_m，j_m)；

步骤K23、将以梯度最大的点的位置(i_m，j_m)为中心的与其周围8个亚相素点之间围成的区域进行二次曲面拟合，并求解二次曲面的极值点作为这个像素级关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像。

对步骤五中宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用最小二乘直线拟合法去噪，获得去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤X1、将每个经过亚像素求解得到的点采用迭代最小二乘法进行直线拟合，得到拟合直线；

步骤X2、求解用于拟合直线的点到该点对应的拟合直线之间的距离；

步骤X3、判断步骤X2获得的距离是否高于预先设定的阈值，如果判断结果为是，则将该用于拟合直线的点作为背景点；如果判断结果为否，则将该用于拟合直线的点作为边缘点。

有益效果：本发明通过图像采集以及图像分析的方法对E型磁材的E型面长度进行检测，检测精度和检测效率均较高，检测精度可达±0.05mm。并且本发明能够实现E型磁材的在线测量，检测实时性强。

附图说明

图1是本发明方法的流程示意图；图2是为采用摄像头拍摄的的E型磁材的E型面图像；图3是采用Sobel边缘提取方法提取获得的图像；图4是滞后阈值分割图像后的图像；图5是采用Canny边缘提取方法获得的图像；图6是图4和图5进行与运算后最终获得的边缘图像；图7是Hough变换去噪后的图像；图8是每个点集S的示意图；图9是对图8中的亚像素点进行二次曲面拟合的示意图；图10是亚像素级求解后获得的图像；图11是最终获得的直线拟合图像。

具体实施方式

具体实施方式一、结合图1说明本具体实施方式，基于光学检测的E型磁材分选方法，它由以下步骤实现：

步骤一、使摄像头的光轴与所述待测E型磁材的E型面相垂直，然后采用摄像头对待测E型磁材的E型面进行拍照，获得待测E型磁材的E型面图像；所述图像的像素为1280×1024；

步骤二、将步骤一获得的待测E型材料图像与标准模板图像进行匹配，获得待测E型材料图像的测量区域；

步骤三、采用Sobel边缘检测方法联合Canny边缘检测方法对步骤二获得的待测E型材料图像的测量区域进行检测，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像；

步骤四、对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像采用Hough变换法去噪，获得去噪后的两条边的边缘图像；

步骤五、对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘中每条边的边缘上的所有像素关键点，并确定每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的亚像素点，并对每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的邻近的所有亚像素点进行求解，获得每个像素关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像；

步骤六、对步骤五中宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用最小二乘直线拟合法去噪，获得去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像；

步骤七、将步骤六获得的去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用加权最小二乘直线拟合法进行计算，获得宽度方向上两条边之间的距离，即是待测E型磁材E型面的长度；

步骤八、判断步骤七获得的待测E型磁材E型面的长度是否位于预先设定的标准长度范围的区间内，如果判断结果为是，则获得待测E型磁材是合格品；如果判断结果为否，则获得待测E型磁材是不合格品。

步骤二中所述将步骤一获得的待测E型材料图像与标准模板图像进行匹配，获得待测E型材料图像的测量区域的方法由以下步骤完成：

步骤A1、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小50倍，并将缩小50倍后的待测E型材料图像与缩小50倍后的标准模板图像采用归一化平方差法进行匹配，获得缩小50倍后的最佳匹配位置；

步骤A2、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小32倍，并将缩小32倍后的待测E型材料图像与缩小32倍后的标准模板图像在步骤A1获得的最佳匹配位置的上、下、左、右各向外扩展16个像素的范围内采用归一化平方误差法进行匹配，获得缩小32倍后的最佳匹配位置；

步骤A3、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小16倍，并将缩小16倍后的待测E型材料图像与缩小16倍后的标准模板图像在步骤A2获得的最佳匹配位置的上、下、左、右各向外扩展16个像素的范围内采用归一化平方误差法进行匹配，获得最终的最佳匹配位置，即获得待测E型材料图像的测量区域。

步骤三中采用Sobel边缘检测方法联合Canny边缘检测方法对步骤二获得的待测E型材料图像的测量区域进行检测，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤V1、采用Sobel边缘检测方法将待测E型材料图像与标准模板图像做卷积，如下所示：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]$

并将获得的结果取绝对值后归一化到0～255的区间内如，获得如图3所示；

步骤V2、设定高、低两个阈值h和l，将步骤V1中的归一化到0～255的区间内的值分别与两个阈值h和l进行比较，如果该值高于阈值h，则设定该值对应的像素点为边缘点；如果该值低于阈值l，则设定该值对应的像素点为背景点；如果该值位于[l，h]的区间内，则判断该值对应的像素点的相邻的8个像素点是否有边缘点，如果判断结果为是，则设定该值对应的像素点为边缘点；如果判断结果为否，则设定该值对应的像素点为背景点；

综合所有值对应的像素点的结果，获得边缘图像I1，如图4所示；

步骤V3、采用Canny边缘检测方法对待测E型材料图像进行边缘检测，获得边缘图像I2，如图5所示；

步骤V4、将步骤V2获得的边缘图像I1和步骤V3获得的边缘图像I2进行与运算，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像，如图6所示。

步骤四中对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像采用Hough变换法去噪，获得去噪后的两条边的边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤W1、对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像中每个像素点在左、右各100个像素范围内分别进行直线提取，且所述直线的角度变化范围是65°～115°；

步骤W2、求解每一个边缘点到该点对应的直线的之间距离值，并判断所述距离值是否大于预先设定的阈值，如果判断结果为是，则将该点设定为背景点；如果判断结果为否，则保留该点为边缘点，去噪结果如图7所示。

步骤五中所述对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘中每条边的边缘上的所有像素关键点，并确定每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的亚像素点，并对每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的邻近的所有亚像素点进行求解，获得每个像素关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像的方法是由以下步骤实现：

步骤K1、对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘区域每一行梯度最大的点的位置，作为该点为像素级关键点；

步骤K2、在每个像素级关键点周围进行亚像素求解，这一步由以下步骤完成：

步骤K21、将以每个像素级关键点为中心与其相邻的8个像素点围成的区域划分成N×N份，每个像素级关键点与其8个邻近之间的所有点，即：这个像素级关键点的亚像素点；将以每个像素级关键点为中心与其相邻的8个像素点围成的区域中的所有定义为：点集S(参见图8)；N为大于或等于3的整数；

步骤K22、搜索点集S中梯度最大的点的位置(i_m，j_m)；

步骤K23、将以梯度最大的点的位置(i_m，j_m)为中心的与其周围8个亚相素点之间围成的区域进行二次曲面拟合(参见图9)，并求解二次曲面的极值点作为这个像素级关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像。

本步骤具体为：在(i_m，j_m)周围3×3细分区域进行一次二次曲面拟合，参见图4.2，图中多边形所围的9个点就用于曲面拟合，这9个点的中心点就是(i_m，J_m)

二次曲面的函数式如下：

g(x，y)＝ax²+by²+cxy+dx+ey+f

其中，a，b，c，d，e，f是六个待求参数，而可用的点有9个，可以列写9个方程，方程的个数将多于未知数的个数，在此，借助最小二乘方法求解。

方程组列写如下：

$\left[\begin{array}{cccccc}{x}_1^2& y_1^2& x_1{y}_1& x_1& y_1& 1\\ x_2^2& y_2^2& x_2{y}_2& x_2& y_2& 1\\ .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .\\ x_9^2& y_9^2& x_9{y}_9& x_9& y_9& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}a\\ b\\ .\\ .\\ .\\ f\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}g(x_1,y_1)\\ g(x_2,y_2)\\ .\\ .\\ .\\ g(x_9,y_9)\end{array}\right]$

为方便分析，将方程组简写为：Ax＝b

则未知参数可以通过最小二乘方法得到，即：

x＝(A^T A)^-1 A^T b

由于求逆运算的运算量非常大，考虑到虽然点的位置会发生变化，但这9个点之间的相对位置关系并不变化，所以通过设定中心点坐标为(0，0)，其余点则相应变化，并且认为图像向下方向是y轴的正方向，向右是x轴正方向，则参数矩阵A将是一个定值，而仅有b是变化的。通过离线求解得到(A^TA)^-1A^T，然后代入b值即可容易得到相应的曲面参数。

求解二次曲面的极值点，也就是求解二次曲面梯度为零的位置，方程如下：

$m_x=\frac{\mathrm{bd}-\mathrm{ce}}{c^2-\mathrm{ab}},$ $m_y=\frac{\mathrm{ae}-\mathrm{cd}}{c^2-\mathrm{ab}}$

但是改坐标是相对于拟合中心点的坐标而言的，所以最后的结果还要加上中心点坐标，也就是(i_m+m_x，j_m+m_y)。

对步骤五中宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用最小二乘直线拟合法去噪，获得去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤X1、将每个经过亚像素求解得到的点采用迭代最小二乘法进行直线拟合，得到拟合直线；

步骤X2、求解用于拟合直线的点到该点对应的拟合直线之间的距离；

步骤X3、判断步骤X2获得的距离是否高于预先设定的阈值，如果判断结果为是，则将该用于拟合直线的点作为背景点；如果判断结果为否，则将该用于拟合直线的点作为边缘点。

对经过去噪之后的点再做一次最小二乘拟合，得到最终的直线参数

经过最小二乘去噪之后得到了边缘拟合点，参见图10，图中为便于显示，已将亚像素位置近似到像素级位置。图11是最终得到的边缘拟合直线，为便于显示也经过了像素级处理。

在得到两条边缘的直线参数后，发现，往往两条直线并不平行，所以，就不能通过随便选取直线上的点得到两条直线的距离。但是这种通过求点到直线的距离的并将其作为长度度量的方法是可取的，而且实际中正是使用了这种方式。分析发现，最大的距离一般出现在磁材的两端，也就是磁材两端的点到另一条直线的距离作为磁材长度的最大值。

本实施方式可以实现E型磁材的生产过程中的在线实时检测，其光学硬件系统包括以下几个器件：1、130万像素、8～24Hz帧频而且具有沿触发功能的摄像头；2、红色同轴光源(外径90x100mm)；3、工业精密测量用物方远心镜头。

摄像头的安装要求：搭建系统时需注意摄像头的像素是1280×1024，需将摄像头1280像素宽度的方向对准测量长度方向，并且正向，即：使传送带移动方向与摄像头视场方向正交，并且使工件的移动速度方向在像素坐标系下只投影在一个坐标轴上，在另一个坐标轴上没有投影。

光源的安装要求：光源高度距传送带20～25mm处，且光源安装平面与镜头光轴垂直，并与传送带平面平行。亮度调试均匀。

远心镜头安装要求：远心镜头安装到摄像机上，并且调试好光圈和聚焦，使图像聚焦于被测物上表面。

Claims (7)

1.基于光学检测的E型磁材分选方法，其特征是：它由以下步骤实现：

步骤一、使摄像头的光轴与所述待测E型磁材的E型面相垂直，然后采用摄像头对待测E型磁材的E型面进行拍照，获得待测E型磁材的E型面图像；所述图像的像素为1280×1024；

步骤二、将步骤一获得的待测E型材料图像与标准模板图像进行匹配，获得待测E型材料图像的测量区域；

步骤三、采用Sobel边缘检测方法联合Canny边缘检测方法对步骤二获得的待测E型材料图像的测量区域进行检测，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像；

步骤四、对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像采用Hough变换法去噪，获得去噪后的两条边的边缘图像；

步骤五、对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘中每条边的边缘上的所有像素关键点，并确定每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的亚像素点，并对每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的邻近的所有亚像素点进行求解，获得每个像素关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像；

步骤六、对步骤五中宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用最小二乘直线拟合法去噪，获得去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像；

步骤七、将步骤六获得的去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用加权最小二乘直线拟合法进行计算，获得宽度方向上两条边之间的距离，即是待测E型磁材E型面的长度；

步骤八、判断步骤七获得的待测E型磁材E型面的长度是否位于预先设定的标准长度范围的区间内，如果判断结果为是，则获得待测E型磁材是合格品；如果判断结果为否，则获得待测E型磁材是不合格品。

2.根据权利要求1所述的基于光学检测的E型磁材分选方法，其特征在于步骤二中所述将步骤一获得的待测E型材料图像与标准模板图像进行匹配，获得待测E型材料图像的测量区域的方法由以下步骤完成：

步骤A1、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小50倍，并将缩小50倍后的待测E型材料图像与缩小50倍后的标准模板图像采用归一化平方差法进行匹配，获得缩小50倍后的最佳匹配位置；

步骤A2、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小32倍，并将缩小32倍后的待测E型材料图像与缩小32倍后的标准模板图像在步骤A1获得的最佳匹配位置的上、下、左、右各向外扩展16个像素的范围内采用归一化平方误差法进行匹配，获得缩小32倍后的最佳匹配位置；

步骤A3、将待测E型材料图像和标准模板图像均缩小16倍，并将缩小16倍后的待测E型材料图像与缩小16倍后的标准模板图像在步骤A2获得的最佳匹配位置的上、下、左、右各向外扩展16个像素的范围内采用归一化平方误差法进行匹配，获得最终的最佳匹配位置，即获得待测E型材料图像的测量区域。

3.根据权利要求1所述的基于光学检测的E型磁材分选方法，其特征在于步骤三中采用Sobel边缘检测方法联合Canny边缘检测方法对步骤二获得的待测E型材料图像的测量区域进行检测，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤V1、采用Sobel边缘检测方法将待测E型材料图像与标准模板图像做卷积，并将获得的结果取绝对值后归一化到0～255的区间内；

步骤V2、设定高、低两个阈值h和l，将步骤V1中的归一化到0～255的区间内的值分别与两个阈值h和l进行比较，如果该值高于阈值h，则设定该值对应的像素点为边缘点；如果该值低于阈值l，则设定该值对应的像素点为背景点；如果该值位于[l，h]的区间内，则判断该值对应的像素点的相邻的8个像素点是否有边缘点，如果判断结果为是，则设定该值对应的像素点为边缘点；如果判断结果为否，则设定该值对应的像素点为背景点；

综合所有值对应的像素点的结果，获得边缘图像I1；

步骤V3、采用Canny边缘检测方法对待测E型材料图像进行边缘检测，获得边缘图像I2；

步骤V4、将步骤V2获得的边缘图像I1和步骤V3获得的边缘图像I2进行与运算，获得待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像。

4.根据权利要求1所述的基于光学检测的E型磁材分选方法，其特征在于步骤四中对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像采用Hough变换法去噪，获得去噪后的两条边的边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤W1、对步骤三获得的待测E型材料宽度方向上两条边的边缘图像中每个像素点在左、右各100个像素范围内分别进行直线提取，且所述直线的角度变化范围是65°～115°；

步骤W2、求解每一个边缘点到该点对应的直线的之间距离值，并判断所述距离值是否大于预先设定的阈值，如果判断结果为是，则将该点设定为背景点；如果判断结果为否，则保留该点为边缘点。

5.根据权利要求1所述的基于光学检测的E型磁材分选方法，其特征在于步骤五中所述对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘中每条边的边缘上的所有像素关键点，并确定每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的亚像素点，并对每个像素关键点与邻近的所有像素点之间的邻近的所有亚像素点进行求解，获得每个像素关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像的方法是由以下步骤实现：

步骤K1、对步骤四中获得去噪后的两条边的边缘图像进行水平搜索，确定图像中的两条边的边缘区域每一行梯度最大的点的位置，作为该点为像素级关键点；

步骤K2、在每个像素级关键点周围进行亚像素求解，这一步由以下步骤完成：

步骤K21、将以每个像素级关键点为中心与其相邻的8个像素点围成的区域划分成N×N份，每个像素级关键点与其8个邻近之间的所有点，即：这个像素级关键点的亚像素点；将以每个像素级关键点为中心与其相邻的8个像素点围成的区域中的所有定义为：点集S；N为大于或等于3的整数；

步骤K22、搜索点集S中梯度最大的点的位置(i_m，j_m)；

步骤K23、将以梯度最大的点的位置(i_m，j_m)为中心的与其周围8个亚相素点之间围成的区域进行二次曲面拟合，并求解二次曲面的极值点作为这个像素级关键点的亚像素级位置，综合所有像素关键点的亚像素级位置，获得宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像。

6.根据权利要求1所述的基于光学检测的E型磁材分选方法，其特征在于对步骤五中宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像采用最小二乘直线拟合法去噪，获得去噪后的宽度方向上两条边的亚像素级边缘图像的方法由以下步骤完成：

步骤X1、将每个经过亚像素求解得到的点采用迭代最小二乘法进行直线拟合，得到拟合直线；

步骤X2、求解用于拟合直线的点到该点对应的拟合直线之间的距离；

步骤X3、判断步骤X2获得的距离是否高于预先设定的阈值，如果判断结果为是，则将该用于拟合直线的点作为背景点；如果判断结果为否，则将该用于拟合直线的点作为边缘点。

7.根据权利要求1所述的基于光学检测的E型磁材分选方法，其特征在于步骤一中所述对待测E型磁材的E型面进行拍照是采用像素为130万、帧频为8～24Hz且具有沿触发功能的摄像头。

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