CN108182682A - 一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，包括以下具体操作步骤：S1：图像采集，从三个拍摄角度中各挑选出一张最清晰的图像进行保存；S2：灰度处理；S3：特征区域识别增强；S4：灰度值计算；S5：结果输出。本发明可以从不同的角度对工件进行图像捕获，从而实现从多个方位对工件进行检测，有利于提高工件检测的全面性，通过将三个图片分别进行灰度和缩放处理，有利于降低像素点的计算总数，减小计算机系统的运算时间，提高检测速度，在通过将三个图像进行合成，可以保证检测面的区域特征更加精确和明显，有利于提高检测精度。
Description
技术领域
本发明属于图像检测技术领域，具体涉及一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法。
背景技术
视觉图像检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图智能识别系统软件等通过分析这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备的系统。视觉图像检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。
在现有的图像检测处理方法中，通常对单一画面进行处理分析，由于拍摄角度不同，将会得出不同的分析结果，单一角度图像的处理结果会存在较大的误差，难以保证检测精度，而且，在计算图像中的像素点灰度时，需要对图像中所有的像素点进行计算，加重了计算机系统的负担，影响检测速度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，包括以下具体操作步骤：
S1：图像采集，通过高清摄像机对工件的检测面抓取图像，并将获取的图像保存在一个文件夹中，通过检测工件的顺序命名该文件夹；
S2：灰度处理，按照顺序对每个文件夹中的图像进行灰度处理，Gray＝(R+G+B)/3，将原图像中RGB(R,G,B)替换为RGB(Gray,Gray,Gray)，得到灰度化后的图像，保存；
S3：特征区域识别增强，通过图像识别对灰度化后的图像提取特征区域，并将特征区域缩放1.5倍后得到缩放图片，缩放后将图像进行合成，再对合成图片进行增强；
S4：灰度值计算，对合成图片中的所有像素点D的灰度值进行计算，并通过灰度值H与高度值的对应关系得出图像中的缺陷大小，设T为阈值，若存在一个像素点的灰度值H大于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数S,灰度值H小于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数V，若存在H大于T，则判断该工件为缺陷工件；若存在H小于T，但V/D大于30％，则判断该工件为缺陷工件；
S5：结果输出，输出判断结果，并将缺陷工件的合成图片保存在该工件的文件夹中保存，将该文件夹移入缺陷工件数据库中保存，同时将缺陷工件挑选出，继续下一工件的检测。
优选的，所述高清摄像机设置有三组，并分别从三个角度从检测面的上方抓取图像，每个高清摄像机拍摄多张图像，挑选出一张最清晰的图像进行保存。
本发明的技术效果和优点：
本发明可以从不同的角度对工件进行图像捕获，从而实现从多个方位对工件进行检测，有利于提高工件检测的全面性，通过将三个图片分别进行灰度和缩放处理，有利于降低像素点的计算总数，减小计算机系统的运算时间，提高检测速度，在通过将三个图像进行合成，可以保证检测面的区域特征更加精确和明显，有利于提高检测精度。
附图说明
图1为本发明一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，包括以下具体操作步骤：
S1：图像采集，通过高清摄像机对工件的检测面抓取图像，所述高清摄像机设置有三组，并分别从三个角度从检测面的上方抓取图像，每个高清摄像机拍摄多张图像，从三个拍摄角度中各挑选出一张最清晰的图像进行保存，并将获取的图像保存在一个文件夹中，通过检测工件的顺序命名该文件夹；
S2：灰度处理，按照顺序对每个文件夹中的图像进行灰度处理，Gray＝(R+G+B)/3，将原图像中RGB(R,G,B)替换为RGB(Gray,Gray,Gray)，得到灰度化后的图像，保存；
S3：特征区域识别增强，通过图像识别对灰度化后的图像提取特征区域，并将特征区域缩放1.5倍后得到缩放图片，提取三个缩放图片内的图像信息，并将相似区域进行拟合后合成，再对合成图片进行增强；
S4：灰度值计算，对合成图片中的所有像素点D的灰度值进行计算，并通过灰度值H与高度值的对应关系得出图像中的缺陷大小，设T为阈值，若存在一个像素点的灰度值H大于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数S,灰度值H小于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数V，若存在H大于T，则判断该工件为缺陷工件；若存在H小于T，但V/D大于30％，则判断该工件为缺陷工件；
S5：结果输出，输出判断结果，并将缺陷工件的合成图片保存在该工件的文件夹中保存，将该文件夹移入缺陷工件数据库中保存，同时将缺陷工件挑选出，继续下一工件的检测。
本发明可以从不同的角度对工件进行图像捕获，从而实现从多个方位对工件进行检测，有利于提高工件检测的全面性，通过将三个图片分别进行灰度和缩放处理，有利于降低像素点的计算总数，减小计算机系统的运算时间，提高检测速度，在通过将三个图像进行合成，可以保证检测面的区域特征更加精确和明显，有利于提高检测精度。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，其特征在于：包括以下具体操作步骤：
S1：图像采集，通过高清摄像机对工件的检测面抓取图像，并将获取的图像保存在一个文件夹中，通过检测工件的顺序命名该文件夹；
S2：灰度处理，按照顺序对每个文件夹中的图像进行灰度处理，Gray＝(R+G+B)/3，将原图像中RGB(R,G,B)替换为RGB(Gray,Gray,Gray)，得到灰度化后的图像，保存；
S3：特征区域识别增强，通过图像识别对灰度化后的图像提取特征区域，并将特征区域缩放1.5倍后得到缩放图片，缩放后将图像进行合成，再对合成图片进行增强；
S4：灰度值计算，对合成图片中的所有像素点D的灰度值进行计算，并通过灰度值H与高度值的对应关系得出图像中的缺陷大小，设T为阈值，若存在一个像素点的灰度值H大于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数S,灰度值H小于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数V，若存在H大于T，则判断该工件为缺陷工件；若存在H小于T，但V/D大于30％，则判断该工件为缺陷工件；
S5：结果输出，输出判断结果，并将缺陷工件的合成图片保存在该工件的文件夹中保存，将该文件夹移入缺陷工件数据库中保存，同时将缺陷工件挑选出，继续下一工件的检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，其特征在于：所述高清摄像机设置有三组，并分别从三个角度从检测面的上方抓取图像，每个高清摄像机拍摄多张图像，挑选出一张最清晰的图像进行保存。
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