CN109211919A - 磁瓦崩缺区域的识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种磁瓦崩缺区域的识别方法及装置。其中，该方法包括：获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域；对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。本发明解决了相关技术中采用人工方式对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测导致的检测结果的可靠性较低的技术问题。

Description

磁瓦崩缺区域的识别方法及装置

技术领域

本发明涉及视觉检测技术领域，具体而言，涉及一种磁瓦崩缺区域的识别方法及装置。

背景技术

磁瓦产品的一致性较差，表面拉丝纹理特征和颜色均匀性不好，而目前对于磁瓦的表面崩缺缺陷的检测还主要依赖于人工目视抽检，不仅导致磁瓦产品的检测效率较低，无法精准地检测到磁瓦产品的崩缺缺陷。另外一个方面人工无法长时间集中精力对焦微小崩缺缺陷，会导致磁瓦产品检测结果中误判率较高。

针对上述相关技术中采用人工方式对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测导致的检测结果的可靠性较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种磁瓦崩缺区域的识别方法及装置，以至少解决相关技术中采用人工方式对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测导致的检测结果的可靠性较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种磁瓦崩缺区域的识别方法，包括：获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；通过预定方式获取所述磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域，其中，所述特征区域是所述磁瓦产品中存在崩缺的区域；对所述特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域。

可选地，获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像包括：获取所述磁瓦产品所在的原始图像；通过特定方式对所述原始图像进行预处理；从预处理后的原始图像中提取所述磁瓦产品图像。

可选地，通过预定方式获取所述磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域包括：确定所述磁瓦产品在所述磁瓦产品图像中的角度；根据所述角度对所述磁瓦产品图像进行旋转操作；在确定进行旋转操作后的磁瓦产品图像满足预定条件时，从磁瓦产品图像中分割出磁瓦检测区域，其中，所述预定条件为所述磁瓦产品的最小外包矩形平行于所述磁瓦产品图像所在的坐标系。

可选地，在通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域之前，该磁瓦崩缺区域的识别方法还包括：通过均衡直方图像图像增强方式对所述磁瓦检测区域进行图像增强。

可选地，通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域包括：通过傅里叶变换方式将磁瓦检测区域对应的第一时域图像转换成频率域图像；对所述频率域图像进行过滤；将过滤后的频率域图像转换为第二时域图像，得到所述特征区域。

可选地，对所述特征区域进行图像增强处理包括：对所述特征区域进行区域划分，得到第一特征区域和第二特征区域；对所述第一特征区域进行指数函数图像增强得到第一特征图像，并对所述第二特征区域进行对数函数图像增强得到第二特征图像。

可选地，基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域包括：在第一特征图像和第二特征图像的灰度值满足预设条件的情况下，将所述第一特征图像和所述第二特征图像相减，得到所述崩缺区域，其中，所述预设条件为图像灰度值在0到255范围之间。

可选地，在基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域之后，该磁瓦崩缺区域的识别方法还包括：提取所述磁瓦产品中的崩缺区域；将所述崩缺区域拟合到磁瓦产品图像上。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种磁瓦崩缺区域的识别装置，包括：第一获取单元，用于获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；第二获取单元，用于通过预定方式获取所述磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；第一确定单元，用于通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域，其中，所述特征区域是所述磁瓦产品中存在崩缺的区域；第二确定单元，用于对所述特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域。

可选地，所述第一获取单元包括：第一获取模块，用于获取所述磁瓦产品所在的原始图像；处理模块，用于通过特定方式对所述原始图像进行预处理；提取模块，用于从预处理后的原始图像中提取所述磁瓦产品图像。

可选地，所述第二获取单元包括：确定模块，用于确定所述磁瓦产品在所述磁瓦产品图像中的角度；旋转模块，用于根据所述角度对所述磁瓦产品图像进行旋转操作；分割模块，用于在确定进行旋转操作后的磁瓦产品图像满足预定条件时，从磁瓦产品图像中分割出磁瓦检测区域，其中，所述预定条件为所述磁瓦产品的最小外包矩形平行于所述磁瓦产品图像所在的坐标系。

可选地，该磁瓦崩缺区域的识别装置还包括：处理单元，用于在通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域之前，通过均衡直方图像图像增强方式对所述磁瓦检测区域进行图像增强。

可选地，所述第一确定单元包括：转换模块，用于通过傅里叶变换方式将磁瓦检测区域对应的第一时域图像转换成频率域图像；过滤模块，用于对所述频率域图像进行过滤；第二获取模块，用于将过滤后的频率域图像转换为第二时域图像，得到所述特征区域。

可选地，所述第二确定单元包括：第三获取模块，用于对所述特征区域进行区域划分，得到第一特征区域和第二特征区域；第四获取模块，用于对所述第一特征区域进行指数函数图像增强得到第一特征图像，并对所述第二特征区域进行对数函数图像增强得到第二特征图像。

可选地，所述第二确定单元包括：第五获取模块，用于在第一特征图像和第二特征图像的灰度值满足预设条件的情况下，将所述第一特征图像和所述第二特征图像相减，得到所述崩缺区域，其中，所述预设条件为图像灰度值在0到255范围之间。

可选地，该磁瓦崩缺区域的识别装置还包括：提取单元，用于在基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域之后，提取所述磁瓦产品中的崩缺区域；拟合单元，用于将所述崩缺区域拟合到磁瓦产品图像上。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述中任意一项所述的磁瓦崩缺区域的识别方法。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的磁瓦崩缺区域的识别方法。

在本发明实施例中，采用获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域；对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域，通过本发明实施例提供的磁瓦崩缺区域的识别方法可以实现对待检测的磁瓦产品进行自动化检测的目的，达到了提高磁瓦产品的合格率并节约人工成本的技术效果，同时利用自动化检测技术替代人工检测，解放了劳动力，提高了生产效率，进而解决了相关技术中采用人工方式对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测导致的检测结果的可靠性较低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的磁瓦崩缺区域的识别方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的磁瓦产品图像的示意图；

图3是根据本发明实施例的磁瓦产品的示意图；

图4是根据本发明实施例的线性直方图图像增强后的磁瓦产品图像的示意图；

图5是根据本发明实施例的从原始图像中分割出来的磁瓦产品图像的示意图；

图6是根据本发明实施例的旋转操作后的磁瓦产品图像的示意图；

图7是根据本发明实施例的磁瓦检测区域的示意图；

图8是根据本发明实施例的均衡直方图图像增强后的磁瓦检测区域的示意图；

图9是根据本发明实施例的频率域图像的示意图；

图10是根据本发明实施例的滤波器创建的示意图；

图11是根据本发明实施例的频率域图像过滤的示意图；

图12是根据本发明实施例的第二时域图像的示意图；

图13是根据本发明实施例的第一特征区域图像增强的示意图；

图14是根据本发明实施例的第二特征区域图像增强的示意图；

图15是根据本发明实施例的基于指数函数进行图像增强后的第一特征区域的示意图；

图16是根据本发明实施例的基于对数函数进行图像增强后的第二特征区域的示意图；

图17是根据本发明实施例的崩缺区域的示意图；

图18是根据本发明实施例的提取出来的崩缺区域的示意图；

图19是根据本发明实施例的崩缺区域显示在磁瓦产品图像的示意图；

图20是根据本发明实施例的磁瓦崩缺区域的识别方法的优选流程图；

图21是根据本发明实施例的磁瓦崩缺区域的识别装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为了便于描述，下面对本发明实施例中出现的部分名词或术语进行详细说明：

最小外包矩形：是包围图元，且平行于轴的最小外界矩形。

图像增强：是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择第突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特征相匹配。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种磁瓦崩缺区域的识别方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的磁瓦崩缺区域的识别方法的流程图，如图1所示，该磁瓦崩缺区域的识别方法包括如下步骤：

步骤S102，获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像。

为了实现磁瓦产品表面裂纹的全自动化检测，需要获取磁瓦的实时图像(即磁瓦产品图像)，并利用图像处理技术分析出磁瓦产品表面的崩缺缺陷。其中，图2是根据本发明实施例的磁瓦产品图像的示意图。

可选地，获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像可以包括：获取磁瓦产品所在的原始图像；通过特定方式对原始图像进行预处理；从预处理后的原始图像中提取磁瓦产品图像。即，对磁瓦产品所在的原始图像进行图像增强预处理，在此基础上可以轻松第从原始图像中将磁瓦产品图像分割出来。其中，该图像增强为线性直方图图像增强。其中，图3是根据本发明实施例的磁瓦产品的示意图。图4是根据本发明实施例的线性直方图图像增强后的磁瓦产品图像的示意图。图5是根据本发明实施例的从原始图像中分割出来的磁瓦产品图像的示意图。

步骤S104，通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域。

可选地，通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域可以包括：确定磁瓦产品在磁瓦产品图像中的角度；根据角度对磁瓦产品图像进行旋转操作；在确定进行旋转操作后的磁瓦产品图像满足预定条件时，从磁瓦产品图像中分割出磁瓦检测区域，其中，预定条件为磁瓦产品的最小外包矩形平行于磁瓦产品图像所在的坐标系。

即，在将磁瓦产品图像从原始图像中分割出来之后，计算出磁瓦产品在磁瓦产品图像中的角度，并对磁瓦产品图像进行旋转操作，图6是根据本发明实施例的旋转操作后的磁瓦产品图像的示意图。令磁瓦产品的最小外包矩形平行于磁瓦产品图像所在的坐标系。重复上述步骤，将磁瓦检测区域从磁瓦产品图像中分割出来，图7是根据本发明实施例的磁瓦检测区域的示意图。

步骤S106，通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域。

步骤S108，对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。

通过上述步骤，可以获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域；对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。相对于相关技术中在对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测时主要依赖于人工目视抽检，容易导致磁瓦产品的检测效率较低，无法精准地检测到磁瓦产品的崩缺缺陷的弊端。通过本发明实施例提供的磁瓦崩缺区域的识别方法可以实现对待检测的磁瓦产品进行自动化检测的目的，达到了提高磁瓦产品的合格率并节约人工成本的技术效果，同时利用自动化检测技术替代人工检测，解放了劳动力，提高了生产效率，进而解决了相关技术中采用人工方式对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测导致的检测结果的可靠性较低的技术问题。

作为本发明一个可选的实施例，在通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域之前，该磁瓦崩缺区域的识别方法还可以包括：通过均衡直方图像图像增强方式对磁瓦检测区域进行图像增强。图8是根据本发明实施例的均衡直方图图像增强后的磁瓦检测区域的示意图。

在上述步骤S106中，通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域可以包括：通过傅里叶变换方式将磁瓦检测区域对应的第一时域图像转换成频率域图像；对频率域图像进行过滤；将过滤后的频率域图像转换为第二时域图像，得到特征区域。

例如，在通过均衡直方图像图像增强方式对磁瓦检测区域进行图像增强之后，接着进行傅里叶变换，将磁瓦检测区域对应的第一时域图像转换成频率域图像，其中，图9是根据本发明实施例的频率域图像的示意图，如图9所示，从频率域图像中可以看到，磁瓦产品图像中的表面拉丝纹理特征恰好就是频率域图像中心上方和下方的白色区域。因此设计出一种滤波器，图10是根据本发明实施例的滤波器创建的示意图。其中，在本发明实施例中滤波器由三个部分组成，分别为图像上方的矩形、图像中间的一个圆形以及图像下方的一个矩形，用该滤波器过滤掉频率域图像中的干扰因素，图11是根据本发明实施例的频率域图像过滤的示意图，再进行傅里叶转换，将频率域图像转换为第二时域图像，图12是根据本发明实施例的第二时域图像的示意图。

在上述步骤S108中，对特征区域进行图像增强处理可以包括：对特征区域进行区域划分，得到第一特征区域和第二特征区域；对第一特征区域进行指数函数图像增强得到第一特征图像，并对第二特征区域进行对数函数图像增强得到第二特征图像。

例如，可以对经过傅里叶变换后的图像根据不同区域特征分别处理，得到第一特征区域(即白色区域)和第二特征区域(即黑色区域)，图13是根据本发明实施例的第一特征区域图像增强的示意图，图14是根据本发明实施例的第二特征区域图像增强的示意图。另外，为了获得更好的算法处理性能和鲁棒性，进一步地对第一特征区域进行指数函数图像增强，使第一特征区域更白；并对第二特征区域进行对数函数图像增强，使第二特征区域更黑。图15是根据本发明实施例的基于指数函数进行图像增强后的第一特征区域的示意图，图16是根据本发明实施例的基于对数函数进行图像增强后的第二特征区域的示意图。

另外，在上述步骤S108中，基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域可以包括：在第一特征图像和第二特征图像的灰度值满足预设条件的情况下，将第一特征图像和第二特征图像相减，得到崩缺区域，其中，预设条件为图像灰度值在0到255范围之间。

例如，可以根据往下溢出截止为0，往上溢出截止为255的原则，严格控制图像灰度值范围在0到255范围之间，并将第一特征图像和第二特征图像相减，得到相减后的图像，即崩缺区域。图17是根据本发明实施例的崩缺区域的示意图，如图17所示，可以明显地发现磁瓦产品表面崩缺缺陷区域处于高亮状态。

优选的，在基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域之后，该磁瓦崩缺区域的识别方法还可以包括：提取磁瓦产品中的崩缺区域；将崩缺区域拟合到磁瓦产品图像上。

例如，可以对崩缺区域进行灰度阈值分割和形态学处理，将崩缺区域提取出来，图18是根据本发明实施例的提取出来的崩缺区域的示意图，并将提取出来的崩缺区域显示在磁瓦产品图像中，图19是根据本发明实施例的崩缺区域显示在磁瓦产品图像的示意图。

下面结合附图对本发明一个可选的实施例进行详细说明。

图20是根据本发明实施例的磁瓦崩缺区域的识别方法的优选流程图，如图20所示，首先，获取磁瓦产品图像(即实时图像)；在利用线性直方图图像增强方式对磁瓦产品图像进行图像增强处理之后，将磁瓦检测区域从磁瓦产品图像中分割出来；对磁瓦产品图像进行图像旋转操作，对磁瓦检测区域进行分割后，进行均衡直方图图像增强；接下来，利用傅里叶转换方式对磁瓦检测区域进行处理，并创建滤波器；利用创建的滤波器对经傅里叶转换后得到的频率域图像进行滤波处理；将滤波处理后的频率域图像再经傅里叶变换方式转换为时域图像(即第二时域图像)；将经傅里叶转换方式处理后的图像分区域处理，具体地：进行白色区域图像增强(即第一特征区域图像增强)和黑色区域图像增强(即第二特征区域图像增强)其中，可以通过指数函数图像增强方式对白色区域进行增强，同时通过对数函数图像增强方式对黑色区域进行增强；将图像增强后得到的第一特征图像和第二特征图像进行相减操作；对相减操作后得到的图像进行灰度阈值分割和形态学处理，得到崩缺区域；最后，将崩缺区域显示在磁瓦产品图像中。

通过本发明实施例提供的磁瓦崩缺区域的识别方法，可以实现利用机器视觉检测技术识别磁瓦产品表面的崩缺区域。首先需要搭建自动化装置获取磁瓦产品的实时图像，将磁瓦产品从背景中分割出来得到磁瓦检测区域，并在磁瓦几何中心为旋转中心，对图像进行旋转，然后将图像进行傅里叶变换，去掉噪声干扰并进行傅里叶逆变换，最后分别利用指数函数和对数函数对不同感性区域进行图像增强后相减，并通过区域分割得到崩缺区域。

另外，在本发明实施例中，视觉检测算法的核心思想将磁瓦的实时图像从时域图像转换为频率域图像后再进行处理，可以将磁瓦表面的拉丝纹理特征和颜色的不均匀性特征有效过滤掉，凸显出表面的崩缺缺陷。需要说明的是，可以将磁瓦的实时图像直接从时域图像中进行处理，利用多步的灰度阈值分割算法和形态学算法将磁瓦表面崩缺缺陷提取出来。

实施例2

根据本发明实施例还提供了一种磁瓦崩缺区域的识别装置，需要说明的是，本发明实施例的磁瓦崩缺区域的识别装置可以用于执行本发明实施例所提供的磁瓦崩缺区域的识别方法。以下对本发明实施例提供的磁瓦崩缺区域的识别装置进行介绍。

图21是根据本发明实施例的磁瓦崩缺区域的识别装置的示意图，如图21所示，该磁瓦崩缺区域的识别装置可以包括：第一获取单元2101，第二获取单元2103，第一确定单元2105以及第二确定单元2107。下面对该磁瓦崩缺区域的识别装置进行详细说明。

第一获取单元2101，用于获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像。

第二获取单元2103，用于通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域。

第一确定单元2105，用于通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域。

第二确定单元2107，用于对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。

在本实施例中，可以采用第一获取单元获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；并利用第二获取单元通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；然后利用第一确定单元通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域；以及利用第二确定单元对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。相对于相关技术中在对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测时主要依赖于人工目视抽检，容易导致磁瓦产品的检测效率较低，无法精准地检测到磁瓦产品的崩缺缺陷的弊端。通过本发明实施例提供的磁瓦崩缺区域的识别装置可以实现对待检测的磁瓦产品进行自动化检测的目的，达到了提高磁瓦产品的合格率并节约人工成本的技术效果，同时利用自动化检测技术替代人工检测，解放了劳动力，提高了生产效率，进而解决了相关技术中采用人工方式对磁瓦产品的崩缺缺陷进行检测导致的检测结果的可靠性较低的技术问题。

作为本发明一个可选的实施例，上述第一获取单元可以包括：第一获取模块，用于获取磁瓦产品所在的原始图像；处理模块，用于通过特定方式对原始图像进行预处理；提取模块，用于从预处理后的原始图像中提取磁瓦产品图像。

作为本发明一个可选的实施例，上述第二获取单元可以包括：确定模块，用于确定磁瓦产品在磁瓦产品图像中的角度；旋转模块，用于根据角度对磁瓦产品图像进行旋转操作；分割模块，用于在确定进行旋转操作后的磁瓦产品图像满足预定条件时，从磁瓦产品图像中分割出磁瓦检测区域，其中，预定条件为磁瓦产品的最小外包矩形平行于磁瓦产品图像所在的坐标系。

作为本发明一个可选的实施例，该磁瓦崩缺区域的识别装置还可以包括：处理单元，用于在通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域之前，通过均衡直方图像图像增强方式对磁瓦检测区域进行图像增强。

作为本发明一个可选的实施例，上述第一确定单元可以包括：转换模块，用于通过傅里叶变换方式将磁瓦检测区域对应的第一时域图像转换成频率域图像；过滤模块，用于对频率域图像进行过滤；第二获取模块，用于将过滤后的频率域图像转换为第二时域图像，得到特征区域。

作为本发明一个可选的实施例，上述第二确定单元可以包括：第三获取模块，用于对特征区域进行区域划分，得到第一特征区域和第二特征区域；第四获取模块，用于对第一特征区域进行指数函数图像增强得到第一特征图像，并对第二特征区域进行对数函数图像增强得到第二特征图像。

作为本发明一个可选的实施例，上述第二确定单元可以包括：第五获取模块，用于在第一特征图像和第二特征图像的灰度值满足预设条件的情况下，将第一特征图像和第二特征图像相减，得到崩缺区域，其中，预设条件为图像灰度值在0到255范围之间。

作为本发明一个可选的实施例，该磁瓦崩缺区域的识别装置还可以包括：提取单元，用于在基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域之后，提取磁瓦产品中的崩缺区域；拟合单元，用于将崩缺区域拟合到磁瓦产品图像上。

上述磁瓦崩缺区域的识别装置可以包括处理器和存储器，上述第一获取单元2101，第二获取单元2103，第一确定单元2105以及第二确定单元2107等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

上述处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。

上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述中任意一项的磁瓦崩缺区域的识别方法。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的磁瓦崩缺区域的识别方法。

在本发明实施例中还提供了一种设备，该设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域；对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。

在本发明实施例中还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；通过预定方式获取磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；通过傅里叶变换方式确定磁瓦检测区域内的特征区域，其中，特征区域是磁瓦产品中存在崩缺的区域；对特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定磁瓦产品中的崩缺区域。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种磁瓦崩缺区域的识别方法，其特征在于，包括：

获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；

通过预定方式获取所述磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；

通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域，其中，所述特征区域是所述磁瓦产品中存在崩缺的区域；

对所述特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像包括：

获取所述磁瓦产品所在的原始图像；

通过特定方式对所述原始图像进行预处理；

从预处理后的原始图像中提取所述磁瓦产品图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预定方式获取所述磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域包括：

确定所述磁瓦产品在所述磁瓦产品图像中的角度；

根据所述角度对所述磁瓦产品图像进行旋转操作；

在确定进行旋转操作后的磁瓦产品图像满足预定条件时，从磁瓦产品图像中分割出磁瓦检测区域，其中，所述预定条件为所述磁瓦产品的最小外包矩形平行于所述磁瓦产品图像所在的坐标系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域之前，还包括：

通过均衡直方图像图像增强方式对所述磁瓦检测区域进行图像增强。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域包括：

通过傅里叶变换方式将磁瓦检测区域对应的第一时域图像转换成频率域图像；

对所述频率域图像进行过滤；

将过滤后的频率域图像转换为第二时域图像，得到所述特征区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述特征区域进行图像增强处理包括：

对所述特征区域进行区域划分，得到第一特征区域和第二特征区域；

对所述第一特征区域进行指数函数图像增强得到第一特征图像，并对所述第二特征区域进行对数函数图像增强得到第二特征图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域包括：

在第一特征图像和第二特征图像的灰度值满足预设条件的情况下，将所述第一特征图像和所述第二特征图像相减，得到所述崩缺区域，其中，所述预设条件为图像灰度值在0到255范围之间。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，在基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域之后，还包括：

提取所述磁瓦产品中的崩缺区域；

将所述崩缺区域拟合到磁瓦产品图像上。

9.一种磁瓦崩缺区域的识别装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取待检测的磁瓦产品的磁瓦产品图像；

第二获取单元，用于通过预定方式获取所述磁瓦产品图像中的磁瓦检测区域；

第一确定单元，用于通过傅里叶变换方式确定所述磁瓦检测区域内的特征区域，其中，所述特征区域是所述磁瓦产品中存在崩缺的区域；

第二确定单元，用于对所述特征区域进行图像增强处理，并基于图像增强处理后的特征区域确定所述磁瓦产品中的崩缺区域。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至8中任意一项所述的磁瓦崩缺区域的识别方法。

11.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至8中任意一项所述的磁瓦崩缺区域的识别方法。