CN113436138A - 一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法 - Google Patents

一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，通过对采集到的样本进行图像处理得到更加丰富多样的样本集，从而实现在缺少实际的丰富样本的情况下提供足够丰富的样本用于机器学习，本发明通过上述设置解决了现有技术在应用于航空飞行器零件等具有批量小而品种多的物品进行机器学习时缺乏丰富样本集的问题，同时还提高了机器学习的精确率。

Description

一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法
技术领域
本发明属于计算机机器学习图像识别技术领域，具体地说，涉及一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法。
背景技术
航空飞行器的结构件具有批量小品种多等特点，故在利用机器学习方法对零件进行识别时，能够采集到的零件图像比较少，直接通过原始图像很难训练出一个准确率比较高的模型。训练样本集中样本的丰富程度对于机器学习而言具有极大的影响，在缺乏足够的样本训练集的情况下得到的图像识别的准确率是较低的。
发明内容
本发明针对现有技术在应用于航空飞行器零件等具有批量小而品种多的物品进行机器学习时缺乏丰富样本集的问题，提出了一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，通过对采集到的样本进行图像处理得到更加丰富多样的样本集，从而实现在缺少实际的丰富样本的情况下提供足够丰富的样本用于机器学习，进而提高了机器学习的精确率。
本发明具体实现内容如下：
本发明提出了一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，包括以下步骤：
步骤1：从航空结构件的数模文件中获取零件各个视角的视图图像，并将获取的视图作为零件数模原始图像；
步骤2：将获取的零件数模原始图像进行图像变换处理，得到变换后的原始图像，并将变换后的原始图像中的零件进行区域裁剪，将区域裁剪出的零件的原始图像采用skPartImgFill方法填充为尺寸一致的图像并加入训练集中作为训练样本；对于训练集中的训练样本，进行灰度处理，将训练样本中的零件的轮廓特征的像素点设置为白色，将零件的非轮廓特征的像素点设置为黑色；
步骤3：采集零件的实体图像，并对实体图像进行高斯核滤波，对滤波后的图像进行图像处理裁剪得到实物图像中的零件实物区域图像，然后对裁剪得到的零件实物区域图像基于训练集的训练样本采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算，并输出图像预处理运算的结果作为后续机器学习零件识别的输入图像。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤2中采用所述skPartImgFill方法进行填充的具体操作为：
首先计算裁剪出的零件的原始图像的长度W、高度H和长高的差值d，并设置第一次添加值m和第二次添加值n；具体计算如下：
d＝|w-H| (1)；
Figure BDA0003001878860000021
Figure BDA0003001878860000022
其中：式(2)分别表示第一次添加值m为长度W和高度H的差值d的一半向上取整的值；
式(3)表示第二次添加值n为长度W和高度H的差值d的一半向上取整的值；
然后进行长度W和高度H的大小判断：
如果W>H,在裁剪出的零件的原始图像前方添加m行全0矩阵，后方添加n行全0矩阵；
如果W<H,在裁剪出的零件的原始图像前方添加m列全0矩阵，在图像后方添加n列全0矩阵；
最后将添加了全0矩阵后的图像缩放为单通道图像，并作为输出图像加入训练集中作为训练样本。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤2中的所述图像变换处理包括图像旋转和图像缩放和图像裁剪。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述区域裁剪得到的零件实物区域图像的图像面积大于对应的被区域裁剪的变换后的原始图像的图像面积的70％。
为了更好地实现本发明，进一步地，对于训练集中的训练样本的零件的白色区域进行随机丢弃并替换为黑色，并对替换后的训练样本中的零件进行缩放、旋转、区域裁剪操作，然后再填充为与训练集中的训练样本尺寸一致的图像同样保存到样本中作为训练样本。
为了更好地实现本发明，进一步地，设定随机丢弃零件的白色区域并替换为黑色区域的比例为比例a，所述比例a为根据实际需求自定义的值。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤3中对滤波后的图像进行图像处理裁剪得到实物图像中的零件实物区域图像的具体操作为：首先对经过高斯核滤波后的图像使用
Figure BDA0003001878860000023
卷积核进行卷积，然后对卷积后的结果进行灰度处理，并对灰度处理后的结果进行二值化处理，然后计算出实物图像中各个零件轮廓的面积大小，获得实物图像中零件实物所在的区域并进行裁剪，得到零件实物区域图像。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤3中采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算的步骤为：
首先对零件实物区域图像中的每一个像素点都与周围的像素点进行求差计算，然后将差的绝对值累计再求平方，具体计算公式如下：
img[i，j]＝(|img[i，j]-img[i-1，j-1]|+|img[i，j[-ing[i-1，j]|+|img[i，j]-ing[i- 1，j+1]|+|img[i，j]-img[i，j-1]|+|img[i，j]-img[i，j+1]|+|img[i，j]-img[i+1，j- 1]|+|img[i，j]-img[i+1，j]|+|img[i，j]-img[i+1，j+1]|)2 (4)；
式(4)中，img表示裁剪后的图像，img[i，j]表示图像的第i行第j列的点同时也代表与周围点进行求差的点；
img[i-1，j-1]为img[i，j]左上角的点；
img[i-1，j]为img[i，j]上方的点；
img[i-1，j+1]为img[i，j]右上角的点；
img[i，j-1]为img[i，j]左边的点；
img[i，j+1]为img[i，j]右边的点；
img[i+1，j]为img[i，j]左下角的点；
img[i+1，j]为img[i，j]正下方的点；
img[i+1，j+1]为img[i，j]右下角的点；
然后通过上述操作求得图像中所有的点的值img[i，j]，得到新的轮廓图像imgL；
最后对新的轮廓图像imgL采用skPartImgFill方法填充为尺寸一致的图像作为后续机器学习零件识别的输入图像。
为了更好地实现本发明，进一步地，当计算得到的某个点的img[i，j]＞128时，将对应的像素点的值设置为255，若img[i，j]＜128，则将对应的像素点的值设置为0，然后计算出所有的点的像素值得到新的轮廓图像imgL。
为了更好地实现本发明，进一步地，将添加了全0矩阵后的图像缩放为大小为224*224 的单通道图像。
本发明与现有技术相比具有以下优点及有益效果：
(1)进行图像变换处理，将少量的样本集变换得到更加丰富的样本集，增加了样本的丰富程度，提高了机器学习的识别效率；
(2)通过将图像填充为一样的尺寸再用作训练样本，避免了因尺寸不一在实际训练时造成的形变误差；
(3)通过将白色轮廓的像素点随机替换为黑色，进一步地再次增加了样本集的丰富程度，从而再次提高了及其学习的识别效率；
(4)采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算，将图像中质量偏低的点给替换，放大图像中的有效特征点，增强图像质量，进而提高后续机器学习的识别精度。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术工作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。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；也可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1：
本实施例提出了一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，包括以下步骤：
步骤1：从航空结构件的数模文件中获取零件各个视角的视图图像，并将获取的视图作为零件数模原始图像；
步骤2：将获取的零件数模原始图像进行图像变换处理，得到变换后的原始图像，并将变换后的原始图像中的零件进行区域裁剪，将区域裁剪出的零件的原始图像采用skPartImgFill方法填充为尺寸一致的图像并加入训练集中作为训练样本；对于训练集中的训练样本，进行灰度处理，将训练样本中的零件的轮廓特征的像素点设置为白色，将零件的非轮廓特征的像素点设置为黑色；所述图像变换处理包括图像旋转和图像缩放和图像裁剪所述区域裁剪得到的零件实物区域图像的图像面积大于对应的被区域裁剪的变换后的原始图像的图像面积的70％；
步骤3：采集零件的实体图像，并对实体图像进行高斯核滤波，对滤波后的图像进行图像处理裁剪得到实物图像中的零件实物区域图像，然后对裁剪得到的零件实物区域图像基于训练集的训练样本采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算，并输出图像预处理运算的结果作为后续机器学习零件识别的输入图像。
工作原理：对零件数模原始图像进行旋转、缩放、剪切等图像变换处理，可以将少量的样本集变换得到更加丰富的样本集，增加了样本的丰富程度，提高了机器学习的识别效率；然后再将图像填充为一样的尺寸再用作训练样本，避免了因尺寸不一在实际训练时造成的形变误差；
将零件轮廓设置为白色，零件非轮廓区域设置为黑色，因为零件最显著的特征就是轮廓边，通过以上黑白色的设置可以放大轮廓边的特征，进而提高后续图像识别的精度。
实施例2：
本实施例在上述实施例1的基础上，为了更好地实现本发明，进一步地，步骤2中采用所述skPartImgFill方法进行填充的具体操作为：
首先计算裁剪出的零件的原始图像的长度W、高度H和长高的差值d，并设置第一次添加值m和第二次添加值n；具体计算如下：
d＝|W-H| (1)；
Figure BDA0003001878860000051
Figure BDA0003001878860000052
其中：式(2)分别表示第一次添加值m为长度W和高度H的差值d的一半向上取整的值；
式(3)表示第二次添加值n为长度W和高度H的差值d的一半向上取整的值；
然后进行长度W和高度H的大小判断：
如果W>H,在裁剪出的零件的原始图像前方添加m行全0矩阵，后方添加n行全0矩阵；
如果W<H,在裁剪出的零件的原始图像前方添加m列全0矩阵，在图像后方添加n列全0矩阵；
最后将添加了全0矩阵后的图像缩放为224*224的单通道图像，并作为输出图像加入训练集中作为训练样本。
本实施例的其他部分与上述实施例1相同，故不再赘述。
实施例3：
本实施例在上述实施例1-2任一项的基础上，为了更好地实现本发明，进一步地，对于训练集中的训练样本的零件的白色区域进行随机丢弃并替换为黑色，并对替换后的训练样本中的零件进行缩放、旋转、区域裁剪操作，然后再填充为与训练集中的训练样本尺寸一致的图像同样保存到样本中作为训练样本。
为了更好地实现本发明，进一步地，设定随机丢弃零件的白色区域并替换为黑色区域的比例为比例a，所述比例a为根据实际需求自定义的值。
工作原理：通过将白色轮廓的像素点随机替换为黑色，进一步地再次增加了样本集的丰富程度，从而再次提高了及其学习的识别效率。
本实施例的其他部分与上述实施例1-2任一项相同，故不再赘述。
实施例4：
本实施例在上述实施例1-3任一项的基础上，为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤3中对滤波后的图像进行图像处理裁剪得到实物图像中的零件实物区域图像的具体操作为：首先对经过高斯核滤波后的图像使用
Figure BDA0003001878860000061
卷积核进行卷积，然后对卷积后的结果进行灰度处理，并对灰度处理后的结果进行二值化处理，然后计算出实物图像中各个零件轮廓的面积大小，获得实物图像中零件实物所在的区域并进行裁剪，得到零件实物区域图像。
本实施例的其他部分与上述实施例1-3任一项相同，故不再赘述。
实施例5：
本实施例在上述实施例1-4任一项的基础上，为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤3中采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算的步骤为：
首先对零件实物区域图像中的每一个像素点都与周围的像素点进行求差计算，然后将差的绝对值累计再求平方，具体计算公式如下：
img[i，j]＝(|img[i，j]-img[i-1，j-1]|+|img[i，j]-img[i-1，j]|+|img[i，j]-img[i- 1，j+1]|+|img[i，j]-img[i，j-1]|+|img[i，j]-img[i，j+1]|+|img[i，j]-img[i+1，j- 1]|+|img[i，j]-img[i+1，j]|+|img[i，j]-img[i+1，j+1]|)2 (4)；
式(4)中，img表示裁剪后的图像，img[i，j]表示图像的第i行第j列的点同时也代表与周围点进行求差的点；
img[i-1，j-1]为img[i，j]左上角的点；
img[i-1，j]为img[i，j]上方的点；
img[i-1，j+1]为img[i，j]右上角的点；
img[i，j-1]为img[i，j]左边的点；
img[i，j+1]为img[i，j]右边的点；
img[i+1，j]为img[i，j]左下角的点；
img[i+1，j]为img[i，j]正下方的点；
img[i+1,j+1]为img[i,j]右下角的点；
然后通过上述操作求得图像中所有的点的值img[i,j]，得到新的轮廓图像imgL；
最后对新的轮廓图像imgL采用skPartImgFill方法填充为尺寸一致的图像作为后续机器学习零件识别的输入图像。
为了更好地实现本发明，进一步地，当计算得到的某个点的img[i,j]＞128时，将对应的像素点的值设置为255，若img[i,j]＜128，则将对应的像素点的值设置为0，然后计算出所有的点的像素值得到新的轮廓图像imgL。
工作原理：采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算，将图像中质量偏低的点给替换，放大图像中的有效特征点，增强图像质量，进而提高后续机器学习的识别精度。
通过差值的比较可以得出附近点的一个变化情况，对于无变化的点，可以省略过滤，从而提高图片质量；
而比较与128的大小，可以将大于的设置为255，将小于的设置为0，进而将差距放到最大，可以实现图像识别质量的进一步提升，可以更精确地实现后续的机器学习识别。
本实施例的其他部分与上述实施例1-4任一项相同，故不再赘述。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：从航空结构件的数模文件中获取零件各个视角的视图图像，并将获取的视图作为零件数模原始图像；
步骤2：将获取的零件数模原始图像进行图像变换处理，得到变换后的原始图像，并将变换后的原始图像中的零件进行区域裁剪，将区域裁剪出的零件的原始图像采用skPartImgFill方法填充为尺寸一致的图像并加入训练集中作为训练样本；对于训练集中的训练样本，进行灰度处理，将训练样本中的零件的轮廓特征的像素点设置为白色，将零件的非轮廓特征的像素点设置为黑色；
步骤3：采集零件的实体图像，并对实体图像进行高斯核滤波，对滤波后的图像进行图像处理裁剪得到实物图像中的零件实物区域图像，然后对裁剪得到的零件实物区域图像基于训练集的训练样本采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算，并输出图像预处理运算的结果作为后续机器学习零件识别的输入图像。
2.如权利要求1所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，步骤2中采用所述skPartImgFill方法进行填充的具体操作为：
首先计算裁剪出的零件的原始图像的长度W、高度H和长高的差值d，并设置第一次添加值m和第二次添加值n；具体计算如下：
d＝|W-H| (1)；
Figure FDA0003001878850000011
Figure FDA0003001878850000012
其中：式(2)分别表示第一次添加值m为长度W和高度H的差值d的一半向上取整的值；
式(3)表示第二次添加值n为长度W和高度H的差值d的一半向上取整的值；
然后进行长度W和高度H的大小判断：
如果W＞H，在裁剪出的零件的原始图像前方添加m行全0矩阵，后方添加n行全0矩阵；
如果W＜H，在裁剪出的零件的原始图像前方添加m列全0矩阵，在图像后方添加n列全0矩阵；
最后将添加了全0矩阵后的图像缩放为单通道图像，并作为输出图像加入训练集中作为训练样本。
3.如权利要求1或2任一项所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，步骤2中的所述图像变换处理包括图像旋转和图像缩放和图像裁剪。
4.如权利要求2所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，所述区域裁剪得到的零件实物区域图像的图像面积大于对应的被区域裁剪的变换后的原始图像的图像面积的70％。
5.如权利要求1所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，对于训练集中的训练样本的零件的白色区域进行随机丢弃并替换为黑色，并对替换后的训练样本中的零件进行缩放、旋转、区域裁剪操作，然后再填充为与训练集中的训练样本尺寸一致的图像同样保存到样本中作为训练样本。
6.如权利要求5所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，设定随机丢弃零件的白色区域并替换为黑色区域的比例为比例a，所述比例a为根据实际需求自定义的值。
7.如权利要求1所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，所述步骤3中对滤波后的图像进行图像处理裁剪得到实物图像中的零件实物区域图像的具体操作为：首先对经过高斯核滤波后的图像使用
Figure FDA0003001878850000021
卷积核进行卷积，然后对卷积后的结果进行灰度处理，并对灰度处理后的结果进行二值化处理，然后计算出实物图像中各个零件轮廓的面积大小，获得实物图像中零件实物所在的区域并进行裁剪，得到零件实物区域图像。
8.如权利要求7所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，所述步骤3中采用skPartImgfilter方法进行图像预处理运算的步骤为：
首先对零件实物区域图像中的每一个像素点都与周围的像素点进行求差计算，然后将差的绝对值累计再求平方，具体计算公式如下：
img[i，j]＝(|img[i，j]-img[i-1，j-1]|+|img[i，j]-img[i-1，j]|+|img[i，j]-img[i-1，j+1]|+|img[i，j]-img[i，j-1]|+|img[i，j]-img[i，j+1]|+|img[i，j]-img[i+1，j-1]|+|img[i，j]-img[i+1，j]|+|img[i，j]-img[i+1，j+1]|)2 (4)：
式(4)中，img表示裁剪后的图像，img[i，j]表示图像的第i行第j列的点同时也代表与周围点进行求差的点；
img[i-1，j-1]为img[i，j]左上角的点；
img[i-1，j]为img[i，j]上方的点；
img[i-1，j+1]为img[i，j]右上角的点；
img[i，j-1]为img[i，j]左边的点；
img[i，j+1]为img[i，j]右边的点；
img[i+1，j]为img[i，j]左下角的点；
img[i+1，j]为img[i，j]正下方的点；
img[i+1，j+1]为img[i，j]右下角的点；
然后通过上述操作求得图像中所有的点的值img[i，j]，得到新的轮廓图像imgL；
最后对新的轮廓图像imgL采用skPartImgFill方法填充为尺寸一致的图像作为后续机器学习零件识别的输入图像。
9.如权利要求8所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，当计算得到的某个点的img[i，j]＞128时，将对应的像素点的值设置为255，若img[i，j]＜128，则将对应的像素点的值设置为0，然后计算出所有的点的像素值得到新的轮廓图像imgL。
10.如权利要求2所述的一种基于数字图像的航空结构件识别的图像预处理方法，其特征在于，将添加了全0矩阵后的图像缩放为大小为224*224的单通道图像。
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