CN113724180A - 孔隙率计算方法、装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明包括一种孔隙率计算方法、装置及存储介质，所述计算方法包括对待检样品视觉成像以获得采集图像；根据所述采集图像建立图像坐标系；采用半自动方法来进行孔隙率值计算；孔隙结果显示并根据设置的孔隙率阈值和最大孔隙面积阈值对比判断样品是否合格。本发明可以通过半自动操作实现医疗卫生纺织布孔隙率的计算，不仅节约了孔隙率的计算时间，还提高了孔隙率计算的准确可靠性，在降低人力成本的同时实现了产品质量的严格控制。

Description

孔隙率计算方法、装置和存储介质

技术领域

本发明涉及纺织布孔隙率测试技术领域，特别是涉及基于机器视觉的半自动医疗卫生纤维织物孔隙率计算方法、装置和存储介质。

背景技术

近年来,针对动脉硬化、血栓栓塞、动脉瘤等动脉扩张性疾病,出现了血管腔内疗法,该疗法通过在血管腔内植入支架(人造血管的复合体移植物),从而将病变段血管隔绝于正常血流循环之外,因此该手术称为腔内隔绝术。该疗法具有创伤小流血少、恢复快、并发症少等优点,彻底解决了以往开腹手术创伤大、操作复杂、并发症率和死亡率高的缺陷,已基本代替原有的开放手术。

腔内隔绝术用人造血管(覆膜支架)是腔内血管隔绝系统的主要组成部分,是决定手术是否成功的关键。腔内隔绝术用人造血管是超薄超强纤维织物与金属支架的组合体,其中织物部分可用天然丝或合成纤维长丝机织而成,也可采用非织造工艺加工的非织造织物,织物外覆的薄膜,如超薄聚四氟乙烯、聚氨酯薄膜等。目前,国外应用的人造血管既有片状机织物缝合成管状的,也有管状织造的产品,特别是分叉型管状织物。如果血管的覆膜出现孔隙率过大可能在植入人体后引发医疗事故，造成血流不稳定的问题。因此血管覆膜孔隙率的计算备受关注，且覆膜孔隙率计算在质检环节必不可少也是尤为重要。

目前孔隙率计算主要是人工手动计算为主，但是人工手动计算的状况受限于以下几点：

(一)操作人员擦除区域的准确性以及擦除速度快慢；

(二)操作人员的身体状况以及工作状态。

尤其是在长时间、大化量的生产模式下，人工手动计算展现出了极大的弊端，由于劳动强度大，擦除区域的准确性越来越低，导致孔隙率的计算精确度越来越低，极大地限制了生产效率的提高和产品质量的提升，导致不合格的产品流入后续的生产加工过程，酿成重大的事故。

发明内容

针对上述现有技术存在的技术问题，本发明的目的是提供一种孔隙率计算方法、装置和存储介质。相对于现有技术来说，本发明可以通过半自动操作实现医疗卫生纺织布孔隙率的计算，不仅节约了孔隙率的计算时间，还提高了孔隙率计算的准确可靠性，在降低人力成本的同时实现了产品质量的严格控制。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种孔隙率计算方法，包括以下步骤：

对待检样品成像以获得待测图像；

根据所述待测图像建立图像坐标系；

利用所建立的所述图像坐标系计算所述待测图像孔隙率；

判断所述孔隙率是否小于设定值；

若是，判定所述待检样品为合格样品。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，所述待测图像孔隙率的计算步骤包括：

选取二值化阈值对所述待测图像进行二值化处理，以获得二值化图像；

对所述二值化图像进行形态学运算获得目标图像，以获取全部孔隙区域与非孔隙区域；

统计所述目标图像中全部孔隙区域的像素总数；

根据所述全部孔隙区域的像素总数与所述目标图像的像素总数，计算所述待测图像的孔隙率。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，在获取孔隙区域与非孔隙区域的步骤之后，还包括：

获取每一孔隙区域的面积，并逐一与第一面积对比；

将小于所述第一面积的孔隙区域删除。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，在将小于所述面积阈值的孔隙区域删除的步骤之后，还包括：

获取所述目标图像中位于经纬线交织处的孔隙区域，并删除经纬线交织处以外区域的孔隙区域。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，对所述二值化图像进行形态学运算以获得目标图像的步骤包括：

对所述二值化图像进行腐蚀处理；

对经过腐蚀处理的二值化图像进行膨胀处理。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，所述二值化阈值的选取包括以下步骤：

设置二值化范围；

确定二值化。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，所述二值化的确定包括以下步骤：

线性调节二值化，直至二值化图像中任意一处为孔隙的区域随二值化的增加而减小，则选择所述孔隙区域减小前的阈值为对待测图像进行二值化处理的二值化阈值。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，所述第一面积阈值的确定方法为：

线性调节面积阈值，直至所述目标图像中经纬线交织处的最小孔隙区域消失，则选取所述最小孔隙区域消失前的面积为面积阈值。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，在判定所述待检样品为合格样品的步骤之前，还包括：

获取并计算所述目标图像中最大孔隙区域面积；

判断所述最大孔隙区域面积是否小于第二面积。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，获取并计算所述目标图像中最大孔隙区域的面积的步骤包括：

通过跨平台计算机视觉库输出所述最大孔隙的面积；

获取所述最大孔隙的外接矩形框的长度及宽度；

标记并显示所述最大孔隙区域。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，采用工业相机或远心镜头并通过打光对待检样品进行成像来获得所述待测图像。

可选的，在所述一种孔隙率计算方法中，使用电子显微镜成像或光学显微镜对待检样品进行成像来获得所述待测图像。

为了达到上述目的，本发明还提供一种孔隙率计算装置，包括：

成像模块：用于对待检样成像并获得待测图像；

坐标模块：用于根据所述待测图像建立图像坐标系；

计算模块：用于利用所建立的所述图像坐标系计算所述待测图像的孔隙率；

判断模块：用于判断所述孔隙率是否小于设定值，若是，判定所述待检样品为合格样品。

可选的，所述装置还包括：

二值化模块：用于将选取模块选取的二值化对所述待测图像进行二值化处理，以得到二值化图像；

形态学运算模块：对所述二值化图像进行二值化分割，以获得目标图像并区分出全部孔隙区域与非孔隙区域；

统计模块：用于统计目标图像中孔隙区域像素点总个数。

可选的，所述装置还包括：

第一处理模块：获取目标图像每一孔隙区域的面积，并逐一与第一面积对比；

第二处理模块：将小于第一面积的孔隙区域删除。

可选的，所述装置还包括：

第三处理模块：获取目标图像中位于经纬线交织处的孔隙区域，并删除经纬线交织处以外区域的孔隙区域。

可选的，所述装置还包括：

第一形态学运算子模块：用于对二值化图像进行腐蚀处理；

第二形态学运算子模块：用于对腐蚀处理的二值化图像进行膨胀处理。

可选的，所述装置还包括：

二值化设置模块：用于设置二值化范围；

二值化确定模块：用于确定二值化。

可选的，所述装置还包括：

二值化调节模块：用于线性调节二值化阀值，直至二值化图像中任意一处孔隙区域随二值化增加而减小，选择所述孔隙区域减小前的阀值为待测图像进行二值化处理的二值化阀值。

可选的，所述装置还包括：

第一面积确定模块：用于线性调节面积阀值，直至目标图像中经纬线交织处的最小孔隙区域消失，则选取最小孔隙区域消失前的面积为面积阀值。

为达到上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上文所述的孔隙率计算方法。

与现有技术相比，本发明的有益技术效果如下：

本发明提供的孔隙率计算方法、装置和存储介质，对待检样品成像以获得待测图像，根据所述待测图像建立图像坐标系；利用所建立的所述图像坐标系计算所述待测图像孔隙率；判断所述孔隙率是否小于设定值；若是，判定所述待检样品为合格样品。由此可见，采用本发明可以快速、准确的计算孔隙率，减少人工手动计算操作的复杂性，大大降低了人工计算的劳动强度，不仅节约了孔隙率计算的操作时间，同时还提高了孔隙率计算的准确性、可靠性，使得生产效率和生产质量得到提升，防止不合格产品流入后续的生产加工过程中，避免重大事故的发生。

附图说明

图1示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法的流程图。

图2示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法进行测试的纺织布的视觉成像采集图。

图3示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法对纺织布视觉成像采集图进行二值化处理后的二值化图像。

图4示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法中对二值化图像进行反复膨胀的示意图。

图5示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法中对经过反复膨胀后的图像进行多次腐蚀的示意图。

图6示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法中对二值化图像进行形态学运算后得到的目标图像。

图7示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法中对目标图像中孔隙轮廓找寻及删除的示意图。

图8示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法中对非孔隙区域进行手动删除的示意图。

图9示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法中最大孔隙区域轮廓的标注示意图。

图10示出了本发明实施例一种孔隙率计算方法中孔隙率计算的示意图。

图11示出了本发明实施例一种孔隙率计算装置的框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明请求保护的孔隙率计算方法、装置和存储介质，以用于为例进行详细介绍说明，但如本领域技术人员可以理解的。

实施例一：

孔隙率计算方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤101，对待检纺织布视觉成像以获得采集图像。

具体是通过工业相机、远心镜头并通过打光的方式对纺织布进行成像，其中工业相机的分辨率不低于2000万，也可通过电子/光学显微镜成像，采集图像为灰度图或彩色图。优选的，本发明实施例一孔隙率计算方法中采用光学显微镜成像并采集图像为灰度图，在打光时采用黑色背景布，如图2所示，采集得到的灰度图中纺织布编织的每一针清晰可见，且纺织线与背景对比度明显。

步骤102，根据采集图像建立图像坐标系。

具体的，采集所述灰度图的左上角为原点(0,0)，所述灰度图的宽为所述坐标原点的X正方向，所述灰度图的高为所述坐标原点的Y正方向。

步骤103，计算所述灰度图中孔隙率指标，具体步骤如下：

步骤1031，选取二值化阈值对采集的灰度图进行二值化处理以获得二值化图像。

本实施例中选取二值化阈值的方法为：

步骤10311，设置二值化范围为0～255，具体的，如图3所示，本发明实施例中，将二值化阈值设置为45。

步骤10312，线性调节二值化，将所述二值化阈值从0开始增加，边调节二值化阈值边查看二值化图像，直至所述二值化图像中任意一处为孔隙的区域随二值化阈值的增加而减少时，停止增加二值化阈值，选取所述孔隙区域减少前的阀值为对待测图像进行二值化处理的二值化阀值。具体是扫描上述灰度图上的每一个像素值，将值小于50的像素值设为0(页面显示为黑色)，值大于等于50的像素值设为255(页面显示为白色)，进行二值化处理后形成如图3所示的二值化图像(页面只显示黑白两色的图像)，本实施例中采用二值化阈值处理待测图像的好处在于计算量少速度快，且不用考虑图像的像素分布情况和像素值特征。

步骤10313，对上述二值化图像进行形态学运算以获得目标图像，该目标图像如图6所示，本实施例中形态学运算包括膨胀运算和腐蚀运算，优选的，本发明实施例一孔隙率计算方法中是先腐蚀操作后膨胀操作，用以获取目标图像的孔隙区域和非孔隙区域，具体形态学运算的操作方法如下：

步骤10314，腐蚀运算：

如图5所示，定义结构元素的内核大小为15*15，拖动结构元素扫描上述膨胀多次后二值化图像中的每一个像素，将结构元素与覆盖的二值化图像做“与”操作，在图5中，左边是膨胀多次的二值化图像A1，X图为结构元素，标有origin的点是中心点，即当前处理元素的位置。具体为拿X的中心点和A1图上的点一个个比对，若X上的所有点都在A1的范围内，则该点保留，否则则将该点去除，B1为腐蚀一次后的示意图，C1为腐蚀二次后的示意图，经过多次腐蚀后获得目标图像，目标图像还在A1的范围内，但比A1包含的点少，就想A1被腐蚀掉了一层。该腐蚀运算的作用主要是消除物体边界点，使边界点向内部收缩，把小于结构元素的物体去除。

步骤10315，膨胀运算：

定义结构元素的内核大小为15*15，拖动结构元素扫描二值化图像中的每一个像素，将结构元素与覆盖的二值化图像做“或”操作，在图4中，被处理的二值化图像为A图(二值化图像，针对的是黑点)，X图为结构元素，标有origin的点是中心点，即当前处理元素的位置。具体为拿X图的中心点和A图上的点一个个对，如果结构元素上有一个点落在A图的范围内，则该点为黑。B图为膨胀一次后的示意图，C图为膨胀二次后二值化图像，可以看出，膨胀运算是对二值化图像的边界点扩充，其就像A图膨胀了多圈。

所述结构元素为膨胀和腐蚀操作的最基本组成部分，用于测试输出图像，通常要比待处理的图像小的多。二维平面结构元素由一个数值为0或1的矩阵组成。结构元素的中心点指定了图像中需要处理的像素范围，结构元素中数值为1的点决定结构元素的邻域像素在进行膨胀或腐蚀操作时是否需要参与计算。

优选的，本发明实施例一孔隙率计算方法中腐蚀运算和膨胀运算均是直接调用openCV库中调取现有函数Dilate与Erode来实现膨胀腐蚀功能。

步骤10316，在本实施例一中认为目标图像中的孔隙区域为多股线交织处的孔隙时，首先确定第一面积，第一面积的确定为线性调节面积从小到大增加，直至目标图像中多股线交织处的最小孔隙区域消失，则选取所述最小孔隙区域消失前的面积为第一面积，然后获取目标图像中的每一块孔隙区域的面积，并逐一与所述第一面积比较，大于第一面积的孔隙区域保留，小于所述第一面积的孔隙区域删除，最后将全部保留的孔隙区域进行统计，即为目标图像中孔隙区域像素点总个数。

步骤104，孔隙率计算：该孔隙率值的计算公式如下：

其中n为孔隙率值，N₀为目标图像中孔隙区域像素点总个数，N为目标图像的像素个数。通过上述公式可得孔隙率阈值为0.0115，该孔隙率阈值0.0115未超出预设定值0.03，因此本实施例一中的待检产品判定为合格样品。

实施例二：

步骤201，对待检纺织布视觉成像以获得采集图像，采集图像为灰度图。

步骤201，根据采集图像建立图像坐标系，具体方法与步骤102相同。

步骤203，计算灰度图中孔隙率及最大孔隙面积指标，具体步骤如下：

关于孔隙率的计算：

步骤2031，选取二值化阈值对采集的灰度图进行二值化处理以获得二值化图像。

本实施例中二值化阈值的选取方法为：

步骤20311，设置二值化阈值范围为0～255，具体的，如图3所示，本发明实施例中，将二值化阈值设置为50。

步骤20312，线性调节二值化，该线性调节方法与步骤10312相同。

步骤20313，对上述二值化图像进行形态学运算用以获取目标图像的孔隙区域和非孔隙区域，具体形态学运算的操作方法如下：

步骤20314，腐蚀运算，具体步骤与实施例一步骤10314相同。

步骤20315，膨胀运算，具体步骤与实施例一步骤10315相同。

上述腐蚀运算和膨胀运算均是直接调用openCV库中调取现有函数Dilate与Erode来实现膨胀腐蚀功能。

步骤20316，如图6所示，在本实施例二中认为目标图像中的孔隙区域不仅存在于多股线交织处的孔隙(图6中面积较大的黑色孔隙)，还存在于经纬交织处的孔隙(图6中面积较小、细长的呈黑色的孔隙)，对于前者存在于多股线交织处的孔隙的判定与步骤10316相同，均是确定第一面积，具体为线性调节面积从小到大增加，直至目标图像中多股线交织处的最小孔隙区域消失，则选取所述最小孔隙区域消失前的面积为第一面积，然后获取目标图像中每一块孔隙区域的面积并与第一面积比较，大于第一面积的孔隙区域保留，小于所述第一面积的孔隙区域删除，最后将全部保留的孔隙区域进行统计，即为目标图像中孔隙区域像素点总个数，上述线性调节面积是通过openCV库获取为N₀＝10590。

步骤20317，而对于存在于经纬交织处的孔隙区域的判定，如图7所示，首先需要获取目标图像中位于经纬线交织处的孔隙区域，通过调用openCV库中现有函findcontours来实现所述孔隙区域的统计。

如图8所示，同时将目标图像中非孔隙区域删除，实际应用中根据不同的工况，可以使用画图软件，或自编算法函数实现目标图像上非孔隙区域的删除。优选的，本发明实施例中具体是使用PS软件，选择画笔颜色与目标图像的背景色一致，本实施例中画笔颜色为白色，将非孔隙区域全部置白删除。

孔隙率计算：该孔隙率值的计算公式如下：

其中n为孔隙率值，N₀为目标图像中孔隙区域像素点总个数，N为目标图像的像素个数。本实施例二设定的孔隙率阈值为0.03，测试结果中的孔隙率(即图10中的孔隙度)0.0101。

关于最大孔隙面积的计算：

步骤20318，获取并计算目标图像中最大孔隙区域面积，具体如下：

步骤20319，调用OpenCV库中函数findcontours来实现获取目标图像中最大孔隙区域的轮廓数量以及最大孔隙区域的位置和面积。

步骤20319，标记并显示最大孔隙区域，将最大孔隙区域涂至与其余孔隙区域不同的颜色，本实施例二中将最大孔隙区域涂成黑色。

步骤20320，获取所述最大孔隙区域的面积、以及所述最大孔隙区域外接矩形框的长度及宽度，具体是在OpenCV中输出上述面积、长度及宽度。本实施例二中采用OpenCV库输出的最大孔隙区域的面积为477.4586um^2，长度为31.26um，宽度为15.27um。

步骤20321，判断目标图像中最大孔隙区域的面积是否小于第二面积，其中测试结果中最大孔隙区域的面积为477.4586um^2，小于预设定的第二面积800um^2，该实施例二中孔隙率、孔隙面积均未超过设定值，因此本实施例中可判定该待检样品为合格样品。

与上述的孔隙率计算方法相对应，本发明还提供一种孔隙率计算装置，如图11所示，所述孔隙率计算装置包括：

成像模块：用于对待检样成像并获得待测图像。

坐标模块：用于对待测图像建立图像坐标系。

计算模块：用于计算待测图像的孔隙率。

判断模块：判断孔隙率是否小于设定值。

优选的，所述装置还包括：

二值化模块：用于将选取模块选取的二值化对待测图像进行二值化处理，以得到二值化图像。

形态学运算模块：对二值化图像进行二值化分割，以获得目标图像并区分出全部孔隙区域与非孔隙区域。

统计模块：用于统计目标图像中孔隙区域像素点总个数。

优选的，所述装置还包括：

第一处理模块：获取目标图像每一孔隙区域的面积，并逐一与第一面积对比。

第二处理模块：将小于第一面积的孔隙区域删除。

优选的，所述装置还包括：

第三处理模块：获取目标图像中位于经纬线交织处的孔隙区域，并删除经纬线交织处以外区域的孔隙区域。

优选的，所述装置还包括：

第一形态学运算子模块：用于对二值化图像进行腐蚀处理；

第二形态学运算子模块：用于对腐蚀处理的二值化图像进行膨胀处理。

优选的，所述装置还包括：

设置模块：用于设置二值化范围。

二值化确定模块：用于确定二值化。

优选的，所述装置还包括：

调节模块：用于线性调节二值化阀值，直至二值化图像中任意一处孔隙区域随二值化增加而减小，选择孔隙区域减小前的阀值为待测图像进行二值化处理的二值化阀值。

优选的，所述装置还包括：

第一面积确定模块：用于线性调节面积阀值，直至目标图像中经纬线交织处的最小孔隙区域消失，则选取最小孔隙区域消失前的面积为面积阀值。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上文所述的孔隙率计算方法。

本发明实施方式的可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机硬盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其组合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (21)

1.孔隙率计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

对待检样品成像以获得待测图像；

根据所述待测图像建立图像坐标系；

利用所建立的所述图像坐标系计算所述待测图像孔隙率；

判断所述孔隙率是否小于设定值；

若是，判定所述待检样品为合格样品。

2.如权利要求1所述的孔隙率计算方法，其特征在于：所述待测图像孔隙率的计算步骤包括：

选取二值化阈值对所述待测图像进行二值化处理，以获得二值化图像；

对所述二值化图像进行形态学运算获得目标图像，以获取全部孔隙区域与非孔隙区域；

统计所述目标图像中全部孔隙区域的像素总数；

根据所述全部孔隙区域的像素总数与所述目标图像的像素总数，计算所述待测图像的孔隙率。

3.如权利要求2所述的孔隙率计算方法，其特征在于，在获取孔隙区域与非孔隙区域的步骤之后，还包括：

获取每一孔隙区域的面积，并逐一与第一面积对比；

将小于所述第一面积的孔隙区域删除。

4.如权利要求3所述的孔隙率计算方法，其特征在于，在将小于所述面积阈值的孔隙区域删除的步骤之后，还包括：

获取所述目标图像中位于经纬线交织处的孔隙区域，并删除经纬线交织处以外区域的孔隙区域。

5.如权利要求2所述的孔隙率计算方法，其特征在于：对所述二值化图像进行形态学运算以获得目标图像的步骤包括：

对所述二值化图像进行腐蚀处理；

对经过腐蚀处理的二值化图像进行膨胀处理。

6.如权利要求2所述的孔隙率计算方法，其特征在于，所述二值化阈值的选取包括以下步骤：

设置二值化范围；

确定二值化。

7.如权利要求6所述的孔隙率计算方法，其特征在于：所述二值化的确定包括以下步骤：

线性调节二值化，直至二值化图像中任意一处为孔隙的区域随二值化的增加而减小，则选择所述孔隙区域减小前的阈值为对待测图像进行二值化处理的二值化阈值。

8.如权利要求3所述的孔隙率计算方法，其特征在于：所述第一面积阈值的确定方法为：

线性调节面积阈值，直至所述目标图像中经纬线交织处的最小孔隙区域消失，则选取所述最小孔隙区域消失前的面积为面积阈值。

9.如权利要求1所述的孔隙率计算方法，其特征在于：在判定所述待检样品为合格样品的步骤之前，还包括：

获取并计算所述目标图像中最大孔隙区域面积；

判断所述最大孔隙区域面积是否小于第二面积。

10.如权利要求9所述的孔隙率计算方法，其特征在于：获取并计算所述目标图像中最大孔隙区域的面积的步骤包括：

通过跨平台计算机视觉库输出所述最大孔隙的面积；

获取所述最大孔隙的外接矩形框的长度及宽度；

标记并显示所述最大孔隙区域。

11.如权利要求1所述的孔隙率计算方法，其特征在于：采用工业相机或远心镜头并通过打光对待检样品进行成像来获得所述待测图像。

12.如权利要求1所述的孔隙率计算方法，其特征在于：使用电子显微镜成像或光学显微镜对待检样品进行成像来获得所述待测图像。

13.一种孔隙率计算装置，其特征在于，包括：

成像模块：用于对待检样成像并获得待测图像；

坐标模块：用于根据所述待测图像建立图像坐标系；

计算模块：用于利用所建立的所述图像坐标系计算所述待测图像的孔隙率；

判断模块：用于判断所述孔隙率是否小于设定值，若是，判定所述待检样品为合格样品。

14.如权利要求13所述一种孔隙率计算装置，其特征在于：所述装置还包括：

二值化模块：用于将选取模块选取的二值化对所述待测图像进行二值化处理，以得到二值化图像；

形态学运算模块：对所述二值化图像进行二值化分割，以获得目标图像并区分出全部孔隙区域与非孔隙区域；

统计模块：用于统计目标图像中孔隙区域像素点总个数。

15.如权利要求14所述一种孔隙率计算装置，其特征在于：所述装置还包括：

第一处理模块：获取目标图像每一孔隙区域的面积，并逐一与第一面积对比；

第二处理模块：将小于第一面积的孔隙区域删除。

16.如权利要求14所述一种孔隙率计算装置，其特征在于：所述装置还包括：

第三处理模块：获取目标图像中位于经纬线交织处的孔隙区域，并删除经纬线交织处以外区域的孔隙区域。

17.如权利要求14所述一种孔隙率计算装置，其特征在于：所述装置还包括：

第一形态学运算子模块：用于对二值化图像进行腐蚀处理；

第二形态学运算子模块：用于对腐蚀处理的二值化图像进行膨胀处理。

18.如权利要求15所述一种孔隙率计算装置，其特征在于：所述装置还包括：

二值化设置模块：用于设置二值化范围；

二值化确定模块：用于确定二值化。

19.如权利要求18所述一种孔隙率计算装置，其特征在于：所述装置还包括：

二值化调节模块：用于线性调节二值化阀值，直至二值化图像中任意一处孔隙区域随二值化增加而减小，选择所述孔隙区域减小前的阀值为待测图像进行二值化处理的二值化阀值。

20.如权利要求15所述一种孔隙率计算装置，其特征在于：所述装置还包括：

第一面积确定模块：用于线性调节面积阀值，直至目标图像中经纬线交织处的最小孔隙区域消失，则选取最小孔隙区域消失前的面积为面积阀值。

21.一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～12任意一项所述的方法。

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