CN115049657A - 一种玻璃缺陷检测方法 - Google Patents

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CN115049657A CN202210971191.0A CN202210971191A CN115049657A CN 115049657 A CN115049657 A CN 115049657A CN 202210971191 A CN202210971191 A CN 202210971191A CN 115049657 A CN115049657 A CN 115049657A
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Qidong Jingyao Photoelectric Technology Co ltd
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Abstract

本发明涉及缺陷检测技术领域，具体涉及一种玻璃缺陷检测方法，该方法采集玻璃图像得到对应的灰度图像，对灰度图像进行边缘检测得到轮廓线，将轮廓线划分为多个子轮廓线，对子轮廓线进行线状缺陷的标记；对玻璃图像进行超像素分割得到多个超像素块，将纹理特征和灰度特征组成每个超像素块的特征描述向量；获取每个超像素块的邻域搜索范围，基于特征描述向量分别计算每个超像素块与其邻域搜索范围内多个超像素块之间的距离，根据距离对超像素块进行块状缺陷的标记，结合线状缺陷和块状缺陷对玻璃图像进行缺陷识别。采取先线状缺陷检测再块状缺陷检测的分形缺陷检测方法，实现了对玻璃图像的缺陷的快速检测判断，提高了缺陷检测结果的准确性。

Description

一种玻璃缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及缺陷检测技术领域，具体涉及一种玻璃缺陷检测方法。
背景技术
玻璃是一种用来隔风且透光的建筑材料，广泛应用于城市中各个建筑物。由于玻璃的易碎性，玻璃的强度和安全性需要在生产过程中着重把关，而在玻璃生产过程中，由于工艺和环境的影响，会生产出有缺陷的玻璃，这严重影响了玻璃的结构性能，因此玻璃缺陷检测在玻璃生产中是非常有必要的一步。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种玻璃缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：
采集玻璃图像得到对应的灰度图像；
利用canny算子对灰度图像进行边缘检测得到轮廓线，采用DBSCAN算法将所述轮廓线划分为多个子轮廓线，根据子轮廓线的长度、子轮廓线上每个采样点的梯度线与子轮廓线之间相交的像素点数量，得到子轮廓线的线状缺陷相似度，将线状缺陷相似度大于设定阈值的子轮廓线标记为线状缺陷；
对玻璃图像进行超像素分割得到多个超像素块，采用灰度共生矩阵提取每个超像素块的纹理特征，基于灰度图像得到每个超像素块的灰度直方图，提取灰度直方图中的灰度特征，将纹理特征和灰度特征组成每个超像素块的特征描述向量；
以每个超像素块为中心超像素块获取每个超像素块的邻域搜索范围，基于所述特征描述向量分别计算中心超像素块与其邻域搜索范围内N个超像素块之间的距离，得到中心超像素块对应的N个所述距离，N为正整数；将N个所述距离按照从小到大排序后计算前K个所述距离的平均值，K为正整数，且N大于K，当平均值大于平均值阈值时，确认中心超像素块为块状缺陷，所述平均值阈值和K值是对应中心超像素块的自适应参数；
当玻璃图像中存在线状缺陷或块状缺陷时，确认对应玻璃存在缺陷；反之，当玻璃图像中不存在线状缺陷和块状缺陷时，确认对应玻璃正常。
进一步的，所述根据子轮廓线的长度、子轮廓线上每个采样点的梯度线与子轮廓线之间相交的像素点数量，得到子轮廓线的线状缺陷相似度的方法，包括:
基于子轮廓线的长度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，在子轮廓线上每隔
Figure 760966DEST_PATH_IMAGE002
处得到一个采样点，获取每个采样点处的梯度，以采样点为中心，梯度为斜率得到每个采样点的梯度线，将梯度线与子轮廓线相交的像素点数目作为对应采样点的宽度；
获取子轮廓线上每个采样点的宽度，得到平均宽度，将平均宽度与子轮廓线的长度之间的比值作为子轮廓线的线状缺陷相似度。
进一步的，所述纹理特征是指灰度共生矩阵的能量、熵值、对比度和逆差矩。
进一步的，所述灰度特征是指灰度直方图的统计特征方差、均值、峭度、歪度、熵和能量。
进一步的，所述以每个超像素块为中心超像素块获取每个超像素块的邻域搜索范围的方法，包括：
以当前超像素块作为中心超像素块构建第一势圈
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，第一势圈
Figure 895275DEST_PATH_IMAGE003
是指与中心超像素块有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域，然后构建第二势圈
Figure 587288DEST_PATH_IMAGE004
，第二势圈
Figure 261983DEST_PATH_IMAGE004
是指与第一势圈
Figure 720121DEST_PATH_IMAGE003
有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域，依次类推，直到得到第五势圈
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，则当前超像素块的邻域搜索范围
Figure 963015DEST_PATH_IMAGE006
。
进一步的，所述基于所述特征描述向量分别计算中心超像素块与其邻域搜索范围内N个超像素块之间的距离的方法，包括：
Figure 142324DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为距离；
Figure 558393DEST_PATH_IMAGE010
为中心超像素块对应特征描述向量中的第
Figure DEST_PATH_IMAGE011
个元素，
Figure 80159DEST_PATH_IMAGE012
表示邻域搜索区域范围内第1个超像素块对应特征描述向量中的第
Figure 556271DEST_PATH_IMAGE011
个元素。
进一步的，所述平均值阈值和K值的获取方法为：
计算中心超像素块与第一势圈
Figure 222876DEST_PATH_IMAGE003
中所包含的超像素块之间的最小距离和最大距离以构成第一势圈的距离区间
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，进而得到每个势圈的距离区间；根据距离区间计算势圈
Figure 177057DEST_PATH_IMAGE014
中任意两个势圈的落差度
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，其中，
Figure 815979DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure DEST_PATH_IMAGE017
代表任意两个势圈的距离区间；
如果存在两个势圈的落差度小于落差度阈值时，得到这两个势圈对应的缺陷距离区间
Figure 194484DEST_PATH_IMAGE018
，且将势圈序号较小的势圈作为缺陷干扰势圈，统计缺陷干扰势圈中与中心超像素块的距离落入缺陷距离区间的个数作为缺陷干扰超像素块的个数；
对任意两个势圈进行相同的操作共得到
Figure DEST_PATH_IMAGE019
个缺陷干扰超像素块和多个缺陷距离区间，根据缺陷干扰超像素块的数量得到
Figure 489330DEST_PATH_IMAGE020
；对缺陷距离区间求取并集，当平均值阈值大于所述并集中的最大值时，则不对平均值阈值进行修改；当平均值阈值小于或等于所述并集中的最大值时，则将所述并集中的上限作为平均值阈值。
本发明实施例至少具有如下有益效果：采取先线状缺陷检测再块状缺陷检测的分形缺陷检测方法，对玻璃图像进行缺陷检测，同时在块状缺陷检测过程中通过扩大邻域搜索范围和自适应获取每个超像素块的参数，解决了缺陷横跨多个相邻超像素块而被误分类或检测不出来的问题，实现了对玻璃图像的缺陷的快速检测判断，提高了缺陷检测结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种玻璃缺陷检测方法的步骤流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种玻璃缺陷检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种玻璃缺陷检测方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种玻璃缺陷检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，采集玻璃图像得到对应的灰度图像。
具体的，对玻璃图像（大小为
Figure DEST_PATH_IMAGE021
）进行图像预处理，将其从彩色
Figure 247201DEST_PATH_IMAGE022
图像转化为灰度图像，然后采用中值滤波对灰度图像过滤噪声，采用直方图均衡化对灰度图像进行图像增强。
步骤S002，利用canny算子对灰度图像进行边缘检测得到轮廓线，采用DBSCAN算法将轮廓线划分为多个子轮廓线，根据子轮廓线的长度、子轮廓线上每个采样点的梯度线与子轮廓线之间相交的像素点数量，得到子轮廓线的线状缺陷相似度，将线状缺陷相似度大于设定阈值的子轮廓线标记为线状缺陷。
具体的，玻璃缺陷的形态主要包括块状缺陷（气泡、结石和夹杂）和线状缺陷（划痕），如果仅仅采用块状缺陷检测方法，则线状缺陷不贴合超像素块的形态结构，即采用超像素分割对图像进行块状区域划分时，线状缺陷会出现在相邻的超像素块的边缘，而对超像素块内部特征以及对不同超像素块之间进行聚类等操作时，无法对线状缺陷进行分析和检测；如果仅仅采用线状缺陷检测方法，会由于部分缺陷边缘不明显而难以被检测出来，由此本发明实施例提出一种分形缺陷检测方法，采取先线状缺陷检测再块状缺陷检测的分形缺陷检测方法。
对玻璃图像进行线状缺陷检测的方法为：采用canny算子提取玻璃图像中的边缘信息得到轮廓线
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，然后采用形态学的闭运算对断裂的轮廓线
Figure 475052DEST_PATH_IMAGE023
进行填补，考虑到玻璃图像可能出现多个缺陷区域，其包含多条缺陷轮廓线，然后对轮廓线
Figure 346494DEST_PATH_IMAGE023
采用DBSCAN算法，设置邻域半径
Figure 518849DEST_PATH_IMAGE024
和数目阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE025
，将轮廓线
Figure 18095DEST_PATH_IMAGE023
分为独立的
Figure 225085DEST_PATH_IMAGE026
条子轮廓线，
Figure 213901DEST_PATH_IMAGE026
为正整数；分别对
Figure 76815DEST_PATH_IMAGE026
条子轮廓线进行线状缺陷检测，首先每条子轮廓线进行细化，得到单像素的轮廓骨架，将轮廓骨架包含的像素数目作为子轮廓线的长度
Figure 35543DEST_PATH_IMAGE001
，然后在轮廓线上每隔
Figure 297373DEST_PATH_IMAGE002
均匀地对轮廓骨架进行采样，采用sobel算法计算采样点处的水平方向梯度
Figure DEST_PATH_IMAGE027
和竖直方向梯度
Figure 457090DEST_PATH_IMAGE028
，以采样点为中心，梯度
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为斜率做梯度线，将梯度线与子轮廓线相交的像素点数目作为该采样点的宽度，对这五个宽度求取均值得到平均宽度
Figure 948245DEST_PATH_IMAGE030
，进而得到线状缺陷相似度
Figure DEST_PATH_IMAGE031
；分别获取
Figure 851610DEST_PATH_IMAGE026
条子轮廓线的线状缺陷相似度
Figure 970876DEST_PATH_IMAGE032
，设置线状缺陷相似度阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，将线状缺陷相似度大于
Figure 507686DEST_PATH_IMAGE034
的子轮廓线标记为线状缺陷。
步骤S003，对玻璃图像进行超像素分割得到多个超像素块，采用灰度共生矩阵提取每个超像素块的纹理特征，基于灰度图像得到每个超像素块的灰度直方图，提取灰度直方图中的灰度特征，将纹理特征和灰度特征组成每个超像素块的特征描述向量。
具体的，采用超像素分割方法，将玻璃图像分割成多个超像素块，其中设置超像素个数
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，得到
Figure 548455DEST_PATH_IMAGE036
个超像素块。由于正常玻璃表面呈现相似的纹理及灰度特征，采用灰度共生矩阵和基于灰度直方图的灰度统计特征提取每个超像素块的特征，则对当前超像素块进行特征描述：对当前超像素块采用灰度共生矩阵提取纹理信息，保存灰度共生矩阵的能量
Figure DEST_PATH_IMAGE037
、熵值
Figure 989932DEST_PATH_IMAGE038
、对比度
Figure DEST_PATH_IMAGE039
和逆差矩
Figure 898457DEST_PATH_IMAGE040
特征作为当前超像素块的纹理特征；然后基于灰度图像得到当前超像素块的灰度直方图，将灰度直方图的统计特征方差
Figure DEST_PATH_IMAGE041
、均值
Figure 603239DEST_PATH_IMAGE042
、峭度
Figure DEST_PATH_IMAGE043
、歪度
Figure 865724DEST_PATH_IMAGE044
、熵
Figure DEST_PATH_IMAGE045
和能量
Figure 845313DEST_PATH_IMAGE046
作为当前超像素块的灰度特征，由此得到当前超像素块的特征描述向量
Figure DEST_PATH_IMAGE047
。
步骤S004，以每个超像素块为中心超像素块获取每个超像素块的邻域搜索范围，基于特征描述向量分别计算中心超像素块与其邻域搜索范围内N个超像素块之间的距离，得到中心超像素块对应的N个距离；将N个距离按照从小到大排序后计算前K个距离的平均值，当平均值大于平均值阈值时，确认中心超像素块为块状缺陷。
具体的，对超像素块进行块状缺陷检测的方法，包括以下步骤：
考虑到结石缺陷内部的灰度和纹理特征不是均匀的，即同一缺陷包含不少于一个的具有不同的特征描述向量的超像素块，而同一缺陷的具有不同的特征描述向量的超像素块之间的距离可能要小于这些超像素块与正常玻璃表面超像素块的距离，如果仅仅分析超像素块与其近邻超像素块的距离，可能会出现比较的两个超像素块属于同一缺陷由于其距离小于距离阈值而缺陷无法被识别的情况，由此需要扩大超像素块的邻域搜索范围来进行块状缺陷检测，则每个超像素块的邻域搜索范围的方法为：以每个超像素块作为中心超像素块构建第一势圈
Figure 157082DEST_PATH_IMAGE003
，第一势圈
Figure 891819DEST_PATH_IMAGE003
是指与中心超像素块有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域，接着构建第二势圈
Figure 172759DEST_PATH_IMAGE004
，第二势圈
Figure 283935DEST_PATH_IMAGE004
是指与第一势圈
Figure 232299DEST_PATH_IMAGE003
有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域，重复上述步骤，直到得到第五势圈
Figure 403517DEST_PATH_IMAGE005
，由此得到中心超像素块的邻域搜索范围
Figure 437332DEST_PATH_IMAGE006
，进而得到每个超像素块的邻域搜索范围
Figure 821040DEST_PATH_IMAGE048
。
分别计算中心超像素块的邻域搜索区域范围
Figure 89823DEST_PATH_IMAGE048
内的超像素块与中心超像素块的距离
Figure 166364DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure 953054DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 140453DEST_PATH_IMAGE010
为中心超像素块对应特征描述向量中的第
Figure 63410DEST_PATH_IMAGE011
个元素，
Figure 310851DEST_PATH_IMAGE012
表示邻域搜索区域范围
Figure 319259DEST_PATH_IMAGE048
内第1个超像素块对应特征描述向量中的第
Figure 313278DEST_PATH_IMAGE011
个元素。
将邻域搜索区域范围
Figure 90741DEST_PATH_IMAGE048
中的
Figure DEST_PATH_IMAGE049
个超像素块与中心超像素块都计算距离
Figure 446767DEST_PATH_IMAGE009
，N为正整数，将这
Figure 676891DEST_PATH_IMAGE049
个距离从小到大排序，选择排序后的前
Figure 471672DEST_PATH_IMAGE050
个距离的平均值，K为正整数，且N大于K，当平均值大于平均值阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE051
0.8时，确认中心超像素块为块状缺陷。
考虑到结石缺陷可能横跨多个相邻的超像素块，本发明实施例采用局部自适应方法设置K以及调节平均值阈值
Figure 41325DEST_PATH_IMAGE052
的方法：
对于中心超像素块，分别计算中心超像素块与第一势圈
Figure 830902DEST_PATH_IMAGE003
、第二势圈
Figure 813901DEST_PATH_IMAGE004
、第三势圈
Figure DEST_PATH_IMAGE053
、第四势圈
Figure 84477DEST_PATH_IMAGE054
和第五势圈
Figure 836532DEST_PATH_IMAGE005
中包含的超像素块的最小距离
Figure DEST_PATH_IMAGE055
和最大距离
Figure 3202DEST_PATH_IMAGE056
作为每个势圈的距离区间
Figure 199130DEST_PATH_IMAGE013
的两个端点，进一步根据距离区间判断势圈
Figure 335713DEST_PATH_IMAGE014
之间是否有距离落差，对于五个势圈的每两个距离区间
Figure DEST_PATH_IMAGE057
计算落差度
Figure 879958DEST_PATH_IMAGE058
：
Figure 279846DEST_PATH_IMAGE060
其中，
Figure 971859DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 912133DEST_PATH_IMAGE017
代表任意两个势圈的距离区间。
如果存在两个势圈的落差度
Figure 373201DEST_PATH_IMAGE058
小于落差度阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE061
，则将势圈序号较小的势圈作为缺陷干扰势圈，并统计缺陷干扰势圈中与中心超像素块的距离落入缺陷距离区间
Figure 301581DEST_PATH_IMAGE018
的个数作为缺陷干扰超像素块的个数；对任意两个势圈进行上述操作一共得到
Figure 749398DEST_PATH_IMAGE019
个缺陷干扰超像素块和多个缺陷距离区间
Figure 227784DEST_PATH_IMAGE062
，任意两个势圈得到一个缺陷距离区间，将对这些缺陷距离区间
Figure 12201DEST_PATH_IMAGE062
求取并集得到
Figure DEST_PATH_IMAGE063
。由此得到自适应参数
Figure 691575DEST_PATH_IMAGE020
，进一步判断设置的平均值阈值
Figure 574824DEST_PATH_IMAGE052
是否大于区间
Figure 856900DEST_PATH_IMAGE063
的最大值，如果平均值阈值
Figure 292561DEST_PATH_IMAGE052
大于区间
Figure 947966DEST_PATH_IMAGE063
的最大值，则不对平均值阈值
Figure 101867DEST_PATH_IMAGE052
进行修改，如果平均值阈值
Figure 387968DEST_PATH_IMAGE052
小于或等于区间
Figure 678135DEST_PATH_IMAGE063
的最大值，则将区间
Figure 761628DEST_PATH_IMAGE063
的上限作为平均值阈值
Figure 137246DEST_PATH_IMAGE052
。
步骤S005，当玻璃图像中存在线状缺陷或块状缺陷时，确认对应玻璃存在缺陷；反之，当玻璃图像中不存在线状缺陷和块状缺陷时，确认对应玻璃正常。
具体的，对
Figure 26705DEST_PATH_IMAGE036
个超像素块进行分形缺陷检测，如果所有的超像素块既没有线状缺陷也没有块状缺陷，则认为玻璃图像正常，确定对应玻璃没有缺陷；否则，只要存在一个超像素块属于线状缺陷或者块状缺陷，则认为玻璃图像存在缺陷，确认对应玻璃存在缺陷。
综上所述，本发明实施例提供了一种玻璃缺陷检测方法，该方法采集玻璃图像得到对应的灰度图像，对灰度图像进行边缘检测得到轮廓线，将轮廓线划分为多个子轮廓线，对子轮廓线进行线状缺陷的标记；对玻璃图像进行超像素分割得到多个超像素块，将纹理特征和灰度特征组成每个超像素块的特征描述向量；获取每个超像素块的邻域搜索范围，基于特征描述向量分别计算每个超像素块与其邻域搜索范围内多个超像素块之间的距离，根据距离对超像素块进行块状缺陷的标记，结合线状缺陷和块状缺陷对玻璃图像进行缺陷识别。采取先线状缺陷检测再块状缺陷检测的分形缺陷检测方法，实现了对玻璃图像的缺陷的快速检测判断，提高了缺陷检测结果的准确性。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，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 (7)

1.一种玻璃缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集玻璃图像得到对应的灰度图像；
利用canny算子对灰度图像进行边缘检测得到轮廓线，采用DBSCAN算法将所述轮廓线划分为多个子轮廓线，根据子轮廓线的长度、子轮廓线上每个采样点的梯度线与子轮廓线之间相交的像素点数量，得到子轮廓线的线状缺陷相似度，将线状缺陷相似度大于设定阈值的子轮廓线标记为线状缺陷；
对玻璃图像进行超像素分割得到多个超像素块，采用灰度共生矩阵提取每个超像素块的纹理特征，基于灰度图像得到每个超像素块的灰度直方图，提取灰度直方图中的灰度特征，将纹理特征和灰度特征组成每个超像素块的特征描述向量；
以每个超像素块为中心超像素块获取每个超像素块的邻域搜索范围，基于所述特征描述向量分别计算中心超像素块与其邻域搜索范围内N个超像素块之间的距离，得到中心超像素块对应的N个所述距离，N为正整数；将N个所述距离按照从小到大排序后计算前K个所述距离的平均值，K为正整数，且N大于K，当平均值大于平均值阈值时，确认中心超像素块为块状缺陷，所述平均值阈值和K值是对应中心超像素块的自适应参数；
当玻璃图像中存在线状缺陷或块状缺陷时，确认对应玻璃存在缺陷；反之，当玻璃图像中不存在线状缺陷和块状缺陷时，确认对应玻璃正常。
2.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述根据子轮廓线的长度、子轮廓线上每个采样点的梯度线与子轮廓线之间相交的像素点数量，得到子轮廓线的线状缺陷相似度的方法，包括:
基于子轮廓线的长度
Figure 115561DEST_PATH_IMAGE001
，在子轮廓线上每隔
Figure 901115DEST_PATH_IMAGE002
处得到一个采样点，获取每个采样点处的梯度，以采样点为中心，梯度为斜率得到每个采样点的梯度线，将梯度线与子轮廓线相交的像素点数目作为对应采样点的宽度；
获取子轮廓线上每个采样点的宽度，得到平均宽度，将平均宽度与子轮廓线的长度之间的比值作为子轮廓线的线状缺陷相似度。
3.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述纹理特征是指灰度共生矩阵的能量、熵值、对比度和逆差矩。
4.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述灰度特征是指灰度直方图的统计特征方差、均值、峭度、歪度、熵和能量。
5.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述以每个超像素块为中心超像素块获取每个超像素块的邻域搜索范围的方法，包括：
以当前超像素块作为中心超像素块构建第一势圈
Figure 764029DEST_PATH_IMAGE003
，第一势圈
Figure 926020DEST_PATH_IMAGE003
是指与中心超像素块有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域，然后构建第二势圈
Figure 987517DEST_PATH_IMAGE004
，第二势圈
Figure 209550DEST_PATH_IMAGE004
是指与第一势圈
Figure 291251DEST_PATH_IMAGE003
有相交的像素点或轮廓线的超像素块所组成的区域，依次类推，直到得到第五势圈
Figure 991354DEST_PATH_IMAGE005
，则当前超像素块的邻域搜索范围
Figure 110620DEST_PATH_IMAGE006
。
6.如权利要求1所述的一种玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述特征描述向量分别计算中心超像素块与其邻域搜索范围内N个超像素块之间的距离的方法，包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 237976DEST_PATH_IMAGE008
为距离；
Figure 75482DEST_PATH_IMAGE009
为中心超像素块对应特征描述向量中的第
Figure 579276DEST_PATH_IMAGE010
个元素，
Figure 287469DEST_PATH_IMAGE011
表示邻域搜索区域范围内第1个超像素块对应特征描述向量中的第
Figure 119814DEST_PATH_IMAGE010
个元素。
7.如权利要求5所述的一种玻璃缺陷检测方法，其特征在于，所述平均值阈值和K值的获取方法为：
计算中心超像素块与第一势圈
Figure 913458DEST_PATH_IMAGE003
中所包含的超像素块之间的最小距离和最大距离以构成第一势圈的距离区间
Figure 17680DEST_PATH_IMAGE012
，进而得到每个势圈的距离区间；根据距离区间计算势圈
Figure 111538DEST_PATH_IMAGE013
中任意两个势圈的落差度
Figure 846276DEST_PATH_IMAGE014
，其中，
Figure 392795DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 238391DEST_PATH_IMAGE016
代表任意两个势圈的距离区间；
如果存在两个势圈的落差度小于落差度阈值时，得到这两个势圈对应的缺陷距离区间
Figure 921176DEST_PATH_IMAGE017
，且将势圈序号较小的势圈作为缺陷干扰势圈，统计缺陷干扰势圈中与中心超像素块的距离落入缺陷距离区间的个数作为缺陷干扰超像素块的个数；
对任意两个势圈进行相同的操作共得到
Figure 826815DEST_PATH_IMAGE018
个缺陷干扰超像素块和多个缺陷距离区间，根据缺陷干扰超像素块的数量得到
Figure 857701DEST_PATH_IMAGE019
；对缺陷距离区间求取并集，当平均值阈值大于所述并集中的最大值时，则不对平均值阈值进行修改；当平均值阈值小于或等于所述并集中的最大值时，则将所述并集中的上限作为平均值阈值。
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