CN115100203A - 一种钢筋打磨除锈质量检测方法 - Google Patents

一种钢筋打磨除锈质量检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种钢筋打磨除锈质量检测方法。方法包括：构建钢筋规格以及对应最小滑窗的尺寸的数据库；基于数据库获得待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸；基于所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差和各目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算存在锈蚀的可能性指标；基于图像中最大聚类簇中心点的灰度值和各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度；基于所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、可能性指标和目标异常程度，判断打磨除锈质量。本发明提高了对钢筋打磨除锈质量进行检测时的检测精度。

Description

一种钢筋打磨除锈质量检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种钢筋打磨除锈质量检测方法。
背景技术
钢筋作为重要建筑用材其质量的好坏直接影响建筑的质量，钢筋常发的质量问题为钢筋锈蚀，因而在使用钢筋之前需对其进行打磨除锈。现有钢筋打磨除锈一般是人工打磨，效率较低，为了提高生产效率，现有的CN108608295A中的一种工业用钢筋除锈装置，公开了根据钢筋的长短从两端夹持固定，通过电机的正反转，控制除锈装置做往返直线运动，不断摩擦除锈，从而提高除锈效率。但是由于钢筋不同位置的锈蚀程度不同，而电机控制的除锈装置的运动一般是匀速运动，这就会导致较为严重的锈蚀区域并不能完全除锈。因此需要在钢筋打磨除锈完成后，对钢筋的除锈质量进行检测，以确保钢筋的性能。
钢筋表面纹理以及规格之间存在差异，且钢筋在旋转过程中，钢筋表面纹理会随着钢筋的旋转发生移动，因此很难找到一个合适的标准图像对钢筋表面进行检测；此外，虽然锈蚀区域与钢筋本身灰度值存在差异，但是由于打磨完成后的钢筋表面存在金属光泽，不可避免的会出现反光区域，而反光区域与钢筋本身灰度差异也较大。这也就导致无论是传统的模板匹配还是阈值分割都无法准确地将锈蚀区域检测出来，也就无法对钢筋的打磨除锈质量进行准确地评估。
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钢筋打磨除锈质量检测方法，所采用的技术方案具体如下：
本发明提供了一种钢筋打磨除锈质量检测方法，该方法包括以下步骤：
获取除锈合格的各种规格的钢筋的灰度图像，根据所述各种规格的钢筋的灰度图像中像素点的灰度值以及各种规格的钢筋的直径获得各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸；基于所述最小滑窗的尺寸，构建钢筋规格以及对应最小滑窗的尺寸的数据库；所述尺寸包括长和宽；
获取待检测钢筋的灰度图像，基于所述数据库获得待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸；基于待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的宽获得目标中轴点；分别将所述目标中轴点作为滑窗的中心点，利用待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗对待检测钢筋的灰度图像进行遍历，计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差；基于所述方差和各目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标；
基于各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值对所述待检测钢筋的灰度图像中的像素点进行聚类，基于最大聚类簇的中心点的灰度值、各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值和各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度；
基于所述所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、所述可能性指标和所述各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，判断待检测钢筋的打磨除锈质量。
优选的，所述根据所述各种规格的钢筋的灰度图像中像素点的灰度值以及各种规格的钢筋的直径获得各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸，包括：
对于除锈合格的任一规格的钢筋的灰度图像：
对该规格的钢筋的灰度图像做最小包围框，所述最小包围框的较短边的边长为钢筋直径，将所述较短边的边长作为该规格的钢筋的灰度图像对应的滑窗区域的宽
Figure 660221DEST_PATH_IMAGE001
；
保持滑窗区域的宽不变，将滑窗区域的长度沿着钢筋轴向扩展，记滑窗区域的长为
Figure 279421DEST_PATH_IMAGE002
，将滑窗区域的长度一分为二，得到两个大小均为
Figure 858038DEST_PATH_IMAGE003
的子滑窗，分别记为第一子滑窗和第二子滑窗；根据所述第一子滑窗和第二子滑窗内所有像素点的灰度值，得到第一子滑窗对应的归一化后的灰度直方图和第二子滑窗对应的归一化后的灰度直方图，所述归一化后的灰度直方图的横轴表示各灰度值，纵轴表示各灰度值出现的概率；以灰度直方图中的灰度值以及灰度值出现的概率为样本数据，使用最小二乘法拟合曲线，分别得到第一子滑窗的灰度分布曲线和第二子滑窗的灰度分布曲线；
计算第一子滑窗的灰度分布曲线和第二子滑窗的灰度分布曲线的KL散度，判断所述KL散度是否小于KL散度阈值，若小于，则将此时
Figure 666726DEST_PATH_IMAGE004
的值作为该规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的长
Figure 397921DEST_PATH_IMAGE005
；若大于等于，则对此时的
Figure 705799DEST_PATH_IMAGE004
进行加一操作，使滑窗大小向钢筋轴向扩展，得到新的滑窗区域，获取新的滑窗区域对应的两个子滑窗对应的灰度分布曲线的KL散度，比较新的滑窗区域对应的两个子滑窗对应的灰度分布曲线的KL散度与KL散度阈值的大小关系，直到灰度分布曲线的KL散度小于KL散度阈值为止，得到该规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的长
Figure 522445DEST_PATH_IMAGE005
。
优选的，所述基于待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的宽获得目标中轴点，包括：
获取待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的坐标，将待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的最大横坐标记为
Figure 338086DEST_PATH_IMAGE006
，将待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的最小横坐标记为
Figure 658209DEST_PATH_IMAGE007
；
计算待检测钢筋的灰度图像中每列像素点纵坐标的平均值，基于每列像素点纵坐标的平均值，得到待检测钢筋的灰度图像中每列的中轴像素点；
获取待检测钢筋的灰度图像中横坐标在
Figure 134058DEST_PATH_IMAGE008
范围内的所有中轴像素点，作为目标中轴点；所述
Figure 234738DEST_PATH_IMAGE009
为待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的宽。
优选的，所述计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，包括：
根据各目标中轴点对应的滑窗区域中各像素点的灰度值，计算各目标中轴点对应的滑窗区域的平均灰度值，记为各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值；
根据各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值，计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差。
优选的，所述基于所述方差和各目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，包括：
对于任一目标中轴点对应的滑窗区域：根据该滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算该滑窗区域中每行像素点的灰度均值相对于整体平均灰度值之间的方差；
根据各目标中轴点对应的滑窗区域中每行像素点的灰度均值相对于整体平均灰度值之间的方差和所述所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，采用如下公式计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标：
Figure 588490DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 28699DEST_PATH_IMAGE011
为待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，
Figure 695958DEST_PATH_IMAGE012
为反正切函数，
Figure 769087DEST_PATH_IMAGE013
为所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，
Figure 175798DEST_PATH_IMAGE014
为目标中轴点的个数，
Figure 719780DEST_PATH_IMAGE015
为第
Figure 288165DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域中每行像素点的灰度均值相对于整体平均灰度值之间的方差。
优选的，所述基于最大聚类簇的中心点的灰度值、各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值和各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，包括：
将所述最大聚类簇的中心点的灰度值作为参考灰度值；
对于任一目标中轴点对应的滑窗区域：
计算该滑窗区域中像素点的平均灰度值与所述参考灰度值的差值的绝对值，将所述绝对值作为该滑窗区域的初始异常程度；
使用Sobel算子对该滑窗区域进行边缘检测，获取该滑窗区域中的所有边缘像素点，获取各边缘像素点的曲率，根据各个曲率及其出现的概率对所述初始异常程度进行修正获得该目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度；所述该目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度的计算公式为：
Figure 848590DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 793413DEST_PATH_IMAGE018
为该目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，
Figure 194832DEST_PATH_IMAGE019
为该目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的第
Figure 747167DEST_PATH_IMAGE020
种曲率出现的概率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
为该目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率的种类数，
Figure 293423DEST_PATH_IMAGE022
为该目标中轴点对应的滑窗区域的初始异常程度。
优选的，所述基于所述所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、所述可能性指标和所述各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，判断待检测钢筋的打磨除锈质量，包括：
根据所述目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、所述可能性指标和所述各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，计算待检测钢筋的除锈质量指标；
基于所述除锈质量指标，判断待检测钢筋的打磨除锈质量。
优选的，采用如下公式计算待检测钢筋的除锈质量指标：
Figure 838674DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 858714DEST_PATH_IMAGE024
为待检测钢筋的除锈质量指标，
Figure 768901DEST_PATH_IMAGE025
为可能性阈值，
Figure 2787DEST_PATH_IMAGE026
为以自然常数
Figure 836882DEST_PATH_IMAGE027
为底数的指数函数，
Figure 960695DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 291052DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，
Figure 562633DEST_PATH_IMAGE014
为目标中轴点的个数，
Figure 138102DEST_PATH_IMAGE011
为待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，
Figure 430936DEST_PATH_IMAGE013
为所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差。
本发明具有如下有益效果：
1、本发明首先计算了所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，考虑到只基于灰度均值的方差并不能判断待检测钢筋的锈蚀类型，因为当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差较大时，说明待检测钢筋表面存在局部锈蚀，但是当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差较小时，会出现待检测钢筋表面无锈蚀和待检测钢筋表面存在整体锈蚀两种情况，因此本发明计算了待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，再根据可能性指标和各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，对待检测钢筋的打磨除锈质量进行了判断，避免了当钢筋表面打磨完成后仍存在均匀锈蚀而导致锈蚀检测不准确现象的出现，提高了对待检测钢筋打磨除锈质量进行检测时的检测精度。
2、本发明在对待检测钢筋进行打磨质量检测时，基于提前构建好的数据库获取待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸，使用最小滑窗对待检测钢筋的灰度图像中目标中轴点进行遍历，并根据滑窗区域中灰度的差异情况得到钢筋表面存在锈蚀的可能性指标，避免了因钢筋摆放位置以及摆放方向不同使得钢筋灰度图像存在差异进而导致钢筋打磨除锈的质量检测难度较大的现象，提高了检测的灵活性。
3、本发明根据各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率对各滑窗区域的异常程度进行修正，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，避免了因钢筋表面存在刻字信息导致信息所在区域的异常程度较高而将该区域误判为存在锈蚀的区域的现象，提高了钢筋打磨除锈质量检测的可靠性。
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为本发明提供的一种钢筋打磨除锈质量检测方法的流程图；
图2为构建的直角坐标系的示意图。
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钢筋打磨除锈质量检测方法进行详细说明如下。
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钢筋打磨除锈质量检测方法的具体方案。
一种钢筋打磨除锈质量检测方法实施例：
本实施例提出了一种钢筋打磨除锈质量检测方法，如图1所示，本实施例的一种钢筋打磨除锈质量检测方法包括以下步骤：
步骤S1，获取除锈合格的各种规格的钢筋的灰度图像，根据所述各种规格的钢筋的灰度图像中像素点的灰度值以及各种规格的钢筋的直径获得各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸；基于所述最小滑窗的尺寸，构建钢筋规格以及对应最小滑窗的尺寸的数据库；所述尺寸包括长和宽。
本发明针对的具体场景为：钢筋打磨除锈完成后，在钢筋右上方施加平行于钢筋放置方向的线光源，相机从钢筋的正上方采集钢筋表面图像，对采集到的钢筋表面图像进行处理，根据图像中的特征信息对钢筋打磨除锈质量进行检测。
考虑到钢筋表面的纹理（如螺纹等）存在一定的周期性，因此本实施例根据采集的钢筋表面图像中纹理的最小周期得到滑窗区域，再根据各个滑窗区域之间的异常程度确定钢筋的锈蚀区域，进而判断钢筋的打磨除锈质量。但是由于钢筋粗细以及表面纹理类型多样，人工测量钢筋的纹理的最小周期较为繁琐且存在测量误差，本实施例提供的方法根据待检测钢筋的类型以及钢筋粗细自动确定滑窗区域大小，提高了钢筋打磨除锈质量检测的灵活性。
本实施例首先利用相机采集除锈合格的各种规格的钢筋的图像，然后对采集到的各种规格的钢筋的图像进行灰度化处理，得到各种规格的钢筋的灰度图像，灰度化处理为现有技术，此处不再赘述。由于本实施例在钢筋的右上方施加平行线光源，因此会存在光照衰减的情况，距离光源越近的位置反光程度越高，距离光源越远的位置反光程度越低，因此本实施例采集的钢筋图像中一个周期内螺纹的不同位置的反光程度不同。基于此，本实施例将滑窗区域一分为二，随着滑窗区域的扩大，滑窗区域中增加的灰度值是存在差异的，只有当滑窗区域中存在两个周期时，才会使得半个滑窗区域之间的灰度直方图的灰度分布一致，由此可以确定钢筋的最小周期，得到最小滑窗的尺寸。
本实施例首先获取除锈合格的各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸，基于除锈合格的各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸，构建钢筋规格以及对应最小滑窗的尺寸数据库。
构建钢筋规格以及对应最小滑窗的尺寸数据库的具体过程如下：
对于除锈合格的任一规格的钢筋的灰度图像：
由于钢筋直径相对于钢筋轴向长度较短，因此对该规格的钢筋的灰度图像做最小包围框，所得包围框较短边的边长即为钢筋直径，将该较短边的边长作为该规格的钢筋的灰度图像对应的滑窗区域的宽
Figure 682926DEST_PATH_IMAGE001
；保持滑窗区域的宽不变，将滑窗区域的长度沿着钢筋轴向扩展，记滑窗区域的长为
Figure 130219DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 555384DEST_PATH_IMAGE004
的初始值为1，将滑窗区域的长度一分为二，得到两个子滑窗，分别记为第一子滑窗和第二子滑窗，则这两个子滑窗的大小均为
Figure 903058DEST_PATH_IMAGE003
；获取这两个子滑窗区域内的所有像素点的灰度值，进而得到第一子滑窗对应的归一化后的灰度直方图和第二子滑窗对应的归一化后的灰度直方图，其中归一化后的灰度直方图的横轴表示各灰度值，纵轴表示各灰度值出现的概率；以灰度直方图中的灰度值以及灰度值出现的概率为样本数据，使用最小二乘法拟合曲线，分别得到第一子滑窗的灰度分布曲线和第二子滑窗的灰度分布曲线。
计算第一子滑窗的灰度分布曲线和第二子滑窗的灰度分布曲线的KL散度，KL散度用来衡量两个概率分布曲线之间的相似性，两个概率分布曲线越相近，KL散度越小，因此根据KL散度的值判断这第一子滑窗的灰度分布曲线和第二子滑窗的灰度分布曲线的相似性，KL散度的值越小，说明这两个灰度分布曲线越一致，本实施例设置KL散度阈值
Figure 138998DEST_PATH_IMAGE028
，判断这两个灰度分布曲线的KL散度是否小于
Figure 57276DEST_PATH_IMAGE028
，若小于，则判定此时的滑窗区域中包含两个周期，即第一子滑窗和第二子滑窗中分别包含一个周期，将此时
Figure 532470DEST_PATH_IMAGE004
的值作为该规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的长
Figure 485382DEST_PATH_IMAGE029
；否则对此时的
Figure 626644DEST_PATH_IMAGE004
进行加一操作，使滑窗大小向钢筋轴向扩展，得到新的滑窗区域，重复上述操作，比较滑窗区域对应的两个子滑窗的灰度分布曲线的KL散度与KL散度阈值
Figure 343803DEST_PATH_IMAGE028
的大小关系，直到得到最小滑窗的长
Figure 48453DEST_PATH_IMAGE029
为止；记最终得到的该规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸为
Figure 668922DEST_PATH_IMAGE030
；本实施例中
Figure 685813DEST_PATH_IMAGE028
的值为0.1，在具体应用中，实施者可自行设置
Figure 922890DEST_PATH_IMAGE028
的值。KL散度的计算方法为现有技术，此处不再赘述。
采用上述方法，得到除锈合格的各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸。本实施例根据各种规格钢筋(包含钢筋直径以及钢筋纹理类型)及其对应的最小滑窗的尺寸（最小滑窗的长和宽），构建钢筋规格以及对应最小滑窗的尺寸的数据库。
步骤S2，获取待检测钢筋的灰度图像，基于所述数据库获得待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸；基于待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的宽获得目标中轴点；分别将所述目标中轴点作为滑窗的中心点，利用待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗对待检测钢筋的灰度图像进行遍历，计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差；基于所述方差和各目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标。
为了检测打磨除锈后的钢筋的除锈质量，本实施例需要获取打磨除锈后的钢筋对应的最小滑窗的尺寸，进而对其进行除锈质量检测。将打磨除锈后的钢筋记为待检测钢筋，获取待检测钢筋的型号，基于待检测钢筋的型号以及步骤S1中构建的数据库，获取待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的长
Figure 431232DEST_PATH_IMAGE031
和宽
Figure 139162DEST_PATH_IMAGE032
。利用相机采集待检测钢筋的图像，并对采集的图像进行灰度化处理，将灰度化处理后的图像记为待检测钢筋的灰度图像。
当最小滑窗区域中存在锈蚀时，锈蚀区域会改变最小滑窗区域中像素点的灰度值，造成存在锈蚀的滑窗区域与不存在锈蚀的滑窗区域之间存在灰度差异，因此当所有滑窗区域平均灰度值之间的方差较大时，认为待检测钢筋的灰度图像中存在锈蚀区域。
本实施例构建直角坐标系，直角坐标系X轴的方向为待检测钢筋的轴向方向，直角坐标系Y轴的方向与待检测钢筋的轴向垂直，直角坐标系如图2所示，获取待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的坐标，记待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的最大横坐标为
Figure 622228DEST_PATH_IMAGE006
，待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的最小横坐标为
Figure 267973DEST_PATH_IMAGE007
。计算待检测钢筋的灰度图像中每列像素点纵坐标的平均值，基于每列像素点纵坐标的平均值，得到待检测钢筋的灰度图像中每列的中轴像素点，每列对应一个中轴像素点，为了保证以每个中轴像素点为中心的滑窗区域均为钢筋的一个完整纹理的周期，本实施例获取横坐标在
Figure 888660DEST_PATH_IMAGE033
范围内的所有中轴像素点作为目标中轴点，基于所述目标中轴点构建目标中轴点序列，该序列中包含的目标中轴点的个数为
Figure 405092DEST_PATH_IMAGE034
。
分别以目标中轴点序列中的各目标中轴点为滑窗的中心，利用长为
Figure 59058DEST_PATH_IMAGE031
和宽为
Figure 441367DEST_PATH_IMAGE032
的滑窗对待检测钢筋的灰度图像中的像素点进行遍历，得到各目标中轴点对应的滑窗区域，如图2所示，图中的1为一个滑窗区域；根据各目标中轴点对应的滑窗区域中各像素点的灰度值，计算各目标中轴点对应的滑窗区域的平均灰度值，记为各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值，一个目标中轴点对应的滑窗区域对应一个灰度均值；根据各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值，计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 353828DEST_PATH_IMAGE035
。
考虑到当待检测钢筋表面存在的锈蚀较为严重且待检测钢筋表面各个位置锈蚀较为均匀时，但是由于除锈装置对钢筋各个位置的打磨程度一致，使得除锈完成后的钢筋的灰度图像中各目标中轴点对应的滑窗区域可能仍存在锈蚀现象，根据灰度均值得到的方差也较小；而这种情况与正常情况的区别在于，存在锈蚀的钢筋表面由于金属光泽度较低，使得钢筋表面产生的金属反光现象较弱，在此种情况下的滑窗区域中每行像素点之间的灰度变化较小，因此当滑窗区域之间的灰度均值的方差较小时，需要进一步根据滑窗内部每一行像素点的灰度变化情况对判断结果进行修正。当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 741078DEST_PATH_IMAGE013
较大时，表示待检测钢筋的灰度图像中各目标中轴点对应的滑窗区域之间的灰度差异较大，待检测钢筋上锈蚀分布不均匀，需要进一步判断锈蚀区域的锈蚀程度，且
Figure 284055DEST_PATH_IMAGE035
越大，不均匀程度越大；当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 953327DEST_PATH_IMAGE035
较小时，表示待检测钢筋的灰度图像中各目标中轴点对应的滑窗区域之间的灰度差异较小，此时存在两种情况：待检测钢筋上无锈蚀的情况或者待检测钢筋上锈蚀较为均匀的情况，因此需要进一步根据各目标中轴点对应的滑窗区域中每一行像素点之间的灰度差异情况对判断结果进行进一步修正，即判断各目标中轴点对应的滑窗区域内部每一行像素之间的灰度差异。具体的，首先基于任一目标中轴点对应的滑窗区域中各像素点的灰度值，计算任一目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，一个目标中轴点对应的滑窗区域中每行像素点对应一个灰度均值；然后基于所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差和各目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，即：
Figure 357895DEST_PATH_IMAGE036
Figure 848919DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 874382DEST_PATH_IMAGE011
为待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，
Figure 716436DEST_PATH_IMAGE012
为反正切函数，
Figure 659115DEST_PATH_IMAGE013
为所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，
Figure 535804DEST_PATH_IMAGE014
为目标中轴点的个数，
Figure 502859DEST_PATH_IMAGE038
为第
Figure 379679DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域中每行像素点的灰度均值相对于整体平均灰度值之间的方差，
Figure 375317DEST_PATH_IMAGE039
为滑窗区域所包含的行数，
Figure 152518DEST_PATH_IMAGE040
为第
Figure 490090DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域中第
Figure 306736DEST_PATH_IMAGE020
行像素点的灰度均值，
Figure 92683DEST_PATH_IMAGE041
为第
Figure 475122DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域中所有像素点的平均灰度值。
Figure 452437DEST_PATH_IMAGE042
的值越小，说明第
Figure 802384DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域中每行像素点的灰度变化越小，第
Figure 670983DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域中存在锈蚀的概率越小；当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 127504DEST_PATH_IMAGE013
越大时，说明待检测钢筋表面越可能存在打磨不均匀的现象，此时更需要关注待检测钢筋表面各个区域的不均匀程度，即更关注
Figure 259408DEST_PATH_IMAGE013
的值；当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 828142DEST_PATH_IMAGE013
越小时，需要考虑单个滑窗区域内部的灰度变化情况，若单个滑窗内部各行像素点的平均值相对于滑窗区域整体平均值之间的方差越小，表示滑窗区域中像素点的灰度变化越小，对应
Figure 720006DEST_PATH_IMAGE043
越小，则待检测钢筋存在整体均匀锈蚀的概率越大；若单个滑窗区域内部对应的方差越大，表示滑窗区域中像素点的灰度变化越大，对应
Figure 77038DEST_PATH_IMAGE043
越大，则待检测钢筋除锈较为均匀的概率越小。
至此，采用上述方法，得到了待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标
Figure 894690DEST_PATH_IMAGE011
和所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 455116DEST_PATH_IMAGE013
。
步骤S3，基于各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值对所述待检测钢筋的灰度图像中的像素点进行聚类，基于最大聚类簇的中心点的灰度值、各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值和各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度。
由于钢筋表面往往会刻一些数字和字母等，用于标注钢筋级别、厂家注册名称以及钢筋有效直径等信息，而这些信息并不能满足钢筋表面纹理的周期性，导致这些信息所在的区域中存在灰度以及纹理的差异，因此当待检测钢筋上某一区域的异常程度较高可能是由于钢筋表面的信息内容造成的，因此还需要对各目标中轴点对应的滑窗区域的异常程度进一步修正。
考虑到锈蚀区域形状并不规则，而钢筋信息形状较为规则，因此可以进一步根据边缘的规则程度判断各个疑似异常区域是否存在锈蚀，从而筛选出存在锈蚀的异常区域。
本实施例基于各目标中轴点对应的滑窗区域的平均灰度值，使用均值漂移聚类算法对待检测钢筋的灰度图像中的像素点进行聚类，由此得到多个聚类簇，同一个聚类簇中的各滑窗区域的平均灰度值相近。获取包含数据最多的聚类簇的中心点对应的灰度值，将其作为参考灰度值，各目标中轴点对应的滑窗区域中像素点的平均灰度值与参考灰度值的差异越小，说明滑窗区域的异常程度越小，因此本实施例计算各目标中轴点对应的滑窗区域中像素点的平均灰度值与参考灰度值的差值的绝对值，并将该绝对值作为对应目标中轴点对应的滑窗区域的初始异常程度，其中第
Figure 134359DEST_PATH_IMAGE044
个目标中轴点对应的滑窗区域的初始异常程度为
Figure 598095DEST_PATH_IMAGE045
。
对于第
Figure 337381DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域：
考虑到相对于无规则的锈蚀区域而言，钢筋表面的字母、数字等纹理的规则程度均较高，因此使得图像中像素点的曲率复杂度较低，而存在锈蚀的区域像素点的曲率复杂度较高。基于此，本实施例通过曲率的复杂度对滑窗区域的初始异常程度进行修正。使用Sobel算子对该滑窗区域进行边缘检测，获取该滑窗区域中的所有边缘像素点，获取各边缘像素点的曲率，根据各个曲率及其出现的概率计算该滑窗区域的曲率复杂度，根据曲率复杂度对第
Figure 385102DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域的初始异常程度进行修正，得到目标异常程度
Figure 117304DEST_PATH_IMAGE022
，则：
Figure 183349DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 844268DEST_PATH_IMAGE046
为第
Figure 874891DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度（即修正后的异常程度），
Figure 895937DEST_PATH_IMAGE047
为该目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的第
Figure 567221DEST_PATH_IMAGE020
种曲率出现的概率，
Figure 648309DEST_PATH_IMAGE021
为该目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率的种类数，
Figure 903579DEST_PATH_IMAGE048
为该目标中轴点对应的滑窗区域的归一化后的曲率复杂度，由于相对于无规则的锈蚀区域而言，钢筋表面的字母、数字以及表面纹理的规则程度均较高，使得曲率复杂度较低，而存在锈蚀的区域曲率复杂度较高，利用曲率的复杂度对滑窗区域的初始异常程度进行修正，归一化后的曲率复杂度越大，说明滑窗区域中越可能存在锈蚀，为了凸显滑窗区域的异常，基于归一化后的曲率复杂度对初始异常程度进行修正。
至此，采用上述方法能够得到目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度。
步骤S4，基于所述所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、所述可能性指标和所述各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，判断待检测钢筋的打磨除锈质量。
在对整根钢筋打磨除锈完成后，整根钢筋的表面都存在锈蚀相对于钢筋表面局部区域存在锈蚀其整体除锈质量更差，因此在对待检测钢筋的除锈质量进行评估时，可根据钢筋表面存在的锈蚀类型（整体锈蚀、局部锈蚀和无锈蚀），对待检测钢筋的打磨除锈质量进行评估。
本实施例设置可能性阈值
Figure 541365DEST_PATH_IMAGE025
，当
Figure 519685DEST_PATH_IMAGE049
时，认为待检测钢筋表面无锈蚀，此时
Figure 555031DEST_PATH_IMAGE011
越小，打磨除锈质量越好；当
Figure 595799DEST_PATH_IMAGE050
且
Figure 207915DEST_PATH_IMAGE013
的值较大时，认为待检测钢筋表面存在局部锈蚀，根据各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度的平均值判断局部锈蚀程度，局部锈蚀程度越大，说明待检测钢筋打磨除锈质量越差；当
Figure 368638DEST_PATH_IMAGE050
且
Figure 276682DEST_PATH_IMAGE035
的值较小时，说明待检测钢筋表面存在整体锈蚀，此时
Figure 769193DEST_PATH_IMAGE011
越大，说明待检测钢筋的打磨除锈质量越差。基于此，待检测钢筋的除锈质量指标可表示为：
Figure 935733DEST_PATH_IMAGE051
其中，
Figure 436115DEST_PATH_IMAGE024
为待检测钢筋的除锈质量指标，
Figure 75913DEST_PATH_IMAGE025
为可能性阈值，
Figure 481486DEST_PATH_IMAGE026
为以自然常数
Figure 264766DEST_PATH_IMAGE027
为底数的指数函数，
Figure 72185DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 151393DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度。本实施例设置
Figure 794995DEST_PATH_IMAGE025
的值为0.1，在具体应用中，实施者可根据实际情况进行设置。
待检测钢筋表面存在三种锈蚀类型：第一种锈蚀类型为待检测钢筋表面无锈蚀，该种情况下，待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标
Figure 100074DEST_PATH_IMAGE011
较小，即待检测钢筋的除锈质量指标较大，即待检测钢筋的打磨除锈质量越好；第二种锈蚀类型为待检测钢筋表面存在局部锈蚀，该种情况下，待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标
Figure 808005DEST_PATH_IMAGE011
较大且所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 556649DEST_PATH_IMAGE035
也较大，此时待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标
Figure 936815DEST_PATH_IMAGE011
越大、所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 315361DEST_PATH_IMAGE035
越大且各目标中轴点对应的滑窗区域中目标异常程度越大，待检测钢筋的除锈质量指标
Figure 113683DEST_PATH_IMAGE024
越小，即说明待检测钢筋的打磨除锈质量越差；第三种锈蚀类型为待检测钢筋表面存在整体锈蚀，该种情况下，待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标
Figure 16917DEST_PATH_IMAGE011
较大但所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 399226DEST_PATH_IMAGE035
较小，此时待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标
Figure 249370DEST_PATH_IMAGE011
越大、所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差
Figure 902200DEST_PATH_IMAGE035
越小且各目标中轴点对应的滑窗区域中目标异常程度越大，待检测钢筋的除锈质量指标
Figure 228532DEST_PATH_IMAGE024
越小，即说明待检测钢筋的打磨除锈质量越差。至此，完成对待检测钢筋的打磨除锈质量的判断。
本实施例首先计算了所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，考虑到只基于灰度均值的方差并不能判断待检测钢筋的锈蚀类型，因为当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差较大时，说明待检测钢筋表面存在局部锈蚀，但是当所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差较小时，会出现待检测钢筋表面无锈蚀和待检测钢筋表面存在整体锈蚀两种情况，因此本实施例计算了待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，再根据可能性指标和各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，对待检测钢筋的打磨除锈质量进行了判断，避免了当钢筋表面打磨完成后仍存在均匀锈蚀而导致锈蚀检测不准确现象的出现，提高了对待检测钢筋打磨除锈质量进行检测时的检测精度。本实施例在对待检测钢筋进行打磨质量检测时，基于提前构建好的数据库获取待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸，使用最小滑窗对待检测钢筋的灰度图像中目标中轴点进行遍历，并根据滑窗区域中灰度的差异情况得到钢筋表面存在锈蚀的可能性指标，避免了因钢筋摆放位置以及摆放方向不同使得钢筋灰度图像存在差异进而导致钢筋打磨除锈的质量检测难度较大的现象，提高了检测的灵活性。本实施例根据各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率对各滑窗区域的异常程度进行修正，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，避免了因钢筋表面存在刻字信息导致信息所在区域的异常程度较高而将该区域误判为存在锈蚀的区域的现象，提高了钢筋打磨除锈质量检测的可靠性。
需要说明的是：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 (8)

1.一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取除锈合格的各种规格的钢筋的灰度图像，根据所述各种规格的钢筋的灰度图像中像素点的灰度值以及各种规格的钢筋的直径获得各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸；基于所述最小滑窗的尺寸，构建钢筋规格以及对应最小滑窗的尺寸的数据库；所述尺寸包括长和宽；
获取待检测钢筋的灰度图像，基于所述数据库获得待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸；基于待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的宽获得目标中轴点；分别将所述目标中轴点作为滑窗的中心点，利用待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗对待检测钢筋的灰度图像进行遍历，计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差；基于所述方差和各目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标；
基于各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值对所述待检测钢筋的灰度图像中的像素点进行聚类，基于最大聚类簇的中心点的灰度值、各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值和各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度；
基于所述所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、所述可能性指标和所述各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，判断待检测钢筋的打磨除锈质量。
2.根据权利要求1所述的一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，所述根据所述各种规格的钢筋的灰度图像中像素点的灰度值以及各种规格的钢筋的直径获得各种规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的尺寸，包括：
对于除锈合格的任一规格的钢筋的灰度图像：
对该规格的钢筋的灰度图像做最小包围框，所述最小包围框的较短边的边长为钢筋直径，将所述较短边的边长作为该规格的钢筋的灰度图像对应的滑窗区域的宽
Figure 917564DEST_PATH_IMAGE001
；
保持滑窗区域的宽不变，将滑窗区域的长度沿着钢筋轴向扩展，记滑窗区域的长为
Figure 836979DEST_PATH_IMAGE002
，将滑窗区域的长度一分为二，得到两个大小均为
Figure 78736DEST_PATH_IMAGE003
的子滑窗，分别记为第一子滑窗和第二子滑窗；根据所述第一子滑窗和第二子滑窗内所有像素点的灰度值，得到第一子滑窗对应的归一化后的灰度直方图和第二子滑窗对应的归一化后的灰度直方图，所述归一化后的灰度直方图的横轴表示各灰度值，纵轴表示各灰度值出现的概率；以灰度直方图中的灰度值以及灰度值出现的概率为样本数据，使用最小二乘法拟合曲线，分别得到第一子滑窗的灰度分布曲线和第二子滑窗的灰度分布曲线；
计算第一子滑窗的灰度分布曲线和第二子滑窗的灰度分布曲线的KL散度，判断所述KL散度是否小于KL散度阈值，若小于，则将此时
Figure 464718DEST_PATH_IMAGE004
的值作为该规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的长
Figure 572351DEST_PATH_IMAGE005
；若大于等于，则对此时的
Figure 34073DEST_PATH_IMAGE004
进行加一操作，使滑窗大小向钢筋轴向扩展，得到新的滑窗区域，获取新的滑窗区域对应的两个子滑窗对应的灰度分布曲线的KL散度，比较新的滑窗区域对应的两个子滑窗对应的灰度分布曲线的KL散度与KL散度阈值的大小关系，直到灰度分布曲线的KL散度小于KL散度阈值为止，得到该规格的钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的长
Figure 645183DEST_PATH_IMAGE005
。
3.根据权利要求1所述的一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，所述基于待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的宽获得目标中轴点，包括：
获取待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的坐标，将待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的最大横坐标记为
Figure 343012DEST_PATH_IMAGE006
，将待检测钢筋的灰度图像中所有像素点的最小横坐标记为
Figure 406783DEST_PATH_IMAGE007
；
计算待检测钢筋的灰度图像中每列像素点纵坐标的平均值，基于每列像素点纵坐标的平均值，得到待检测钢筋的灰度图像中每列的中轴像素点；
获取待检测钢筋的灰度图像中横坐标在
Figure 340104DEST_PATH_IMAGE008
范围内的所有中轴像素点，作为目标中轴点；所述
Figure 54988DEST_PATH_IMAGE009
为待检测钢筋的灰度图像对应的最小滑窗的宽。
4.根据权利要求1所述的一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，所述计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，包括：
根据各目标中轴点对应的滑窗区域中各像素点的灰度值，计算各目标中轴点对应的滑窗区域的平均灰度值，记为各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值；
根据各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值，计算所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差。
5.根据权利要求1所述的一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，所述基于所述方差和各目标中轴点对应的滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，包括：
对于任一目标中轴点对应的滑窗区域：根据该滑窗区域中各行像素点的灰度均值，计算该滑窗区域中每行像素点的灰度均值相对于整体平均灰度值之间的方差；
根据各目标中轴点对应的滑窗区域中每行像素点的灰度均值相对于整体平均灰度值之间的方差和所述所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，采用如下公式计算待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标：
Figure 376248DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 678047DEST_PATH_IMAGE011
为待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，
Figure 477376DEST_PATH_IMAGE012
为反正切函数，
Figure 315275DEST_PATH_IMAGE013
为所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差，
Figure 604174DEST_PATH_IMAGE014
为目标中轴点的个数，
Figure 393270DEST_PATH_IMAGE015
为第
Figure 996289DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域中每行像素点的灰度均值相对于整体平均灰度值之间的方差。
6.根据权利要求1所述的一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，所述基于最大聚类簇的中心点的灰度值、各目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值和各目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率，得到各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，包括：
将所述最大聚类簇的中心点的灰度值作为参考灰度值；
对于任一目标中轴点对应的滑窗区域：
计算该滑窗区域中像素点的平均灰度值与所述参考灰度值的差值的绝对值，将所述绝对值作为该滑窗区域的初始异常程度；
使用Sobel算子对该滑窗区域进行边缘检测，获取该滑窗区域中的所有边缘像素点，获取各边缘像素点的曲率，根据各个曲率及其出现的概率对所述初始异常程度进行修正获得该目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度；所述该目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度的计算公式为：
Figure 685765DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 83249DEST_PATH_IMAGE018
为该目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，
Figure 625220DEST_PATH_IMAGE019
为该目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的第
Figure 766351DEST_PATH_IMAGE020
种曲率出现的概率，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为该目标中轴点对应的滑窗区域中边缘像素点的曲率的种类数，
Figure 307404DEST_PATH_IMAGE022
为该目标中轴点对应的滑窗区域的初始异常程度。
7.根据权利要求1所述的一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，所述基于所述所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、所述可能性指标和所述各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，判断待检测钢筋的打磨除锈质量，包括：
根据所述目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差、所述可能性指标和所述各目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，计算待检测钢筋的除锈质量指标；
基于所述除锈质量指标，判断待检测钢筋的打磨除锈质量。
8.根据权利要求7所述的一种钢筋打磨除锈质量检测方法，其特征在于，采用如下公式计算待检测钢筋的除锈质量指标：
Figure 610209DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 639476DEST_PATH_IMAGE024
为待检测钢筋的除锈质量指标，
Figure 381036DEST_PATH_IMAGE025
为可能性阈值，
Figure 45105DEST_PATH_IMAGE026
为以自然常数
Figure 49970DEST_PATH_IMAGE027
为底数的指数函数，
Figure 300954DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 518308DEST_PATH_IMAGE016
个目标中轴点对应的滑窗区域的目标异常程度，
Figure 725299DEST_PATH_IMAGE014
为目标中轴点的个数，
Figure 887683DEST_PATH_IMAGE011
为待检测钢筋的灰度图像存在锈蚀的可能性指标，
Figure 609652DEST_PATH_IMAGE013
为所有目标中轴点对应的滑窗区域的灰度均值的方差。
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Denomination of invention: A quality inspection method for steel bar polishing and rust removal

Granted publication date: 20221118

Pledgee: Liaocheng Branch of Postal Savings Bank of China Co.,Ltd.

Pledgor: Shandong Zhenpeng construction steel products Technology Co.,Ltd.

Registration number: Y2024980001019

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