CN115115625B - 基于图像处理的电缆生产异常检测方法 - Google Patents

基于图像处理的电缆生产异常检测方法 Download PDF

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CN115115625B CN202211028004.1A CN202211028004A CN115115625B CN 115115625 B CN115115625 B CN 115115625B CN 202211028004 A CN202211028004 A CN 202211028004A CN 115115625 B CN115115625 B CN 115115625B
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Abstract

本发明公开了基于图像处理的电缆生产异常检测方法，涉及图像处理领域，该方法包括：将电缆表皮的灰度图像分为多层比特图像；将每层比特图像分为多个图像块，根据图像块中像素点的灰度值得到图像块的灰度差异性和比特图像的灰度差异性；更改图像块的尺寸，将最小灰度差异度对应的尺寸记为该层比特图像的最佳形状单元；根据最佳形状单元将比特图像划分为多个图像块，获取图像块中每个位置的像素点的位置权值以及标准灰度值；根据像素点的灰度值和所在位置的标准灰度值得到异常图像块与正常图像块，获取每层比特图像的二值图并叠加，根据叠加后像素点的叠加灰度值确定灰度图像中的异常区域，本发明提高了电缆生产异常检测的准确性。

Description

基于图像处理的电缆生产异常检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像处理的电缆生产异常检测方法。
背景技术
电缆行业作为全球机械工业中的第二大产业，近年来发展迅速，但是电缆实际生产中会存在一些产品质量问题，这些质量问题会影响企业的生产效率和生产成本。常见的产品质量问题为电缆生产过程中产生的表皮塑化不良的现象，塑化不良现象具体表现为电缆表皮的塑料层表面存在散乱凸起的小凸包的现象，在后续的使用过程中容易导致电缆表皮的过早风化以及开裂。
现有的电缆表皮的塑化不良现象的检测方式主要是通过canny算子检测，相较于传统的人工检测已经大幅提高了检测效率，降低了检测成本，但是由于塑化不良现象在图像中的分布散乱不集中，其中包含部分正常区域的像素点，所以塑化不良区域与正常区域的整体的灰度值差异不是很明显，所以在canny算子检测时可能会由于阈值选择不准确而导致塑化不良区域的划分不准确，即检测结果不准确，因此，本发明提出一种基于图像处理的电缆生产异常检测方法。
发明内容
本发明提供基于图像处理的电缆生产异常检测方法，以解决现有的问题。
本发明的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，采用如下技术方案：
获取电缆表皮图像的灰度图像，将灰度图像分为多层比特图像；
将每层比特图像按照初始尺寸划分为多个相等的图像块，根据每个图像块中像素点的灰度值和所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到图像块的灰度差异性，根据该比特图像中所有图像块的灰度差异性得到该初始尺寸下每层比特图像的灰度差异性；
调整初始尺寸，得到不同尺寸下每层比特图像的灰度差异性，将不同尺寸下每层比特图像的最小灰度差异性作为每层比特图像的最佳形状单元；
利用每层比特图像的最佳形状单元的尺寸作为划分尺寸将对应的比特图像划分为多个图像块，根据每层比特图像的所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值；
利用灰度图像中像素点的灰度值均值和灰度值方差得到灰度图像中所有像素点的补偿灰度值；根据每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值及该位置的像素点的补偿灰度值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的标准灰度值；
根据每层比特图像的每个图像块中像素点的灰度值和像素点所在位置的标准灰度值计算每层比特图像中每个图像块的异常程度，根据异常程度确定出每层比特图像中的异常图像块与正常图像块，并利用每层比特图像中的异常图像块与正常图像块对该层比特图像的进行二值化处理，得到每层比特图像的二值图；
将多层每层比特图像的二值图叠加，根据叠加后像素点的叠加灰度值确定灰度图像中的异常区域。
进一步，将灰度图像分为多个比特图像的步骤包括：
获取灰度图像中每个像素点的灰度值，将每个像素点的灰度值转换为二进制灰度值；
若灰度图像中的灰度值区间为
Figure 880031DEST_PATH_IMAGE001
，则转换后得到的像素点的二进制灰度值区间为
Figure 37210DEST_PATH_IMAGE002
，每个像素点的二进制灰度值有8位；
将所有像素点的二进制灰度值中相同位的数值重新组成一个比特层矩阵，则8位数值可以组成8个比特层矩阵；
利用每个比特层矩阵构建对应的比特图像。
进一步，根据每个图像块中像素点的灰度值和所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到图像块的灰度差异性的步骤包括：
获取图像块中每个像素点的灰度值与所有图像块中该像素点所在位置的所有像素点的灰度值均值的差值；
对图像块中每个像素点得到的差值求均值得到该图像块的灰度差异性。
进一步，对每层比特图像中的所有图像块的灰度差异性求均值得到该比特图像的灰度差异性。
进一步，根据每层比特图像的所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值的步骤包括：
将每层比特图像中图像块中每个位置的像素点的灰度值均值进行归一化；
将图像块中每个位置的像素点的归一化值作为图像块中该位置的像素点的位置权值。
进一步，利用灰度图像中像素点的灰度值均值和灰度值方差获得该图像中像素点的补偿灰度值的步骤包括：
对灰度图像中所有像素点的灰度值方差向上取整；
将向上取整后的方差与灰度图像中像素点的灰度值均值相加，得到灰度图像中像素点的补偿灰度值。
进一步，根据每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值及该位置的像素点的补偿灰度值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的标准灰度值的步骤包括：
利用每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值与像素点的补偿灰度值相乘得到图像块中每个位置的像素点的标准灰度值。
进一步，根据每层比特图像的每个图像块中像素点的灰度值和像素点所在位置的标准灰度值计算每层比特图像中每个图像块的异常程度的公式为：
Figure 2761DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 230742DEST_PATH_IMAGE004
表示比特图像中第
Figure 487411DEST_PATH_IMAGE005
个图像块的异常程度；
Figure 717404DEST_PATH_IMAGE006
表示比特图像的图像块中第
Figure 401327DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的位置权值；
Figure 848095DEST_PATH_IMAGE008
表示比特图像的第
Figure 95406DEST_PATH_IMAGE005
个图像块中第
Figure 992954DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的灰度值；
Figure 536193DEST_PATH_IMAGE009
表示比特图像的图像块中第
Figure 237302DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的标准灰度值；
Figure 835774DEST_PATH_IMAGE010
表示图像块中的像素点数量。
进一步，利用每层比特图像中的异常图像块与正常图像块对该层比特图像的进行二值化处理的步骤包括：
将每层比特图像的异常图像块中像素点的灰度值标为1，将每层比特图像的正常图像块中像素点的灰度值标为0。
本发明的有益效果是：本发明的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，通过对电缆表皮的灰度图像进行比特分层得到比特图像，利用比特图像进行后续异常程度的分析，避免了灰度图像中塑化不良区域的灰度值与正常区域的灰度值差异不明显，计算不准确的问题；根据每层比特图像中像素点的灰度值自适应得到最佳形状单元，使得后续分割得到的图像块结果更准确，每个图像块中的结构相似性更高；利用灰度图像中像素点的方差对灰度均值进行补偿得到补偿灰度值，避免了灰度图像中较大塑化不良区域或者极小塑化不良区域对均值的影响造成后续计算标准灰度值时不准确的情况，增大了异常检测的准确度。
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，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地介绍，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他的附图。
图1为本发明的基于图像处理的电缆生产异常检测方法的实施例总体步骤的流程图；
图2为图像采集装置的结构示意图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
本发明的基于图像处理的电缆生产异常检测方法的实施例，如图1所示，该方法包括：
S1、获取电缆表皮图像的灰度图像，将灰度图像分为多个比特图像。
具体的，本实施例利用如图2所示的图像采集装置获取电缆表皮图像，根据获得的图像分析电缆表皮生产异常的情况。该图像采集装置包括拍摄相机，用于采集电缆表皮图像；该图像采集装置还包括夹持翻转装置，用于转动电缆，采集电缆表皮的完整图像，为了得到完整的电缆表皮的图像，需要利用夹持翻转装置对电缆进行多次翻转，将多次翻转采集到的图像利用现有技术进行图像匹配和拼接，得到电缆表皮的完整图像。
对得到的电缆表皮的完整图像利用神经网络进行分割，具体分割过程为：设置背景图像标签为“0”，电缆表皮图像标签为“1”；神经网络的任务为分类，利用交叉熵函数作为loss函数，分割出需要的电缆表皮图像。
需要说明的是，在采集电缆表皮图像时，是对多个电缆同时进行图像采集，为方便叙述，本实施例以一根电缆的表皮图像为例进行分析处理。
对电缆表皮图像进行灰度化处理得到电缆表皮的灰度图像，在灰度图像中，由于塑化不良区域中既包括正常表皮的像素点，又包括塑化不良的像素点，所以整体的塑化不良区域与正常的表皮区域的灰度值差异不是特别明显，因此直接利用灰度图像进行塑化不良检测，图像特征不明显。
对灰度图像利用比特分层技术进行分层，低比特层的图像在细节上更明显，高比特层的图像在视觉上包含大多数据。比特分层的具体步骤为：
获取灰度图像中每个像素点的灰度值，灰度图像中像素点的灰度值
Figure 544753DEST_PATH_IMAGE011
，将每个像素点的灰度值转换为二进制灰度值
Figure 23008DEST_PATH_IMAGE012
，即不论像素点的灰度值为多少，每个像素点的二进制灰度值都有8位数值；对每个像素点的二进制灰度值进行拆分，每个像素点的二进制灰度值的相同位的数值重新组成一个比特层矩阵，每个二进制灰度值共有8位数值，所以可以得到8个比特层矩阵；利用每个比特层矩阵构建对应的比特图像，比特层矩阵中的“0”表示灰度值为“0”，“1”表示灰度值为“255”，至此得到了灰度图像的8个比特图像。
S2、获取比特图像的灰度差异性。具体方式为：将每层比特图像按照初始尺寸划分为多个相等的图像块，根据每个图像块中像素点的灰度值和所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到图像块的灰度差异性，根据该比特图像中所有图像块的灰度差异性得到该初始尺寸下每层比特图像的灰度差异性。
需要说明的是，灰度图像中正常区域的像素点因为灰度值基本相同，所以在比特层图像中像素点的分布形状和灰度图像中基本相同，而塑化不良区域的像素点灰度值不同，二进制灰度值差异明显，在比特图像中分布形状就会出现不同，所以需要将灰度图像分为多个图像块，根据图像块中的灰度值差异筛选出正常区域的最小像素点分布形状作为最佳形状单元。电缆表皮图像不同比特层中塑化不良区域的像素点分布形状情况是随机的，但正常区域的像素点的分布形状具有高度相似性，所以对电缆表皮图像中不同比特层中正常区域的图像的最佳分布形状单元进行自适应大小的划分。
具体的，将每层比特图像划分为
Figure 493304DEST_PATH_IMAGE013
的图像块，计算每个图像块中像素点的灰度差异性的公式为：
Figure 583882DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 642974DEST_PATH_IMAGE015
表示以
Figure 56244DEST_PATH_IMAGE013
为尺寸得到的第
Figure 748257DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像中第
Figure 406640DEST_PATH_IMAGE005
个图像块的灰度差异性；
Figure 821703DEST_PATH_IMAGE017
表示每层比特图像中图像块的数量；
Figure 189230DEST_PATH_IMAGE018
表示比特图像的图像块中的第
Figure 821069DEST_PATH_IMAGE018
个位置的像素点，以
Figure 565034DEST_PATH_IMAGE013
为尺寸则每个图像块中有9个像素点；
Figure 91394DEST_PATH_IMAGE019
表示比特图像的第
Figure 82352DEST_PATH_IMAGE005
个图像块中第
Figure 483378DEST_PATH_IMAGE018
个位置的像素点的灰度值。
需要说明的是，正常区域的图像块中具有相似的结构特性，具体表现为每个图像块的相同位置的像素点的灰度值具有高度相似性，塑化不良区域在比特图像中的占比较小，所以根据该特征构建公式，计算比特图像中所有图像块的每个相同位置的像素点的灰度值均值
Figure 312925DEST_PATH_IMAGE020
，即该层比特图像的所有图像块中第
Figure 748585DEST_PATH_IMAGE018
个位置的像素点的灰度值均值；以每层比特图像中每个图像块中相同位置的像素点的灰度值和该位置的像素点的灰度值均值进行差异计算
Figure 176024DEST_PATH_IMAGE021
，得到该图像块中该位置像素点的灰度差异性，对第
Figure 329925DEST_PATH_IMAGE005
个图像块中每个位置的像素点的差异性取均值，作为第
Figure 946851DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像中第
Figure 984821DEST_PATH_IMAGE005
个图像块的灰度差异性
Figure 333894DEST_PATH_IMAGE015
。
对第
Figure 958779DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像中所有图像块的灰度差异性求均值得到该比特图像的灰度差异性，根据得到第
Figure 582659DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像的灰度差异性的方法得到每层比特图像的灰度差异性。
S3、得到每层比特图像的最佳形状单元。具体方式为：调整初始尺寸，得到不同尺寸下每层比特图像的灰度差异性，将不同尺寸下每层比特图像的最小灰度差异性作为每层比特图像的最佳形状单元。
在步骤S2中得到了以
Figure 274802DEST_PATH_IMAGE013
为尺寸划分第
Figure 60356DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像得到的比特图像的灰度差异性，得到的灰度差异性越小，表明该尺寸下的图像块最接近最佳形状单元，具体为每个图像块中每个位置的像素点与该层比特图像中所有图像块的同一位置的像素点的灰度值差异性越小，该比特图像的灰度差异性越小。
分别以
Figure 172537DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 131266DEST_PATH_IMAGE023
、…、
Figure 396025DEST_PATH_IMAGE024
为尺寸划分第
Figure 371721DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像，根据计算以
Figure 190772DEST_PATH_IMAGE013
尺寸划分下的比特图像的灰度差异性的方法计算在不同尺寸划分下的比特图像的灰度差异性，从中获取最小灰度差异性对应的尺寸大小，将最小灰度差异性对应的尺寸大小作为最佳形状单元。
至此，自适应得到了第
Figure 202460DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像的最佳形状单元，根据得到第
Figure 321725DEST_PATH_IMAGE016
层比特图像的最佳形状单元的方法获取每层比特图像的最佳形状单元。
S4、获取图像块中每个位置的像素点的位置权值。具体方式为：利用每层比特图像的最佳形状单元的尺寸作为划分尺寸将对应的比特图像划分为多个图像块，根据每层比特图像的所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值。
具体的，将每层比特图像的最佳形状单元的尺寸作为划分尺寸，利用每层比特图像的划分尺寸将比特图像划分为多个图像块，计算每层比特图像中所有图像块的每个位置像素点的灰度值均值的公式为：
Figure 199814DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 37320DEST_PATH_IMAGE026
表示比特图像的图像块中第
Figure 790381DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的灰度值均值；
Figure 560891DEST_PATH_IMAGE008
表示比特图像的第
Figure 859148DEST_PATH_IMAGE005
个图像块中第
Figure 666174DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的灰度值；
Figure 770396DEST_PATH_IMAGE017
表示每层比特图像中图像块的数量。
对该层比特图像的所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值进行归一化，将每个位置的归一化值作为该位置的像素点的位置权值。
至此，得到了每层比特图像中每个图像块的每个位置的像素点的位置权值。
S5、获取图像块中每个位置的像素点的标准灰度值。具体方式为：利用灰度图像中像素点的灰度值均值和灰度值方差得到灰度图像中所有像素点的补偿灰度值；根据每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值及该位置的像素点的补偿灰度值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的标准灰度值。
塑化不良区域的灰度值均值小于正常区域的灰度值均值。具体的，获取灰度图像中像素点的灰度值均值记为
Figure 847942DEST_PATH_IMAGE027
，根据灰度图像中的整体信息对灰度值均值进行补偿，计算灰度图像中像素点的补偿灰度值的公式为：
Figure 582680DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 879932DEST_PATH_IMAGE029
表示灰度图像中像素点的补偿灰度值，灰度图像中每个像素点的补偿灰度值相等；
Figure 991107DEST_PATH_IMAGE027
表示灰度图像中像素点的灰度值均值；
Figure 188739DEST_PATH_IMAGE030
表示灰度图像中第
Figure 828799DEST_PATH_IMAGE031
个像素点的灰度值；
Figure 627995DEST_PATH_IMAGE032
表示灰度图像中像素点的总数量。
需要说明的是，该公式是利用灰度图像中像素点的灰度值的方差作为补偿值对灰度值均值进行补偿，由于灰度图像中的塑化不良区域中，有与正常区域像素点的灰度值相同的像素点，也有与正常区域灰度值不相同的灰度值的像素点，若以灰度值均值进行比特层的筛选，灰度图像中较大塑化不良区域或者特别小的塑化不良区域容易造成信息的丢失，方差能够体现整体灰度值的差异程度，在较大塑化不良区域和极小塑化不良区域的两种极端情况下较为稳定；由于要得到的是补偿灰度值，方差可能会得到的小数，所以对方差进行向上取整得到整数再与灰度值均值相加得到补偿灰度值。
灰度值
Figure 277282DEST_PATH_IMAGE033
所在的比特图像中，灰度区间的占比总值，即比特图像中有具体数值的应超过所有比特图像的
Figure 595000DEST_PATH_IMAGE034
（经验值为
Figure 468278DEST_PATH_IMAGE035
）。
根据每层比特图像中图像块的每个位置的像素点的位置权值和补偿灰度值计算标准灰度值的公式为：
Figure 677805DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 927520DEST_PATH_IMAGE009
表示比特图像的图像块中第
Figure 584898DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的标准灰度值；
Figure 878345DEST_PATH_IMAGE029
表示灰度图像中像素点的补偿灰度值，在此处表示比特图像的图像块中像素点的补偿灰度值，每个像素点的补偿灰度值相等；
Figure 621173DEST_PATH_IMAGE006
表示比特图像的图像块中第
Figure 360065DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的位置权值。利用图像块中每个位置的像素点的位置权值调整整体图像的补偿灰度值得到该位置的像素点的标准灰度值。
S6、确定灰度图像中的异常区域。具体方式为：根据每层比特图像的每个图像块中像素点的灰度值和像素点所在位置的标准灰度值计算每层比特图像中每个图像块的异常程度，根据异常程度确定出每层比特图像中的异常图像块与正常图像块，并利用每层比特图像中的异常图像块与正常图像块对该层比特图像的进行二值化处理，得到每层比特图像的二值图；将多层每层比特图像的二值图叠加，根据叠加后像素点的叠加灰度值确定灰度图像中的异常区域。
具体的，根据比特图像中每个图像块的每个像素点的灰度值和该像素点所在位置的标准灰度值计算每个图像块的异常程度的公式为：
Figure 137528DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 539560DEST_PATH_IMAGE004
表示比特图像中第
Figure 35263DEST_PATH_IMAGE005
个图像块的异常程度；
Figure 361202DEST_PATH_IMAGE006
表示比特图像的图像块中第
Figure 743904DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的位置权值；
Figure 333149DEST_PATH_IMAGE008
表示比特图像的第
Figure 96574DEST_PATH_IMAGE005
个图像块中第
Figure 163887DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的灰度值；
Figure 712680DEST_PATH_IMAGE009
表示比特图像的图像块中第
Figure 429750DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的标准灰度值；
Figure 431204DEST_PATH_IMAGE010
表示图像块中的像素点数量。
需要说明的是，利用位置权值
Figure 551476DEST_PATH_IMAGE006
对图像块中每个位置的像素点进行位置加权，将加权后的值与标准灰度值进行做差对比，然后对图像块中每个位置得到的差值求均值得到该图像块的异常程度，异常程度越大，表明该图像块与正常区域的图像块的差异越大，是塑化不良缺陷的概率越大。
设置异常阈值
Figure 158038DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 839817DEST_PATH_IMAGE038
，其中，
Figure 531830DEST_PATH_IMAGE039
表示该层比特图像中所有图像块的异常程度中的最大值，
Figure 518109DEST_PATH_IMAGE040
表示该层比特图像中所有图像块的异常程度中的最小值；利用最大值与最小值得到异常程度的区间，将区间的
Figure 979177DEST_PATH_IMAGE041
作为进行判断的异常阈值。
若比特图像中某个图像块的异常程度
Figure 828928DEST_PATH_IMAGE042
，则认为该图像块为异常图像块，将该异常图像块中所有像素点的灰度值标记为1；若某个图像块的异常程度
Figure 8237DEST_PATH_IMAGE043
，则认为该图像块为正常图像块，将该正常图像块中所有像素点的灰度值标记为0，得到每层比特图像的二值图。
将所有层的比特图像的二值图进行叠加，计算叠加后每个位置的像素点的叠加灰度值
Figure 735890DEST_PATH_IMAGE044
，若该灰度图像转换为比特图像，在
Figure 785886DEST_PATH_IMAGE045
层比特图像中有值，则像素点的叠加灰度值
Figure 121052DEST_PATH_IMAGE044
在
Figure 272810DEST_PATH_IMAGE046
时，认为该像素点为异常区域的像素点，像素点的叠加灰度值
Figure 554887DEST_PATH_IMAGE044
在
Figure 708657DEST_PATH_IMAGE047
时，认为该像素点为疑似异常区域的像素点，像素点的叠加灰度值为0表示该像素点为正常区域的像素点，对叠加后的图像中的像素点进行连通域分析，得到异常区域、疑似异常区域和正常区域。异常区域表明该区域一定为电缆表皮塑化不良的区域，疑似异常区域表明该区域可能为电缆表皮塑化不良的区域，有可能是存在误差，正常区域表明该区域不存在塑化不良现象。
至此，对电缆表皮的塑化不良现象进行了检测，获得了电缆塑化不良区域的图像以及位置信息，根据塑化不良区域的位置信息对塑化不良的电缆进行挑选，并进行报错，以便后续对设备故障、原材料问题或车间环境因素等进行技术检查。
综上所述，本发明提供基于图像处理的电缆生产异常检测方法，通过对电缆表皮的灰度图像进行比特分层得到比特图像，利用比特图像进行后续异常程度的分析，避免了灰度图像中塑化不良区域的灰度值与正常区域的灰度值差异不明显，计算不准确的问题；根据每层比特图像中像素点的灰度值自适应得到最佳形状单元，使得后续分割得到的图像块结果更准确，每个图像块中的结构相似性更高；利用灰度图像中像素点的方差对灰度均值进行补偿得到补偿灰度值，避免了灰度图像中较大塑化不良区域或者极小塑化不良区域对均值的影响造成后续计算标准灰度值时不准确的情况，增大了异常检测的准确度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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 (9)

1.基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于：
获取电缆表皮图像的灰度图像，将灰度图像分为多层比特图像；
将每层比特图像按照初始尺寸划分为多个相等的图像块，根据每个图像块中像素点的灰度值和所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到图像块的灰度差异性，根据该比特图像中所有图像块的灰度差异性得到该初始尺寸下每层比特图像的灰度差异性；
调整初始尺寸，得到不同尺寸下每层比特图像的灰度差异性，将不同尺寸下每层比特图像的最小灰度差异性作为每层比特图像的最佳形状单元；
利用每层比特图像的最佳形状单元的尺寸作为划分尺寸将对应的比特图像划分为多个图像块，根据每层比特图像的所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值；
利用灰度图像中像素点的灰度值均值和灰度值方差得到灰度图像中所有像素点的补偿灰度值；根据每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值及该位置的像素点的补偿灰度值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的标准灰度值；
根据每层比特图像的每个图像块中像素点的灰度值和像素点所在位置的标准灰度值计算每层比特图像中每个图像块的异常程度，根据异常程度确定出每层比特图像中的异常图像块与正常图像块，并利用每层比特图像中的异常图像块与正常图像块对该层比特图像的进行二值化处理，得到每层比特图像的二值图；
将多层比特图像的二值图叠加，根据叠加后像素点的叠加灰度值确定灰度图像中的异常区域。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，将灰度图像分为多层 比特图像的步骤包括：
获取灰度图像中每个像素点的灰度值，将每个像素点的灰度值转换为二进制灰度值；
若灰度图像中的灰度值区间为
Figure 299013DEST_PATH_IMAGE001
，则转换后得到的像素点的二进制灰度值区间为
Figure 88721DEST_PATH_IMAGE002
，每个像素点的二进制灰度值有8位；
将所有像素点的二进制灰度值中相同位的数值重新组成一个比特层矩阵，则8位数值可以组成8个比特层矩阵；
利用每个比特层矩阵构建对应的比特图像。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，根据每个图像块中像素点的灰度值和所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到图像块的灰度差异性的步骤包括：
获取图像块中每个像素点的灰度值与所有图像块中该像素点所在位置的所有像素点的灰度值均值的差值；
对图像块中每个像素点得到的差值求均值得到该图像块的灰度差异性。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，对每层比特图像中的所有图像块的灰度差异性求均值得到该比特图像的灰度差异性。
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，根据每层比特图像的所有图像块中每个位置的像素点的灰度值均值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值的步骤包括：
将每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的灰度值均值进行归一化；
将图像块中每个位置的像素点的归一化值作为图像块中该位置的像素点的位置权值。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，利用灰度图像中像素点的灰度值均值和灰度值方差获得该图像中像素点的补偿灰度值的步骤包括：
对灰度图像中所有像素点的灰度值方差向上取整；
将向上取整后的方差与灰度图像中像素点的灰度值均值相加，得到灰度图像中像素点的补偿灰度值。
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，根据每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值及该位置的像素点的补偿灰度值得到每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的标准灰度值的步骤包括：
利用每层比特图像的图像块中每个位置的像素点的位置权值与像素点的补偿灰度值相乘得到图像块中每个位置的像素点的标准灰度值。
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，根据每层比特图像的每个图像块中像素点的灰度值和像素点所在位置的标准灰度值计算每层比特图像中每个图像块的异常程度的公式为：
Figure 182579DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 166584DEST_PATH_IMAGE004
表示比特图像中第
Figure 713103DEST_PATH_IMAGE005
个图像块的异常程度；
Figure 575011DEST_PATH_IMAGE006
表示比特图像的图像块中第
Figure 788955DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的位置权值；
Figure 943862DEST_PATH_IMAGE008
表示比特图像的第
Figure 977677DEST_PATH_IMAGE005
个图像块中第
Figure 837749DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的灰度值；
Figure 702937DEST_PATH_IMAGE009
表示比特图像的图像块中第
Figure 28745DEST_PATH_IMAGE007
个位置的像素点的标准灰度值；
Figure 753118DEST_PATH_IMAGE010
表示图像块中的像素点数量。
9.根据权利要求1所述的基于图像处理的电缆生产异常检测方法，其特征在于，利用每层比特图像中的异常图像块与正常图像块对该层比特图像的进行二值化处理的步骤包括：
将每层比特图像的异常图像块中像素点的灰度值标为1，将每层比特图像的正常图像块中像素点的灰度值标为0。
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