CN115239735B - 基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法 - Google Patents

基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法 Download PDF

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CN115239735B CN202211164723.6A CN202211164723A CN115239735B CN 115239735 B CN115239735 B CN 115239735B CN 202211164723 A CN202211164723 A CN 202211164723A CN 115239735 B CN115239735 B CN 115239735B
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Abstract

本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法。该方法包括如下步骤：采集通信柜表面图像，基于图像中像素点的梯度幅值绘制梯度幅值直方图获取第一阈值，筛选出疑似边缘点并得到所有疑似边缘；对疑似边缘分段；基于疑似边缘每个片段中所有像素点的切线方向获取疑似边缘每个片段的平滑度以及权重，进而获取疑似边缘的边缘率，筛选出准确边缘，排除了噪声点及伪边缘的干扰，更加准确地获取到通信柜表面不明显的缺陷；本发明提高了对通信柜表面缺陷检测的可靠性。

Description

基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法。
背景技术
通信柜是指用在通讯方面的机箱机柜，通过钣金设备加工而成的机箱机壳。在通信柜生产过程中，由于受到原材料、轧制工艺和系统控制等诸多技术因素的影响，可能会在通信柜表面产生凹坑、结疤、滴漆、刮痕和孔洞等缺陷。通信柜表面缺陷不仅会严重影响通信柜成品的销售，也会为通信柜内设备的安全造成影响。因此在通信柜出厂前需对通信柜表面缺陷进行检测。
目前对于通信柜表面缺陷的检测方法多为人工目测法及图像处理法。由于通信柜表面部分缺陷如凹坑、划痕等特征不明显，通过人工目测法及普通的图像处理法，漏检误检率高。如通过图像处理边缘检测来提取缺陷特征，常用的方法如Canny算子，通过设置双阈值来获取边缘，但若阈值设置不当，可能会导致通信柜表面上不明显的边缘检测不出来，或检测出许多伪边缘干扰最终的缺陷检测结果。
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基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，包括如下步骤：
S1:采集通信柜表面灰度图像，根据所述灰度图像所有像素点的梯度幅值获取梯度幅值直方图；根据所述梯度幅值直方图获取第一阈值；将所述灰度图像中梯度幅值大于第一阈值的所有像素点记为疑似边缘点；根据疑似边缘点的位置获取所有疑似边缘，计算每个疑似边缘中每个像素点的切线方向；
S2:将每个疑似边缘按照第一预设长度进行分段，得到每个疑似边缘的所有片段；
根据每个疑似边缘每个片段中所有像素点的切线方向获取每个疑似边缘每个片段的平滑度，包括：
S201:计算疑似边缘每个片段中相邻像素点切线方向角度的差值，所有所述相邻像素点的所述差值构成疑似边缘每个片段的切线方向角度差值序列，将每个片段的切线方向角度差值序列的长度记为每个片段的第一长度；将所述序列中连续大于等于第一预设阈值的切线方向角度差值划分为一个类别，得到疑似边缘每个片段的多个第一类别；将所述序列中连续小于所述第一预设阈值的切线方向角度差值划分为一个类别，得到疑似边缘每个片段的多个第二类别；
S202:获取疑似边缘每个片段的每个第一类别所包含的元素数量，将每个片段所有第一类别的最大元素数量记为每个片段的第一最大长度，获取疑似边缘每个片段的每个第二类别所包含的元素数量，将每个片段所有第二类别的最大元素数量记为每个片段的第二最大长度；
S203:根据每个片段的第一最大长度、第二最大长度、第一长度及每个片段所有类别的个数获取每个片段的平滑度；
S3:根据每个疑似边缘每个片段中所有像素点的切线方向与梯度方向的夹角得到每个疑似边缘每个片段的方向垂直性；将每个疑似边缘每个片段的方向垂直性除以每个疑似边缘所有片段的方向垂直性之和得到所述每个疑似边缘每个片段的权重；根据每个疑似边缘每个片段的平滑度、权重及所述每个疑似边缘中像素点个数获取每个疑似边缘的边缘率；
S4：根据疑似边缘的边缘率得到疑似缺陷区域，将疑似缺陷区域输入到神经网络中，得到通信柜表面准确的缺陷区域及缺陷类别。
优选的，所述根据所述梯度幅值直方图获取第一阈值，包括：
对梯度幅值直方图进行均值滤波，计算均值滤波后的梯度幅值直方图上每个点的切线的斜率，将第一个斜率局部极小值对应的点所对应的梯度幅值设为第一阈值。
优选的，所述根据疑似边缘点的位置获取所有疑似边缘，包括：
将所有疑似边缘点作为顶点，八邻域范围内相邻的任意两个疑似边缘点之间的设置边，八邻域范围内不相邻的任意两个疑似边缘点之间的不设置边，构建一个无向图；获取无向图中所有可能的游走路径构成的第一集合；
将第一集合中任意两个游走路径作为第一游走路径与第二游走路径，对第一游走路径与第二游走路径执行如下判断和删除操作：当第一游走路径经过的所有边构成的第一边集为第二游走路径经过的所有边构成的第二边集的一个子集时，将第一游走路径从第一集合中删除，当所述第二边集为所述第一边集的一个子集时，将第二游走路径从第一集合中删除；
对第一集合中所有成对的第一游走路径与第二游走路径进行判断和删除操作后，将第一集合中剩余的每个游走路径作为疑似边缘。
优选的，所述根据每个片段的第一最大长度、第二最大长度、第一长度及每个片段所有类别的个数获取每个片段的平滑度的方法为：
分别获取每个片段的第一最大长度与每个片段第一长度的第一比值、每个片段的第二最大长度与每个片段第一长度的第二比值，将第一比值和第二比值的和记为每个片段的第一转折特征；将每个片段所有类别的个数减去一后与每个片段第一长度的比值记为每个片段的第二转折特征，将第二转折特征输入到负相关映射模型中获得映射结果，所述映射结果与第一转折特征的乘积作为每个片段的平滑度；所述负相关映射模型采用的是以自然常数为底的负指数模型。
优选的，所述疑似边缘每个片段的方向垂直性的表达式如下：
Figure 51572DEST_PATH_IMAGE001
其中
Figure 401782DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 570727DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 283468DEST_PATH_IMAGE004
个片段的方向垂直性；
Figure 879665DEST_PATH_IMAGE005
为第
Figure 310647DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 283282DEST_PATH_IMAGE004
个片段中第
Figure 584950DEST_PATH_IMAGE006
个像素点的切线方向与梯度方向的夹角；
Figure 742262DEST_PATH_IMAGE007
为第
Figure 535906DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 905707DEST_PATH_IMAGE004
个片段中像素点个数；
Figure 468407DEST_PATH_IMAGE008
为以自然常数为底的负指数模型。
优选的，所述疑似边缘的边缘率的表达式如下：
Figure 796620DEST_PATH_IMAGE009
其中
Figure 671035DEST_PATH_IMAGE010
为第
Figure 985473DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘的边缘率；
Figure 527312DEST_PATH_IMAGE011
为第
Figure 901793DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 263504DEST_PATH_IMAGE004
个片段的平滑度；
Figure 240688DEST_PATH_IMAGE012
为第
Figure 512400DEST_PATH_IMAGE013
条疑似边缘第
Figure 182416DEST_PATH_IMAGE004
个片段的权重；
Figure 189947DEST_PATH_IMAGE014
为第
Figure 970821DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘所有片段的个数；
Figure 362619DEST_PATH_IMAGE015
为第
Figure 937957DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘中像素点个数；
Figure 539840DEST_PATH_IMAGE016
为归一化系数；
Figure 999771DEST_PATH_IMAGE017
为双曲正切函数。
优选的，根据疑似边缘的边缘率得到疑似缺陷区域的方法为：
当疑似边缘的边缘率大于第二预设阈值时，则判断疑似边缘为准确边缘，当疑似边缘的边缘率小于等于第二预设阈值时，则判断疑似边缘不是准确边缘；将以准确边缘为边缘的连通域作为疑似缺陷区域。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
根据通信柜表面图像的梯度幅值绘制梯度幅值直方图，获取通信柜上的所有疑似边缘，避免了传统边缘检测方法中由于双阈值选择不合适导致的边缘漏检的情况；并且进一步的通过对疑似边缘进行分段以及平滑度的计算得到疑似边缘的边缘率，进而筛选出准确边缘，排除了噪声点及伪边缘的干扰，更加准确地获取到通信柜表面不明显的缺陷；另外在计算疑似边缘的边缘率的过程中通过引入每个片段的平滑度和权重，使得边缘率的计算结果进一步避免了准确边缘与伪边缘混在在一起导致边缘检测不准确的情况，本发明提高了对通信柜表面缺陷检测的可靠性。
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基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法的流程图。
图2为本发明提供的一种基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法的平滑后的梯度幅值直方图示意图。
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、完整的描述，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，基于本发明实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其它实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
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。
本实施例提供了一种基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，如图1所示，该一种基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤101，获取待检测的通信柜表面灰度图像。
通过在通信柜四周架设相机，拍摄通信柜各个表面的RGB图像，图像中包含通信柜和背景，得到通信柜表面初始图像。
将通信柜表面初始图像输入到语义分割网络中识别通信柜表面初始图像中的通信柜目标。所述语义分割网络内容如下：语义分割网络使用的数据集为采集的通信柜表面初始图像数据集；需要分割的像素，共分为2类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于通信柜的标注为
Figure 105130DEST_PATH_IMAGE018
，属于背景的标注为
Figure 992315DEST_PATH_IMAGE019
；语义分割网络使用的loss函数为交叉熵损失函数。
常用的语义分割网络有U-net、SegNet、DeepLabV3等，本实施例使用DeepLabV3语义分割网络实现通信柜表面图像的处理，在其他实施例中实施者可根据实际情况选择语义分割网络。
本步骤通过语义分割网络实现了通信柜表面图像的处理，获得图像中通信柜连通域信息，将语义分割网络的输出结果作为遮罩，与原图相乘，得到仅包含通信柜不包含背景的图像，作为通信柜表面图像。为了便于后续分析，本实施例将该通信柜表面图像进行灰度化处理，得到该通信柜表面图像对应的灰度图像。
步骤102，基于图像中像素点的梯度幅值绘制梯度幅值直方图获取第一阈值，筛选出疑似边缘点并得到所有疑似边缘。
边缘可以认为是一定数量点亮度发生变化的地方，即梯度变化较大的地方。因此本实施例结合梯度来获取边缘。首先利用Sobel算子计算所述图像中每个像素点的梯度幅值以及梯度方向。
统计所述图像中所有梯度幅值出现的个数，以梯度幅值为横坐标，梯度幅值个数为纵坐标，绘制梯度幅值直方图。由于通信柜为表面颜色较统一，因此在噪声作用下，大部分像素点的梯度幅值集中在梯度幅值直方图左侧。梯度幅值直方图右侧的梯度幅值较大，可能为边缘点对应的梯度幅值或大的噪声点对应的梯度幅值，通信柜表面边缘点较少，同时大的噪声点也较少，因此梯度幅值直方图右侧的梯度幅值个数较少。
获取一个梯度幅值阈值，将梯度幅值直方图左右分开，以便根据右侧的梯度幅值获取可能的边缘点。为对梯度幅值直方图进行平滑，对梯度幅值直方图进行均值滤波，计算均值滤波后的梯度幅值直方图上每个点的切线的斜率。斜率越小意味着对应点的切线越陡峭，对应点两侧的梯度幅值个数相差越大。由于通信柜表面颜色较统一，因此通信柜梯度幅值直方图呈现梯度幅值集中在左侧，且梯度幅值的数量在直方图左侧呈现急剧下降的趋势，又由于通信柜表面存在通信柜柜门边缘、把手边缘等边缘点，也可能存在通信柜表面上的凹坑、结疤、滴漆、刮痕和孔洞缺陷的边缘，边缘点较少，边缘点的梯度幅值较大，因此通信柜梯度幅值直方图中右侧梯度幅值的数量呈现先上升再下降的趋势。平滑后的梯度幅值直方图示意图如图2所示。为了获取边缘点可能的梯度幅值，将第一个斜率局部极小值对应的点所对应的梯度幅值设为第一阈值。第一阈值左侧梯度幅值小且个数非常多，右侧的梯度幅值大且个数少。所述图像中梯度幅值小于第一阈值的像素点为非边缘点，所述图像中梯度幅值大于第一阈值的所有像素点可能为边缘点，将其记为疑似边缘点；
疑似边缘点构成的边缘可能为实际准确的边缘，也可能为噪声干扰下的伪边缘，为获取准确的边缘，结合所有疑似边缘点获取所有疑似边缘：
将所有疑似边缘点作为顶点，八邻域范围内相邻的任意两个疑似边缘点之间的设置边，八邻域范围内不相邻的任意两个疑似边缘点之间的不设置边，构建一个无向图；获取无向图中所有可能的游走路径构成的第一集合。
将第一集合中任意两个游走路径作为第一游走路径与第二游走路径，对第一游走路径与第二游走路径执行如下判断和删除操作：当第一游走路径经过的所有边构成的第一边集为第二游走路径经过的所有边构成的第二边集的一个子集时，将第一游走路径从第一集合中删除，当所述第二边集为所述第一边集的一个子集时，将第二游走路径从第一集合中删除。
对第一集合中所有成对的第一游走路径与第二游走路径进行判断和删除操作后，将第一集合中剩余的每个游走路径作为疑似边缘。
步骤103，对疑似边缘进行分段，基于疑似边缘每个片段中所有像素点的切线方向获取疑似边缘每个片段的平滑度以及权重，进而获取疑似边缘的边缘率。
疑似边缘可能为准确的边缘，也可能为伪边缘。准确的边缘可能为通信柜表面上的凹坑、结疤、滴漆、刮痕和孔洞缺陷的边缘，也可能为通信柜柜门边缘、把手边缘等立体形状的边缘。无论是通信柜表面缺陷的边缘，还是通信柜柜门、把手边缘等立体形状的边缘，在局部范围内都较为平滑，即使有转折点，在转折点两侧局部范围内都较为平滑。可认为连续的第一预设长度
Figure 815914DEST_PATH_IMAGE020
个像素点为同一个局部范围。首先将第
Figure 938591DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘进行长度为
Figure 39402DEST_PATH_IMAGE020
的等分，若最后一个片段长度不足
Figure 956543DEST_PATH_IMAGE020
，则最后一个片段为不等长，将所有片段的个数记为
Figure 408384DEST_PATH_IMAGE014
。在本实施例中第一预设长度
Figure 334751DEST_PATH_IMAGE020
的取值为
Figure 149124DEST_PATH_IMAGE021
，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。准确边缘的局部范围内较为平滑，因此，引入平滑度指标用来衡量疑似边缘每个片段是否平滑。疑似边缘每个片段的平滑度计算方法如下：
对每个片段进行分析，若为准确的边缘，则可能为存在一个转折点的线段，也可能为平滑的曲线，其相邻像素点的切线方向角度变化存在一定规律性。若为伪边缘，则可能呈现蜿蜒曲折的形状，其上相邻像素点的切线方向角度变化混乱无规律性。获取每个片段中每个像素点的切线方向角度，用
Figure 643690DEST_PATH_IMAGE022
表示。准确的边缘相邻像素点的切线方向角度变化存在一定规律性，如直线上像素点的切线方向角度都一致；存在一个转折点的线段，仅转折点的切线方向角度与其他不一致；曲线上像素点的切线方向角度规律性变化，可能从小到大或从大到小。而伪边缘上像素点的切线方向角度变化混乱。
计算第
Figure 176302DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 516148DEST_PATH_IMAGE004
个片段中每两个相邻像素点的切线方向角度的差值，第
Figure 450606DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 240708DEST_PATH_IMAGE004
个片段中所有相邻两个像素点的切线方向角度差值构成一个长度为
Figure 135982DEST_PATH_IMAGE023
切线方向角度差值序列。根据该序列中切线方向角度差值的正负可得到切线方向角度变化的规律：以第一预设阈值
Figure 404153DEST_PATH_IMAGE024
，本发明以
Figure 334063DEST_PATH_IMAGE025
为例进行叙述，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值。将切线方向角度差值序列中连续大于等于第一预设阈值的切线方向角度差值划分为一个类别，从而得到疑似边缘每个片段的多个第一类别。子串指序列中的连续的一部分，所述连续大于等于的意思是指切线方向角度差值序列的一个子串中的所有切线方向角度差值均大于等于第一预设阈值，且切线方向角度差值序列中与该子串相邻的切线方向角度差值均小于第一预设阈值；将切线方向角度差值序列中连续小于所述第一预设阈值的切线方向角度差值划分为一个类别，得到疑似边缘每个片段的多个第二类别。所述连续小于的意思是指切线方向角度差值序列的一个子串中所有切线方向角度差值均小于第一预设阈值，且切线方向角度差值序列中与该子串相邻的切线方向角度差值均大于等于第一预设阈值。通过以上步骤，将
Figure 763907DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 536691DEST_PATH_IMAGE004
个片段的切线方向角度差值序列分成了
Figure 483918DEST_PATH_IMAGE026
个类别。
获取第
Figure 127389DEST_PATH_IMAGE013
个疑似边缘第
Figure 134659DEST_PATH_IMAGE004
个片段的每个第一类别所包含的元素数量，将所有第一类别的最大元素数量记为第一最大长度，用
Figure 863581DEST_PATH_IMAGE027
表示。获取疑似边缘第
Figure 739133DEST_PATH_IMAGE004
个片段的每个第二类别所包含的元素数量，将所述所有第二类别的最大元素数量记为第二最大长度，用
Figure 378056DEST_PATH_IMAGE028
表示。第一最大长度
Figure 415282DEST_PATH_IMAGE027
与第二最大长度
Figure 897079DEST_PATH_IMAGE028
的大小可以反应该片段规律变化的情况，当第一最大长度或第二最大长度比较大时，该片段相邻像素点的切线方向角度变化规律，该片段较为平滑；当第一最大长度与第二最大长度都较小时，该片段相邻像素点的切线方向角度变化混乱无规律，该片段蜿蜒曲折。
第
Figure 186109DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 69751DEST_PATH_IMAGE004
个片段的平滑度
Figure 887666DEST_PATH_IMAGE029
为：
Figure 856759DEST_PATH_IMAGE030
其中
Figure 808534DEST_PATH_IMAGE027
为第
Figure 422049DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 801078DEST_PATH_IMAGE004
个片段第一最大长度；
Figure 126974DEST_PATH_IMAGE028
为第
Figure 616861DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 475096DEST_PATH_IMAGE004
个片段第二最大长度；
Figure 900392DEST_PATH_IMAGE023
为第
Figure 578498DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 13022DEST_PATH_IMAGE004
个片段切线方向角度差值序列的长度；
Figure 725763DEST_PATH_IMAGE026
为第
Figure 587540DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 284100DEST_PATH_IMAGE004
个片段所有类别的个数，包括第
Figure 256735DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 105874DEST_PATH_IMAGE004
个片段所有第一类别与所有第二类别的个数；
Figure 997606DEST_PATH_IMAGE031
为第一转折特征，若为准确的边缘，如曲线上像素点切线方向角度可能从小到大或从大到小，此时
Figure 791250DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 426631DEST_PATH_IMAGE033
中一个为
Figure 989330DEST_PATH_IMAGE018
，一个为
Figure 317543DEST_PATH_IMAGE019
，使得第一转折特征
Figure 332904DEST_PATH_IMAGE031
结果为
Figure 37555DEST_PATH_IMAGE018
。如直线上像素点切线方向角度都为
Figure 720340DEST_PATH_IMAGE019
，此时
Figure 360400DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 128636DEST_PATH_IMAGE035
，使得第一转折特征
Figure 777923DEST_PATH_IMAGE031
结果为
Figure 439848DEST_PATH_IMAGE018
。即当第一转折特征较大时，第
Figure 985230DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 568658DEST_PATH_IMAGE004
个片段越可能为准确的边缘；当第一转折特征较小时，
Figure 615112DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 1051DEST_PATH_IMAGE037
都较小，切线方向角度变化混乱，此时第
Figure 841968DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 53637DEST_PATH_IMAGE004
个片段上存在
Figure 638202DEST_PATH_IMAGE018
次及以上的多次转折。此时第
Figure 618928DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 630746DEST_PATH_IMAGE004
个片段可能为伪边缘，也可能为准确边缘，如存在一个转折点的线段。因此仅根据第一转折特征无法准确区分伪边缘和准确边缘，此时需根据每个片段所有类别的个数获取第二转折特征，对第一转折特征进行修正；
Figure 595291DEST_PATH_IMAGE038
为
Figure 452389DEST_PATH_IMAGE039
是以自然常数为底的负指数模型，是一个的负相关映射模型，除此之外无任何其他意义；
Figure 943413DEST_PATH_IMAGE040
为第二转折特征；若为伪边缘，切线方向角度变化混乱，则第
Figure 1499DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 312394DEST_PATH_IMAGE004
个片段所有类别的个数较多，
Figure 114128DEST_PATH_IMAGE039
较大，第二转折特征
Figure 459659DEST_PATH_IMAGE040
较小。若为准确边缘，如曲线、直线，第
Figure 423067DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 221259DEST_PATH_IMAGE004
个片段所有类别的个数为
Figure 685738DEST_PATH_IMAGE018
，则
Figure 761141DEST_PATH_IMAGE039
为
Figure 20085DEST_PATH_IMAGE019
，第二转折特征
Figure 446518DEST_PATH_IMAGE041
。如存在一个转折点的线段，第
Figure 714688DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 441336DEST_PATH_IMAGE004
个片段所有类别的个数为
Figure 356333DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 676587DEST_PATH_IMAGE039
较小，第二转折特征
Figure 748448DEST_PATH_IMAGE040
较大；将第二转折特征对第一转折特征的修正结果作为第
Figure 527005DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 393330DEST_PATH_IMAGE004
个片段的平滑度。第
Figure 387831DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 138749DEST_PATH_IMAGE004
个片段的平滑度越小，第
Figure 902306DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 814898DEST_PATH_IMAGE004
个片段越不可能为准确的边缘，第
Figure 296695DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 585725DEST_PATH_IMAGE004
个片段的平滑度越大，第
Figure 203788DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 677495DEST_PATH_IMAGE004
个片段越可能为准确的边缘。
跟据游走路径获取的疑似边缘可能存在一条疑似边缘实际包含准确边缘和伪边缘的情况，此时若直接根据疑似边缘的所有片段的平滑度判断该疑似边缘是否为准确边缘，可能会导致该疑似边缘中包含的准确边缘被当作伪边缘舍弃。因此需结合疑似边缘每个片段中像素点的梯度方向和切线方向为疑似边缘每个片段设置一个权重，使得判断疑似边缘是否为准确边缘时更加关注权重大的片段的平滑度。疑似边缘每个片段的权重获取方法如下：梯度方向为像素点灰度变化最为剧烈的方向，因此准确的边缘上像素点的梯度方向与边缘方向垂直，而像素点的边缘方向即为像素点的切线方向，即准确边缘上像素点的梯度方向与切线方向垂直。因此以疑似边缘每个片段的方向垂直性指标归一化后的值作为疑似边缘每个片段的权重。疑似边缘每个片段的方向垂直性计算方法如下：
第
Figure 521954DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 473730DEST_PATH_IMAGE004
个片段的方向垂直性
Figure 87245DEST_PATH_IMAGE043
为：
Figure 731853DEST_PATH_IMAGE044
其中
Figure 922663DEST_PATH_IMAGE045
为第
Figure 553495DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 411730DEST_PATH_IMAGE004
个片段上第
Figure 571447DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向与切线方向的角度差异，即梯度方向与切线方向的夹角角度。为便于与
Figure 515132DEST_PATH_IMAGE047
相比，判断梯度方向与切线方向是否垂直或近似垂直，通过分段函数来获取第
Figure 949656DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 662397DEST_PATH_IMAGE004
个片段上第
Figure 524174DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向与切线方向小于
Figure 423997DEST_PATH_IMAGE048
的夹角角度，作为第
Figure 521266DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 963879DEST_PATH_IMAGE004
个片段上第
Figure 121191DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向与切线方向的角度差异；
Figure 649256DEST_PATH_IMAGE049
用来判断第
Figure 284636DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 971970DEST_PATH_IMAGE004
个片段上第
Figure 175549DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向与切线方向是否垂直或近似垂直；
Figure 315543DEST_PATH_IMAGE050
为归一化系数，用于将
Figure 364402DEST_PATH_IMAGE051
归一化，除此之外无任何意义；当
Figure 906242DEST_PATH_IMAGE052
越小时，第
Figure 280722DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 642433DEST_PATH_IMAGE004
个片段上第
Figure 885196DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向与切线方向越近似垂直，反之当
Figure 156908DEST_PATH_IMAGE052
越大时，第
Figure 561345DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 568876DEST_PATH_IMAGE004
个片段上第
Figure 615329DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向与切线方向越不垂直；
Figure 600603DEST_PATH_IMAGE053
为第
Figure 582465DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 918769DEST_PATH_IMAGE004
个片段上像素点的个数；
Figure 378700DEST_PATH_IMAGE054
为负相关函数；当
Figure 484059DEST_PATH_IMAGE055
越大时，第
Figure 371244DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 460423DEST_PATH_IMAGE004
个片段的方向垂直性越小；反之当
Figure 317520DEST_PATH_IMAGE055
越小时，第
Figure 418331DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 866630DEST_PATH_IMAGE004
个片段的方向垂直性越大。
将第
Figure 787313DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘每个片段的方向垂直性除以第
Figure 713681DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘所有片段的方向垂直性之和进行归一化，获得第
Figure 793632DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘每个片段的权重，将权重记为
Figure 22619DEST_PATH_IMAGE056
。如第
Figure 555232DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 160656DEST_PATH_IMAGE004
个片段的权重为
Figure 95114DEST_PATH_IMAGE057
。
对于通信柜表面上的凹坑、结疤、滴漆、刮痕、孔洞缺陷边缘以及通信柜柜门、把手边缘等立体形状的边缘来说，边缘都具有一定的长度。可能存在较少的连续噪声点分段个数为1，此时该片段的平滑度较大，同时该片段的权重为1。此时衡量疑似边缘是否为准确的边缘仅根据每个片段的平滑度不能获得准确结果，还需结合疑似边缘中像素点的个数。因此，引入边缘率指标，结合疑似边缘每个片段平滑度、疑似边缘每个片段的权重以及疑似边缘中像素点的个数共同反应疑似边缘为准确边缘的概率。
第
Figure 619637DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘的边缘率
Figure 780491DEST_PATH_IMAGE058
为：
Figure 48661DEST_PATH_IMAGE059
其中
Figure 712992DEST_PATH_IMAGE060
为第
Figure 673994DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 181199DEST_PATH_IMAGE004
个片段的平滑度；
Figure 862847DEST_PATH_IMAGE061
为第
Figure 37477DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘第
Figure 779168DEST_PATH_IMAGE004
个片段的权重；
Figure 773669DEST_PATH_IMAGE062
为第
Figure 259008DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘所有片段的个数；
Figure 22564DEST_PATH_IMAGE063
为第
Figure 731894DEST_PATH_IMAGE003
个疑似边缘中像素点的个数；
Figure 213691DEST_PATH_IMAGE064
为双曲正切函数，用于将
Figure 237142DEST_PATH_IMAGE063
归一化，除此之外无其他任何意义；
Figure 120784DEST_PATH_IMAGE065
为归一化系数。本实施例中归一化系数取值为
Figure 469857DEST_PATH_IMAGE066
，在其他实施例中实施者可根据实际情况调整该取值；只有当
Figure 173371DEST_PATH_IMAGE067
与
Figure 125147DEST_PATH_IMAGE068
都较大时，边缘率才较大，此时该疑似边缘越可能为准确的边缘；反之，只要当
Figure 998382DEST_PATH_IMAGE067
与
Figure 377410DEST_PATH_IMAGE068
中有一项较小时，边缘率就会较小，此时该疑似边缘越不可能为准确的边缘。
步骤104，筛选准确边缘，获取通信柜表面缺陷区域及缺陷类别。
根据疑似边缘的边缘率获取准确的边缘：当疑似边缘的边缘率大于等于第二预设阈值
Figure 709166DEST_PATH_IMAGE069
时，该疑似边缘为准确的边缘；当疑似边缘的边缘率小于第二预设阈值
Figure 199053DEST_PATH_IMAGE069
时，该疑似边缘为伪边缘。本实施例中所述第二预设阈值根据实际需要进行设置，例如第二预设阈值的大小为
Figure 791708DEST_PATH_IMAGE070
。
至此，获取了所有准确的边缘。准确的边缘可能为通信柜表面缺陷的边缘，因此将所有准确的边缘都称作疑似缺陷的边缘。将以准确边缘为边缘的连通域作为疑似缺陷区域。构建一幅与通信柜表面图像同样大小的二值图像，疑似缺陷区域在二值图像上对应位置的像素点的像素值为1，其余位置的像素点的像素值为0。将该二值图像作为遮罩与通信柜表面图像相乘，得到疑似缺陷图像。
在本实施例中采用DNN神经网络，以Encoder-FC的结构来识别疑似缺陷的类别。该DNN神经网络的相关内容包括：
DNN神经网络采用Encoder-FC的形式。先对疑似缺陷图像进行编码提取图像特征，而后使用FC全连接进行分类任务。将疑似缺陷图像输入到训练好的DNN神经网络中，输出为疑似缺陷的类别；
需要说明的是，由于输入的疑似缺陷图像只包含一种缺陷类别且不包含通信柜表面其他区域信息，因此DNN神经网络参数量少，容易训练以及具有较少的计算量；
训练该DNN神经网络时使用的数据集为疑似缺陷图像数据集；本实施例需要分类的疑似缺陷，包含非缺陷、凹坑、结疤、滴漆、刮痕和孔洞共
Figure 217004DEST_PATH_IMAGE071
类，即训练集对应标签标注过程为：首先由人工对训练集中疑似缺陷图像进行分类并标注，对不同类别的疑似缺陷图像标注为不同的one-hot编码作为疑似缺陷图像的标签。网络使用的loss函数为交叉熵损失函数。
常用的Encoder-FC结构的DNN神经网络有VGGNet16、VGGNet19等，本实施例使用VGGNet19实现疑似缺陷的类别的识别，在其他实施例中实施者可根据实际情况选择DNN神经网络。
至此，通过DNN神经网络实现了疑似缺陷的识别，获取了通信柜表面准确的缺陷区域及缺陷类别。
根据通信柜表面图像的梯度幅值绘制梯度幅值直方图，获取通信柜上的所有疑似边缘，避免了传统边缘检测方法中由于双阈值选择不合适导致的边缘漏检的情况；并且进一步的通过对疑似边缘进行分段以及平滑度的计算得到疑似边缘的边缘率，进而筛选出准确边缘，排除了噪声点及伪边缘的干扰，更加准确地获取到通信柜表面不明显的缺陷；另外在计算疑似边缘的边缘率的过程中通过引入每个片段的平滑度和权重，使得边缘率的计算结果进一步避免了准确边缘与伪边缘混在在一起导致边缘检测不准确的情况，本发明提高了对通信柜表面缺陷检测的可靠性。
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 (7)

1.基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，包括如下步骤：
S1:采集通信柜表面灰度图像，根据所述灰度图像所有像素点的梯度幅值获取梯度幅值直方图；根据所述梯度幅值直方图获取第一阈值；将所述灰度图像中梯度幅值大于第一阈值的所有像素点记为疑似边缘点；根据疑似边缘点的位置获取所有疑似边缘，计算每个疑似边缘中每个像素点的切线方向；
S2:将每个疑似边缘按照第一预设长度进行分段，得到每个疑似边缘的所有片段；
根据每个疑似边缘每个片段中所有像素点的切线方向获取每个疑似边缘每个片段的平滑度，包括：
S201:计算疑似边缘每个片段中相邻像素点切线方向角度的差值，所有所述相邻像素点的所述差值构成疑似边缘每个片段的切线方向角度差值序列，将每个片段的切线方向角度差值序列的长度记为每个片段的第一长度；将所述序列中连续大于等于第一预设阈值的切线方向角度差值划分为一个类别，得到疑似边缘每个片段的多个第一类别；将所述序列中连续小于所述第一预设阈值的切线方向角度差值划分为一个类别，得到疑似边缘每个片段的多个第二类别；
S202:获取疑似边缘每个片段的每个第一类别所包含的元素数量，将每个片段所有第一类别的最大元素数量记为每个片段的第一最大长度，获取疑似边缘每个片段的每个第二类别所包含的元素数量，将每个片段所有第二类别的最大元素数量记为每个片段的第二最大长度；
S203:根据每个片段的第一最大长度、第二最大长度、第一长度及每个片段所有类别的个数获取每个片段的平滑度；
S3:根据每个疑似边缘每个片段中所有像素点的切线方向与梯度方向的夹角得到每个疑似边缘每个片段的方向垂直性；将每个疑似边缘每个片段的方向垂直性除以每个疑似边缘所有片段的方向垂直性之和得到所述每个疑似边缘每个片段的权重；根据每个疑似边缘每个片段的平滑度、权重及所述每个疑似边缘中像素点个数获取每个疑似边缘的边缘率；
S4：根据疑似边缘的边缘率得到疑似缺陷区域，将疑似缺陷区域输入到神经网络中，得到通信柜表面准确的缺陷区域及缺陷类别。
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述梯度幅值直方图获取第一阈值，包括：
对梯度幅值直方图进行均值滤波，计算均值滤波后的梯度幅值直方图上每个点的切线的斜率，将第一个斜率局部极小值对应的点所对应的梯度幅值设为第一阈值。
3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，其特征在于，所述根据疑似边缘点的位置获取所有疑似边缘，包括：
将所有疑似边缘点作为顶点，八邻域范围内相邻的任意两个疑似边缘点之间的设置边，八邻域范围内不相邻的任意两个疑似边缘点之间的不设置边，构建一个无向图；获取无向图中所有可能的游走路径构成的第一集合；
将第一集合中任意两个游走路径作为第一游走路径与第二游走路径，对第一游走路径与第二游走路径执行如下判断和删除操作：当第一游走路径经过的所有边构成的第一边集为第二游走路径经过的所有边构成的第二边集的一个子集时，将第一游走路径从第一集合中删除，当所述第二边集为所述第一边集的一个子集时，将第二游走路径从第一集合中删除；
对第一集合中所有成对的第一游走路径与第二游走路径进行判断和删除操作后，将第一集合中剩余的每个游走路径作为疑似边缘。
4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，其特征在于，所述根据每个片段的第一最大长度、第二最大长度、第一长度及每个片段所有类别的个数获取每个片段的平滑度的方法为：
分别获取每个片段的第一最大长度与每个片段第一长度的第一比值、每个片段的第二最大长度与每个片段第一长度的第二比值，将第一比值和第二比值的和记为每个片段的第一转折特征；将每个片段所有类别的个数减去一后与每个片段第一长度的比值记为每个片段的第二转折特征，将第二转折特征输入到负相关映射模型中获得映射结果，所述映射结果与第一转折特征的乘积作为每个片段的平滑度；所述负相关映射模型采用的是以自然常数为底的负指数模型。
5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，其特征在于，所述疑似边缘每个片段的方向垂直性的表达式如下：
Figure 562438DEST_PATH_IMAGE001
其中
Figure 167862DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 836741DEST_PATH_IMAGE003
条疑似边缘第
Figure 502209DEST_PATH_IMAGE004
个片段的方向垂直性；
Figure 787697DEST_PATH_IMAGE005
为第
Figure 790288DEST_PATH_IMAGE006
条疑似边缘第
Figure 720198DEST_PATH_IMAGE007
个片段中第
Figure 681200DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的切线方向与梯度方向的夹角；
Figure 798192DEST_PATH_IMAGE009
为第
Figure 870053DEST_PATH_IMAGE006
条疑似边缘第
Figure 779103DEST_PATH_IMAGE007
个片段中像素点个数；
Figure 520795DEST_PATH_IMAGE010
为以自然常数为底的指数模型。
6.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，其特征在于，所述疑似边缘的边缘率的表达式如下：
Figure 780875DEST_PATH_IMAGE011
其中
Figure 266214DEST_PATH_IMAGE012
为第
Figure 29770DEST_PATH_IMAGE006
条疑似边缘的边缘率；
Figure 942363DEST_PATH_IMAGE013
为第
Figure 689739DEST_PATH_IMAGE006
条疑似边缘第
Figure 837823DEST_PATH_IMAGE007
个片段的平滑度；
Figure 596832DEST_PATH_IMAGE014
为第
Figure 804959DEST_PATH_IMAGE006
条疑似边缘第
Figure 649419DEST_PATH_IMAGE007
个片段的权重；
Figure 335615DEST_PATH_IMAGE015
为第
Figure 73764DEST_PATH_IMAGE006
条疑似边缘所有片段的个数；
Figure 328159DEST_PATH_IMAGE016
为第
Figure 518969DEST_PATH_IMAGE006
条疑似边缘中像素点个数；
Figure 274435DEST_PATH_IMAGE017
为归一化系数；
Figure 742457DEST_PATH_IMAGE018
为双曲正切函数。
7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的通信柜表面缺陷检测方法，其特征在于，根据疑似边缘的边缘率得到疑似缺陷区域的方法为：
当疑似边缘的边缘率大于第二预设阈值时，则判断疑似边缘为准确边缘，当疑似边缘的边缘率小于等于第二预设阈值时，则判断疑似边缘不是准确边缘；将以准确边缘为边缘的连通域作为疑似缺陷区域。
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