CN115861357B - 基于k均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法 - Google Patents

基于k均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法 Download PDF

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CN115861357B CN202310166604.2A CN202310166604A CN115861357B CN 115861357 B CN115861357 B CN 115861357B CN 202310166604 A CN202310166604 A CN 202310166604A CN 115861357 B CN115861357 B CN 115861357B
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Abstract

本发明公开了一种基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，包括以下步骤：设置ROI区域和搜索方向，生成搜索框集合；对搜索框集合进行遍历，并依次对每个搜索框进行K均值聚类；针对聚类结果计算类中心距离、亮暗比例、亮暗分布类型；判断类中心距离是否大于阈值1，亮暗比例是否小于阈值2，亮暗分布类型是否等同于1；当条件满足时，则将搜索框的中心点存入点集合中；判断是否遍历完所有搜索框；判断是否搜索完整个ROI区域；对点集合进行离群点删除；对点集合中的点进行直线拟合，输出直线的斜率和截距。该方法可以检测处在过渡带上的直线，并且能够过滤相对明显的噪声。

Description

基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法
技术领域
本发明涉及缺陷检测的技术领域，尤其是一种基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法。
背景技术
直线是一种常见的边缘类型，有关直线的提取算法作为工业缺陷检测领域的基础算子具有广泛的用途，可以用于工件的尺寸测量和定位等多种场景。直线特征也广泛存在于各种工件当中且仅用两个点就可以表示，使得基于直线提取算法的视觉方案通常具有很快的运行效率。
常见的直线提取算法主要思想是基于像素梯度值的判断，比如使用Canny算法或者Sobel算法先提取边缘，再对边缘点进行拟合得到直线。这类算法在背景噪声不强或者目标直线所在区域具有明显对比度的场景下有比较好的检测效果，但是对于复杂背景、直线恰好处在渐变区域的场景下，该类算法便会出现检测不稳定的情况，通常将像素值渐变的图像区域称为过渡或过渡带。
换言之，正因为工业现场质检数据存在多样性，受光源、工件批次差异等多种因素影响，无法保证目标直线总是都处于背景噪声少、对比度强的环境条件下被检测，所以使用常见的基于梯度判断的思想不能稳定检测出处于过渡带上的直线。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
为此，本发明提出一种基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，可以检测处在过渡带上的直线，并且能够过滤相对明显的噪声，从而提高设备模型的稳定性、通用性，降低现场工作难度。
根据本发明实施例的一种基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，包括以下步骤：
第1步骤、设置ROI区域和搜索方向：设置一个感兴趣区域，该感兴趣区域是一个可旋转的矩形框，搜索方向平行于该感兴趣区域的一条边；
第2步骤、生成搜索框集合
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第3步骤、对搜索框集合进行遍历，并依次对每个搜索框进行K均值聚类；
第4步骤、针对聚类结果计算类中心距离
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第5步骤、判断类中心距离是否大于阈值1，并且判断亮暗比例是否小于阈值2，并且判断亮暗分布类型是否等同于1；当任意一项不满足条件，则返回至第3步骤；当全部满足条件，则进入下一步；
第6步骤、当条件满足时，则将搜索框的中心点存入点集合中；
第7步骤、判断是否遍历完所有搜索框：当判断没有遍历完所有搜索框时，则返回至第3步骤；当判断遍历完所有搜索框，则进入下一步；
第8步骤、判断是否搜索完整个ROI区域：当判断没有搜索完整个ROI区域时，则沿着搜索方向移动搜索框集，并返回至第3步骤；当判断搜索完整个ROI区域时，则进入下一步；
第9步骤、对点集合进行离群点删除；
第10步骤、对点集合中的点进行直线拟合，输出直线的斜率和截距。
本发明的有益效果是，该基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法可以应用在复杂背景、过渡带上的直线提取，在工业缺陷检测中，直线特征广泛存在于各种工件当中，而实际现场环境又复杂多样，能够在复杂背景和过渡带上检测出直线对于缺陷检测领域具有重要的应用价值，由于采用了聚类算法提取直线点集而非阈值分割的方式来检测边缘直线上的点，采用了无监督学习技术，不需要训练从而大大提高了直线提取算法的应用效率，稳定性高，精度高，且泛化能力强，适用于更加广泛的实际场景，减少了现场工作人员调试的时间，并提高了生产效率。
根据本发明一个实施例，在所述第1步骤中，感兴趣区域用
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根据本发明一个实施例，所述第2步骤的具体步骤如下：
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根据本发明一个实施例，在所述第4.5步骤中，当直线角度大于45度小于135度或者大于-45度小于-135度时，采用直线方程x = y / k作为直线方程；其余角度则采用y=kx表示直线方程；当斜率为正负90度时，取x = 0作为直线方程。
根据本发明一个实施例，在所述第4.5步骤中，取直线与x轴正方向成0度、45度、90度、135度、180度、-45度、-90度、-135度八个方向的直线方程，只要搜索每个小矩形
Figure SMS_115
类型分布满足上述八种直线方程之一，认为分布集中。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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申请中记载的一些实施例，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是感兴趣区域与搜索方向的示意图；
图2是类别分布判断示意图；
图3是本发明的算法流程图；
图4是测试效果图一；
图5是测试效果图二；
图6是测试效果图三；
图7是测试效果图四；
图8是测试效果图五；
图9是测试效果图六。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“一侧”、“另一侧”、“两侧”、“之间”、“中部”、“上端”、“下端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语 “设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面参考附图具体描述本发明实施例的基于K均值聚类与点位规划算法的工件过渡边缘检测方法。K均值聚类也称为Kmeans聚类。点位规划是使用线性函数对点集的位置分布进行分类。
见图1、图2、图3和图4，本发明的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，包括以下步骤：
第1步骤、设置ROI区域和搜索方向：设置一个感兴趣区域和一个搜索方向，该感兴趣区域是一个可旋转的矩形框，搜索方向平行于该感兴趣区域的一条边。感兴趣区域用
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类型分布满足上述八种直线方程之一，认为分布集中，如图2所示。
第5步骤、判断类中心距离是否大于阈值1，并且判断亮暗比例是否小于阈值2，并且判断亮暗分布类型是否等同于1；当任意一项不满足条件，则返回至第3步骤；当全部满足条件，则进入下一步。具体地，对每个小矩形
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Figure SMS_253
和截距/>
Figure SMS_254
，即将拟合后的直线斜率/>
Figure SMS_255
和截距/>
Figure SMS_256
输出。
见图4～图9，它们都是基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法的测试效果图。
见图4，矩形框R1是ROI区域，中间竖线L1是提取到的目标直线。
见图5，大的矩形框R2是ROI区域，三个小的矩形框R3是进行聚类的搜索框，三个点P1是找到的目标直线上的点。
见图6，矩形框R4是ROI区域，中间横线L2是找到的目标直线。
见图7，利用该算法找到的处于“回”字工件中心区域的边缘目标点P2。
见图8，矩形框R5是ROI区域，中间竖线L3是找到的目标直线。
见图9，矩形框R6是ROI区域，中间竖线L4是找到的目标直线。
由上面六张图可以看出，对于这种处在复杂背景、过渡带上的目标直线，该算法依然可以找到直线或者边缘点，经过现场实际应用验证，该算法具有不错的鲁棒性和准确性。
该基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，可以有效地提取处在过渡带和复杂背景上的目标直线，能有效抵抗噪声干扰，且采用无监督学习和位置规划技术，不需要训练；对处于过渡带上的目标直线，使用阈值分割的方式无法稳定提取出目标直线，本算法由于采用聚类的思想对目标直线附近的区域进行聚类，无论对比度强弱，总能对点集进行分类，进而依据分类结果来判断当前点是否为直线上的点，避免直接依赖于梯度差的方式来提取直线上的点，使得算法可以应用在更加广泛的工业检测场景；在复杂背景下有许多噪声的干扰，对搜索区域聚类以后再判断类别点的分布形态，利用位置规划的思想可以有效降低对噪声区域的误判，最后对离群点进行剔除，进一步提高该算法对噪声的抵抗力；采用无监督学习技术不需要大量数据训练，算法运行效率高、适合工业领域的应用。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
第1步骤、设置ROI区域和搜索方向：设置一个感兴趣区域和一个搜索方向，该感兴趣区域是一个可旋转的矩形框，搜索方向平行于该感兴趣区域的一条边；
第2步骤、生成搜索框集合
Figure QLYQS_1
；
第3步骤、对搜索框集合进行遍历，并依次对每个搜索框进行K均值聚类；
第4步骤、针对聚类结果计算类中心距离
Figure QLYQS_2
、亮暗比例/>
Figure QLYQS_3
、亮暗分布类型/>
Figure QLYQS_4
；
第5步骤、判断类中心距离是否大于阈值1，并且判断亮暗比例是否小于阈值2，并且判断亮暗分布类型是否等同于1；当任意一项不满足条件，则返回至第3步骤；当全部满足条件，则进入下一步；
第6步骤、当条件满足时，则将搜索框的中心点存入点集合中；
第7步骤、判断是否遍历完所有搜索框：当判断没有遍历完所有搜索框时，则返回至第3步骤；当判断遍历完所有搜索框，则进入下一步；
第8步骤、判断是否搜索完整个ROI区域：当判断没有搜索完整个ROI区域时，则沿着搜索方向移动搜索框集，并返回至第3步骤；当判断搜索完整个ROI区域时，则进入下一步；
第9步骤、对点集合进行离群点删除；
第10步骤、对点集合中的点进行直线拟合，输出直线的斜率
Figure QLYQS_5
和截距/>
Figure QLYQS_6
。
2.根据权利要求1所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：在所述第1步骤中，感兴趣区域用
Figure QLYQS_7
表示，搜索方向用方向向量/>
Figure QLYQS_8
表示，方向向量/>
Figure QLYQS_9
的长度等于所平行的感兴趣区域中边的边长。
3.根据权利要求2所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：所述第2步骤的具体步骤如下：
第2.1步骤、在矩形的感兴趣区域
Figure QLYQS_10
内生成一个与方向向量/>
Figure QLYQS_11
垂直的方向向量/>
Figure QLYQS_12
，再沿着方向向量/>
Figure QLYQS_13
的方向生成若干个均匀排列的小矩形，若干个均匀排列的小矩形用
Figure QLYQS_14
表示，其中的/>
Figure QLYQS_15
是大于等于1的正整数，这组搜索框集合用/>
Figure QLYQS_16
表示；
第2.2步骤、设
Figure QLYQS_19
的中心点坐标为/>
Figure QLYQS_22
，/>
Figure QLYQS_24
的中心点坐标为/>
Figure QLYQS_18
，/>
Figure QLYQS_21
的中心点坐标为/>
Figure QLYQS_23
，方向向量/>
Figure QLYQS_25
为/>
Figure QLYQS_17
，相邻两个矩形中心点之间的距离为控制参数/>
Figure QLYQS_20
；
第2.3步骤、设定方向向量
Figure QLYQS_28
由终点/>
Figure QLYQS_30
减去起点/>
Figure QLYQS_32
得到，以起点/>
Figure QLYQS_27
作为/>
Figure QLYQS_29
的中心点坐标/>
Figure QLYQS_31
，则/>
Figure QLYQS_33
的中心点坐标/>
Figure QLYQS_26
按照以下公式计算：
Figure QLYQS_34
（1）
Figure QLYQS_35
的中心点坐标/>
Figure QLYQS_36
按照以下公式计算：
Figure QLYQS_37
（2）
同理，
Figure QLYQS_38
的中心点坐标通过将前一个点坐标带入上述公式计算得出。
4.根据权利要求3所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：在所述第3步骤中，对集合
Figure QLYQS_39
中的每个小矩形/>
Figure QLYQS_40
进行如下计算，具体计算步骤如下：
第3.1步骤、对每个小矩形
Figure QLYQS_41
内的像素值进行K均值聚类，分成两类，记作/>
Figure QLYQS_42
类和
Figure QLYQS_43
类；
第3.2步骤、计算
Figure QLYQS_44
类和/>
Figure QLYQS_45
类这两个类中心距离/>
Figure QLYQS_46
，设/>
Figure QLYQS_47
类中心的值为/>
Figure QLYQS_48
，/>
Figure QLYQS_49
类中心的值为/>
Figure QLYQS_50
，则
Figure QLYQS_51
（3）
第3.3步骤、统计
Figure QLYQS_52
类和/>
Figure QLYQS_53
类的数量，分别记为/>
Figure QLYQS_54
和/>
Figure QLYQS_55
，计算亮暗比例/>
Figure QLYQS_56
：
Figure QLYQS_57
（4）。
5.根据权利要求4所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：在所述第4步骤中，判断集合
Figure QLYQS_58
中每个小矩形/>
Figure QLYQS_59
的类别分布是否集中，用亮暗分布类型/>
Figure QLYQS_60
表示，亮暗分布类型/>
Figure QLYQS_61
为1表示分布集中，亮暗分布类型/>
Figure QLYQS_62
为0表示分布不集中，具体步骤如下：
第4.1步骤以每个小矩形
Figure QLYQS_63
的中心点为原点，水平方向为x轴，垂直方向为y轴，建立一个直角坐标系；
第4.2步骤、设定一个经过原点的直线方程为y = kx，k的初始值为0；
第4.3步骤、将
Figure QLYQS_65
类中所有的坐标带入直线方程y = kx中，设/>
Figure QLYQS_69
类点集坐标为
Figure QLYQS_70
，将第一个点/>
Figure QLYQS_66
的/>
Figure QLYQS_67
带入直线方程y = kx中计算出/>
Figure QLYQS_71
，将第二个点/>
Figure QLYQS_72
的/>
Figure QLYQS_64
带入直线方程y = kx中计算出/>
Figure QLYQS_68
；
以此类推，将
Figure QLYQS_73
类中所有的坐标带入直线方程y = kx中进行判断，统计在直线上方区域的数量/>
Figure QLYQS_74
；
将
Figure QLYQS_77
类中所有的坐标带入直线方程y = kx中，设/>
Figure QLYQS_79
类点集坐标为
Figure QLYQS_82
，将第一个点/>
Figure QLYQS_76
的/>
Figure QLYQS_80
带入直线方程y = kx中计算出/>
Figure QLYQS_81
，将第二个点/>
Figure QLYQS_83
的/>
Figure QLYQS_75
带入直线方程y = kx中计算出/>
Figure QLYQS_78
；
以此类推，将
Figure QLYQS_84
类中所有的坐标带入直线方程y = kx中进行判断，统计在直线上方区域的数量/>
Figure QLYQS_85
；
记
Figure QLYQS_86
，计算以下比率/>
Figure QLYQS_87
：
Figure QLYQS_88
（5）
其中，公式（5）中各个符号所表示的具体含义如下所示：
Figure QLYQS_89
表示/>
Figure QLYQS_90
类和
Figure QLYQS_91
类在直线上方区域数量的和；
Figure QLYQS_92
表示/>
Figure QLYQS_93
类和/>
Figure QLYQS_94
类在直线上方区域的类别纯度，/>
Figure QLYQS_95
的取值范围是[0,1]，当/>
Figure QLYQS_96
越接近0时，则表示类别越纯即分布越集中；当/>
Figure QLYQS_97
越接近1时，则表示类别分布越离散；
第4.4步骤、取阈值
Figure QLYQS_98
，阈值/>
Figure QLYQS_99
在0～1之间；
当
Figure QLYQS_100
时，则认为分布集中，/>
Figure QLYQS_101
被设置为1；
当
Figure QLYQS_102
时，则认为分布不集中，/>
Figure QLYQS_103
被设置为0；
第4.5步骤、对直线进行旋转并重复上述第4.3步骤和第4.4步骤。
6.根据权利要求5所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：在所述第4.3步骤中，当
Figure QLYQS_104
时，则表示第一个点/>
Figure QLYQS_105
位于直线的上方区域；
当
Figure QLYQS_106
时，则表示第一个点/>
Figure QLYQS_107
恰好位于直线上；
当
Figure QLYQS_108
时，则表示第一个点/>
Figure QLYQS_109
位于直线的下方区域；
当
Figure QLYQS_110
时，则表示第一个点/>
Figure QLYQS_111
位于直线的上方区域；
当
Figure QLYQS_112
时，则表示第一个点/>
Figure QLYQS_113
恰好位于直线上；
当
Figure QLYQS_114
时，则表示第一个点/>
Figure QLYQS_115
位于直线的下方区域。
7.根据权利要求5所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：在所述第4.4步骤中，
Figure QLYQS_116
的取值范围是0～1，数值越小表示类别越纯即分布越集中，将阈值/>
Figure QLYQS_117
设置为0.1。
8.根据权利要求5所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：在所述第4.5步骤中，当直线角度大于45度小于135度或者大于-45度小于-135度时，采用直线方程x = y / k作为直线方程；
余角度则采用y=kx表示直线方程；
当斜率为正负90度时，取x = 0作为直线方程。
9.根据权利要求5所述的基于K均值聚类与点位规划的工件过渡边缘检测方法，其特征在于：在所述第4.5步骤中，取直线与x轴正方向成0度、45度、90度、135度、180度、-45度、-90度、-135度八个方向的直线方程，只要搜索每个小矩形
Figure QLYQS_118
类型分布满足上述八种直线方程之一，认为分布集中。
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