CN116363127A - 基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法 - Google Patents

基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，包括：获取塑料表面图像及若干扇形区域，获取扇形区域的灰度差异因子和梯度差异因子，得到扇形区域的相似性；根据扇形区域相似性得到整合图像；由此得到若干异常区域；获取不同尺寸的表面图像；根据异常区域中心点得到匹配区域；根据异常区域和匹配区域的中心点距离差异以及面积差异得到异常区域的异常程度；获得相似异常组，根据相似异常组内异常区域的异常程度、异常区域之间的距离、异常区域距离图像中间的距离得到周期性概率，并获得缺陷区域及缺陷程度；根据缺陷程度完成塑料制品的质量检测。本发明通过杯盖周期性得到模板图像，增加了检测效率。

Description

基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法
技术领域
本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法。
背景技术
全降解塑料是一种环保材料，广泛用于如各种制品生产中。然而，由于其特殊的物理性质和制备过程中的复杂性，导致其表面容易出现瑕疵、缺陷等问题，对品质检测方法提出了更高的要求。基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法能够对这些问题进行有效处理，并且具备自动化、快速、精度高等优点，在制品生产、品质控制等方面得到了广泛应用。
现有对全降解塑料制品的检测常用模板匹配方法，而模板匹配常需采集大量缺陷图像，通过采集的缺陷图像作为模板与待测图像进行检测，匹配得到缺陷区域的缺陷情况。模板匹配的模板图像收集工作量巨大，耗费时间成本过大，工作效率低。
本发明所针对的产品为塑料杯盖，对塑料杯盖的形状灰度进行分析，通过高斯金字塔确定异常区域。
发明内容
本发明提供基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，以解决时间成本过大，工作效率低的问题，所采用的技术方案具体如下：
本发明一个实施例提供了基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，该方法包括以下步骤：
获取塑料表面图像；
对塑料表面图像进行霍夫圆检测得到霍夫圆，将霍夫圆等分为若干扇形区域，根据扇形区域的灰度值差异和LBP值差异得到每个扇形区域的灰度差异因子和梯度差异因子，根据扇形区域的灰度差异因子和梯度差异因子得到扇形区域的相似性；根据扇形区域相似性得到高度相似的扇形区域，将最多高度相似的扇形区域得到整合图像；将整合图像和塑料表面图像作差得到若干异常区域；
对塑料表面图像使用金字塔算法得到若干不同尺寸的图像，将不同尺寸的图像等比扩大为塑料表面图像的大小记为表面图像；获得异常区域的中心点，根据异常区域中心点得到塑料表面图像异常区域在不同尺寸下表面图像的匹配区域；根据塑料表面图像的异常区域和其所有匹配区域的中心点距离差异以及面积差异得到异常区域的异常程度；
获得每个异常区域的相似异常区域，并组成相似异常组，根据相似异常组内异常区域的异常程度、异常区域之间的距离、异常区域距离图像中间的距离得到异常程度影响因子、圆心距离影响因子、相邻距离影响因子；格局相似异常组的异常程度影响因子、圆心距离影响因子、相邻距离影响因子得到相似异常组满足周期性的概率，基于满足周期性的概率得到缺陷区域及缺陷程度；
根据缺陷区域的缺陷程度完成塑料制品的质量检测。
优选的，所述根据扇形区域的灰度值差异和LBP值差异得到每个扇形区域的灰度差异因子和梯度差异因子的方法为：
计算两个扇形区域的所有像素点的灰度值均值，将两个灰度值均值作差取绝对值记为灰度差异因子；计算每个扇形区域每个像素点的LBP值，将两个扇形区域对应像素点的LBP值作差取绝对值，将所有LBP值作差的绝对值取均值得到梯度差异因子。
优选的，所述将最多高度相似的扇形区域得到整合图像的方法为：
统计每个扇形区域的高度相似的扇形区域的数量，将拥有最多高度相似扇形区域数量的扇形区域记为基准扇形区域，将基准扇形区域的高度相似扇形区域记为整合扇形区域，根据基准扇形区域和整合扇形区域加权得到标准扇形区域，将标准扇形区域复制一定数量，将其整合为霍夫圆大小的图像得到整合图形。
优选的，所述根据基准扇形区域和整合扇形区域加权得到标准扇形区域的方法为：
将基准扇形区域和整合扇形区域的数量统计记为O，将权重1等分为O份得到基准扇形区域和每个整合扇形区域的权重，将基准扇形区域和每个整合扇形区域对应像素点灰度值和权重相乘后进行累加得到标准扇形区域。
优选的，所述异常区域的中心点为异常区域内所有像素点的坐标横纵坐标的均值的向上取整后的坐标对应的像素点。
优选的，所述根据异常区域中心点得到塑料表面图像异常区域在不同尺寸下表面图像的匹配区域的方法为：
对于塑料表面图像的每个异常区域，计算该异常区域的中心点与每个不同尺度下表面图像的每个异常区域的中心点的欧式距离，将塑料表面图像的每个异常区域的中心点和每个尺度下表面图像的每个异常区域的中心点的欧氏距离最小值作为该异常区域在每个尺度下表面图像中匹配的异常区域，将匹配的异常区域记为塑料表面图像异常区域的匹配区域。
优选的，所述根据塑料表面图像的异常区域和其所有匹配区域的中心点距离差异以及面积差异得到异常区域的异常程度的方法为：
Figure SMS_1
式中，
Figure SMS_2
表示塑料表面图像的第m个异常区域与第n个尺度下的表面图像对应的匹配区域的距离影响因子，/>
Figure SMS_3
表示第m个异常区域与匹配区域的距离影响因子的最大值，/>
Figure SMS_4
表示塑料表面图像的第m个异常区域与第n个尺度下的表面图像对应的匹配区域的面积影响因子，/>
Figure SMS_5
表示第m个异常区域与匹配区域的面积影响因子的最大值，/>
Figure SMS_6
为以自然常数为底的指数函数，/>
Figure SMS_7
表示第m个异常区域的异常程度。
优选的，所述根据相似异常组内异常区域的异常程度、异常区域之间的距离、异常区域距离图像中间的距离得到异常程度影响因子、圆心距离影响因子、相邻距离影响因子的方法为：
对于每个相似异常组，将相似异常组内的所有异常区域的异常程度两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值取均值记为该相似异常组的异常程度影响因子；将每个相似异常组的每个异常区域的中心点与霍夫圆圆心求欧式距离记为区域距离，将每个相似异常组内的所有区域距离两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值取均值记为该相似异常组的圆心距离影响因子；对于每个相似异常组，将异常区域的轮廓像素点与其余异常区域的轮廓像素点求欧氏距离，取最小值作为相邻距离，将每个相似异常组内的所有相邻距离两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值之和相加记为相邻距离影响因子。
本发明的有益效果是：基于本申请通过对杯盖区域进行扇形分块，通过分析各扇形分块的相似程度得到整合，将塑料表面图像与整合图像进行作差得到异常区域；根据异常区域在高斯金字塔不同尺度层中的变动程度进而得到异常程度；根据异常程度结合缺陷和自身纹理的分布规律得到属于缺陷的异常程度，即缺陷程度。
本发明通过对不同杯盖自适应得到不同的模板图像，相较于原版匹配算法中人为收集模板图像效率更高，且根据异常区域的周期性排除了杯盖纹理的影响，算法效果也不会受到影响。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一个实施例所提供的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法的流程示意图。
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。
本发明所针对的塑料制品为塑料杯盖。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，使用图像采集设备和神经网络获取塑料表面图像。
通过图像采集设备俯视角采集全降解塑料杯盖图像，对全降解塑料杯盖图像使用语义分割去除全降解塑料杯盖图像的背景部分只保留塑料部分。
本实施例对含背景的全降解塑料杯盖图像的感知采用语义分割的方式，DNN网络为Encode-Decoder的结构，具体训练内容为：
网络的输入数据为俯视角采集下的全降解塑料杯盖图像；对全降解塑料杯盖图像进行打标，打标签的方式为像素级，将塑料部分的像素点标记为1，将背景部分的像素点标记为0。该网络所使用的loss函数为交叉熵损失函数。
语义分割网络训练完成后，将使用图像采集设备采集到的全降解塑料杯盖图像输入到神经网络当中，输出为只包含塑料部分的图像。
至此，获得了塑料表面图像。
步骤S002，对塑料表面图像进行霍夫圆检测得到若干扇形区域，根据灰度差异因子和梯度差异因子得到扇形区域的相似性，并得到整合图像，根据整合图像和塑料表面图像得到异常区域。
因塑料表面图像呈现为圆形外观，故可进行扇形分块，且因杯盖大部分的自身纹理在圆中呈现为规律性的中心对称的分布，缺陷呈现为随机分布，故若存在相似程度较高的多个扇形，则认为相似扇形近似为无缺陷，则可根据相似扇形还原成一个完整的圆形，记为整合图像，根据整合图像和塑料表面图像作差得到异常区域。
具体的，对塑料表面图像进行霍夫圆检测，得到霍夫圆检测中最大的圆，将最大的圆进行扇形分块，利用霍夫圆的半径将霍夫圆等分成H份，在本实施例中H为360，其中每个等份都是相同形状的扇形。
对于每一个扇形区域，得到每个扇形区域所有像素点的灰度值均值，对于任意两个扇形区域，计算两个扇形区域的灰度值均值之差的绝对值，将差值的绝对值记为灰度差异因子。对于每个扇形区域，计算每个扇形区域内每个像素点的LBP值，其中LBP算法为公知计算，在此不多做赘述，由于每个扇形的形状是根据霍夫圆进行分割的，因此扇形中的像素点是一一对应的，根据任意两个扇形区域内所有对应像素点的LBP值作差的绝对值记为梯度差异因子，根据灰度差异因子和梯度差异因子得到两个扇形区域的相似性，公式如下：
Figure SMS_8
Figure SMS_9
式中，
Figure SMS_10
表示为第i个扇形区域的第k个像素点的LBP值，/>
Figure SMS_11
表示为第j个扇形区域的第k个像素点的LBP值，/>
Figure SMS_12
表示为扇形区域内像素点的数量，/>
Figure SMS_13
表示第i个扇形区域与第j个扇形区域的灰度差异因子，/>
Figure SMS_14
表示第i个扇形区域与第j个扇形区域的梯度差异因子，/>
Figure SMS_15
为以自然常数为底的指数函数，/>
Figure SMS_16
表示第i个扇形区域与第j个扇形区域的相似性。
若灰度差异因子越小，则说明构成两扇形区域的像素点灰度值均值越相近，则两扇形的相似程度越大；反之则越小。LBP编码值可反映像素点的局部梯度信息，梯度差异因子越小，则说明构成两扇形区域的像素点局部梯度差异越小，则两扇形的相似程度越大；反之则越小。
根据上式计算出两个扇形区域的相似度后，由于上式使用的指数函数具有将数据归一化的作用，因此在本实施例中设定相似阈值
Figure SMS_17
，在本实施例中令相似阈值/>
Figure SMS_18
，当扇形区域的相似性大于相似阈值时，认为两个扇形区域高度相似。
对于任意一个扇形区域，得到该扇形区域与其他所有扇形区域的相似性，得到每个扇形区域高度相似的扇形区域的数量，得到高度相似的扇形区域数量的最大值对应的扇形区域，将该扇形区域作为基准扇形区域，基准扇形区域的高度相似的扇形区域记为整合扇形区域，给定标准权重1，将基准扇形区域和每个整合扇形区域拥有相同的权重，例如基准扇形区域拥有4个整合扇形区域，那么就将标准权重1分为5份，每份为0.2。将基准扇形区域和整合扇形区域根据每个像素点的灰度值根据权重加权得到一个新的扇形区域记为标准扇形区域，将标准扇形区域复制H份，并将其组合为一个圆，将组合为的圆记为整合图像。
将整合图像和塑料表面图像的每个像素点作差得到差值图像，若塑料表面中存在缺陷，那么得到的差值是较大的，因此使用大津阈值法对差值图像进行分割，并使用连通域分析得到异常区域。
至此，得到了塑料表面图像中的异常区域。
步骤S003，获得塑料表面图像不同尺寸的表面图像，根据不同尺寸表面图像的异常区域得到塑料表面图像异常区域的异常程度。
得到异常区域后，异常区域的纹理突兀程度可表示异常程度，故可对图像进行高斯金字塔分层，图像中纹理越突兀的异常区域在高斯金字塔不同尺度层中的变动程度越小，进而由变动程度反映各异常区域的异常程度。
对塑料表面图像使用高斯金字塔处理，首先对塑料表面图像进行一次高斯模糊，得到一张平滑后的图像，之后对平滑后的图像进行下采样，下采样后的图像为尺寸减半的图像，对下采样后的图像再次进行高斯模糊得到一张新的平滑图像。
上述所示高斯金字塔和下采样都是公知技术，在此只做简单概述。
通过高斯金字塔算法得到U张不同尺寸的表面图像，在本实施例中，将所得到的表面图像数量设置为10张。
通过上述步骤获得每个尺寸的表面图像的异常区域，将不同尺寸的表面图像等比例扩大为塑料表面图像的尺寸大小，对于塑料表面图像的每个异常区域，计算该异常区域的中心点与每个不同尺度下每个异常区域的中心点的欧式距离，其中所述中心点为异常区域内所有像素点的坐标横纵坐标的均值的向上取整后的坐标对应的像素点，将塑料表面图像的每个异常区域的中心点和每个尺度表面图像的每个异常区域的中心点的欧氏距离最小值作为该异常区域在每个尺度的表面图像中匹配的异常区域。其中塑料表面图像中的每个异常区域在每个尺度的表面图像下有且只有一个对应的异常区域，将其在不同尺度表面图像下对应的异常区域记为匹配区域。指的说明的是此时所指的不同尺寸的表面图像是已经等比例扩大后的。
得到塑料表面图像的异常区域的匹配区域后，得到该异常区域与其匹配区域的面积，其面积为区域内像素点的数量，将异常区域与匹配区域中心点的欧氏距离记为距离影响因子，将异常区域与匹配区域的面积差值记为面积影响因子，根据异常区域与其所有匹配区域的距离影响因子和面积影响因子得到异常区域的异常程度，公式如下：
Figure SMS_19
式中，
Figure SMS_20
表示塑料表面图像的第m个异常区域与第n个尺度下的表面图像对应的匹配区域的距离影响因子，/>
Figure SMS_21
表示第m个异常区域与匹配区域的距离影响因子的最大值，/>
Figure SMS_22
表示塑料表面图像的第m个异常区域与第n个尺度下的表面图像对应的匹配区域的面积影响因子，/>
Figure SMS_23
表示第m个异常区域与匹配区域的面积影响因子的最大值，/>
Figure SMS_24
为以自然常数为底的指数函数，/>
Figure SMS_25
表示第m个异常区域的异常程度。
若距离影响因子越小，说明塑料表面图像异常区域与对应的匹配区域的中心点相对距离越近，说明变动程度越小，说明异常区域的异常程度越大；反之则越小。若面积影响因子越小，说明塑料表面图像异常区域与对应的匹配区域的面积越接近，说明变动程度越小，说明异常区域的异常程度越大；反之则越小。
至此，获得了塑料表面图像中异常区域的异常程度。
步骤S004，根据异常区域的异常程度分组，并计算每组的概率，根据概率从所有异常区域中选出缺陷区域，根据缺陷区域的缺陷程度完成质量检测。
得到的异常程度分为两类，分别是可能为缺陷的异常程度，即缺陷程度，也可能是杯盖自身设计的纹理，属于杯盖自身纹理的异常程度并不属于缺陷程度。
从分布特征上看，杯盖自身设计的纹理常常具有周期性分布规律，而缺陷的分布则具有随机性，故可根据自身纹理的周期性分布规律得到属于自身纹理的异常程度，进而筛去属于自身纹理的异常程度，得到属于缺陷的异常程度，即缺陷程度。
具体的，对于每个异常区域的异常程度，计算该异常区域的异常程度与其余异常区域的异常程度的差值，若差值小于0.05，则认为该异常区域与其余异常区域是相似异常区域，将每个异常区域与其相似异常区域作为一组，记为相似异常组。
对于每个相似异常组，将相似异常组内的所有异常区域的异常程度两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值取均值记为该相似异常组的异常程度影响因子
Figure SMS_26
；将每个相似异常组的每个异常区域的中心点与霍夫圆圆心求欧式距离记为区域距离，将每个相似异常组内的所有区域距离两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值取均值记为该相似异常组的圆心距离影响因子/>
Figure SMS_27
；对于每个相似异常组，计算其中的异常区域的轮廓像素点距离最近的异常区域的轮廓像素点的距离，即将异常区域的轮廓像素点与其余异常区域的轮廓像素点求欧氏距离，取最小值作为相邻距离，将每个相似异常组内的所有相邻距离两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值之和相加记为相邻距离影响因子/>
Figure SMS_28
。
根据异常程度影响因子、圆心距离影响因子、相邻距离影响因子构建每个相似异常组的周期性概率，公式如下：
Figure SMS_29
式中，
Figure SMS_30
表示第t个相似异常组的异常程度影响因子，/>
Figure SMS_31
表示表示第t个相似异常组的圆心距离影响因子，/>
Figure SMS_32
表示第t个相似异常组的相邻距离影响因子，/>
Figure SMS_33
为以自然常数为底的指数函数，/>
Figure SMS_34
表示第t个相似异常组的周期性概率。
若第t个相似异常组的异常程度影响因子越小，则说明构成第t个相似异常组的异常程度越相似，则第t个相似异常组满足周期性的概率越大；反之则越小。若第t个相似异常组的圆心距离影响因子越小，则说明构成第t个相似异常组的异常程度对应的异常区域的位置信息越可能满足周期性，则第t个相似异常组满足周期性的概率越大；反之则越小。第t个相似异常组的相邻距离影响因子越小，则说明构成第t个相似异常组的异常程度对应的异常区域的位置信息越可能满足周期性，则第t个相似异常组满足周期性的概率越大；反之则越小。
综合计算得到第t个相似异常组满足周期性的概率
Figure SMS_35
。若概率大于概率阈值0.9，则认为该相似异常组满足周期性，即认为是属于自身纹理的异常程度值。
将所有异常区域中删除概率大于概率阈值的异常区域，所剩下的异常区域即为缺陷区域，其对应的异常程度即为缺陷程度。
根据得到的缺陷区域的缺陷程度对杯盖质量进行分级，若缺陷程度小于0.2则认为是高质量，缺陷程度在0.2-0.4之间认为是中质量，缺陷程度在0.4以上被认为是低质量不可拿出售卖，由此完成了塑料制品的质量检测。
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 (8)

1.基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取塑料表面图像；
对塑料表面图像进行霍夫圆检测得到霍夫圆，将霍夫圆等分为若干扇形区域，根据扇形区域的灰度值差异和LBP值差异得到每个扇形区域的灰度差异因子和梯度差异因子，根据扇形区域的灰度差异因子和梯度差异因子得到扇形区域的相似性；根据扇形区域相似性得到高度相似的扇形区域，将最多高度相似的扇形区域得到整合图像；将整合图像和塑料表面图像作差得到若干异常区域；
对塑料表面图像使用金字塔算法得到若干不同尺寸的图像，将不同尺寸的图像等比扩大为塑料表面图像的大小记为表面图像；获得异常区域的中心点，根据异常区域中心点得到塑料表面图像异常区域在不同尺寸下表面图像的匹配区域；根据塑料表面图像的异常区域和其所有匹配区域的中心点距离差异以及面积差异得到异常区域的异常程度；
获得每个异常区域的相似异常区域，并组成相似异常组，根据相似异常组内异常区域的异常程度、异常区域之间的距离、异常区域距离图像中间的距离得到异常程度影响因子、圆心距离影响因子、相邻距离影响因子；格局相似异常组的异常程度影响因子、圆心距离影响因子、相邻距离影响因子得到相似异常组满足周期性的概率，基于满足周期性的概率得到缺陷区域及缺陷程度；
根据缺陷区域的缺陷程度完成塑料制品的质量检测。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，所述根据扇形区域的灰度值差异和LBP值差异得到每个扇形区域的灰度差异因子和梯度差异因子的方法为：
计算两个扇形区域的所有像素点的灰度值均值，将两个灰度值均值作差取绝对值记为灰度差异因子；计算每个扇形区域每个像素点的LBP值，将两个扇形区域对应像素点的LBP值作差取绝对值，将所有LBP值作差的绝对值取均值得到梯度差异因子。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，所述将最多高度相似的扇形区域得到整合图像的方法为：
统计每个扇形区域的高度相似的扇形区域的数量，将拥有最多高度相似扇形区域数量的扇形区域记为基准扇形区域，将基准扇形区域的高度相似扇形区域记为整合扇形区域，根据基准扇形区域和整合扇形区域加权得到标准扇形区域，将标准扇形区域复制一定数量，将其整合为霍夫圆大小的图像得到整合图形。
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，所述根据基准扇形区域和整合扇形区域加权得到标准扇形区域的方法为：
将基准扇形区域和整合扇形区域的数量统计记为O，将权重1等分为O份得到基准扇形区域和每个整合扇形区域的权重，将基准扇形区域和每个整合扇形区域对应像素点灰度值和权重相乘后进行累加得到标准扇形区域。
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，所述异常区域的中心点为异常区域内所有像素点的坐标横纵坐标的均值的向上取整后的坐标对应的像素点。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，所述根据异常区域中心点得到塑料表面图像异常区域在不同尺寸下表面图像的匹配区域的方法为：
对于塑料表面图像的每个异常区域，计算该异常区域的中心点与每个不同尺度下表面图像的每个异常区域的中心点的欧式距离，将塑料表面图像的每个异常区域的中心点和每个尺度下表面图像的每个异常区域的中心点的欧氏距离最小值作为该异常区域在每个尺度下表面图像中匹配的异常区域，将匹配的异常区域记为塑料表面图像异常区域的匹配区域。
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，所述根据塑料表面图像的异常区域和其所有匹配区域的中心点距离差异以及面积差异得到异常区域的异常程度的方法为：
Figure QLYQS_1
式中，
Figure QLYQS_2
表示塑料表面图像的第m个异常区域与第n个尺度下的表面图像对应的匹配区域的距离影响因子，/>
Figure QLYQS_3
表示第m个异常区域与匹配区域的距离影响因子的最大值，
Figure QLYQS_4
表示塑料表面图像的第m个异常区域与第n个尺度下的表面图像对应的匹配区域的面积影响因子，/>
Figure QLYQS_5
表示第m个异常区域与匹配区域的面积影响因子的最大值，/>
Figure QLYQS_6
为以自然常数为底的指数函数，/>
Figure QLYQS_7
表示第m个异常区域的异常程度。
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的全降解塑料制品质量检测方法，其特征在于，所述根据相似异常组内异常区域的异常程度、异常区域之间的距离、异常区域距离图像中间的距离得到异常程度影响因子、圆心距离影响因子、相邻距离影响因子的方法为：
对于每个相似异常组，将相似异常组内的所有异常区域的异常程度两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值取均值记为该相似异常组的异常程度影响因子；将每个相似异常组的每个异常区域的中心点与霍夫圆圆心求欧式距离记为区域距离，将每个相似异常组内的所有区域距离两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值取均值记为该相似异常组的圆心距离影响因子；对于每个相似异常组，将异常区域的轮廓像素点与其余异常区域的轮廓像素点求欧氏距离，取最小值作为相邻距离，将每个相似异常组内的所有相邻距离两两作差取绝对值，将所有差值的绝对值之和相加记为相邻距离影响因子。
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