一种智能开关质量快速检测方法与流程

本技术涉及图像处理领域，具体涉及一种智能开关质量快速检测方法。

背景技术：

1、智能开关是指一种可以自动控制电路开关、与其他智能设备联动、实现集成化管理的电力控制设备。它通常具有智能化、便捷化、安全化等特点，能够提高生活和工作的舒适度、便利性和安全性，广泛应用于住宅、商业、工业等领域。故对开关的质量进行检测，可以有效的减少残次品开关的出现，提高销售效益。而在使用图像处理对开关质量进行检测时，采集的图像往往会受到电子元件、传输介质等外部影响，传输的图像信息不可避免地会受到噪声的干扰，噪声会极大程度地影响到图像质量，进而影响到开关质量检测的精度。因此，图像噪声去除是图像处理中的一个重要领域。

2、中值滤波是一种常见的图像去噪算法，传统中值滤波算法中，滤波窗口尺寸单一，均为人为设定的固定值，图像不同区域对同一尺寸滤波窗口适应度不同，滤波窗口过大，图像的去噪效果较好，但会出现图像细节丢失以及清晰度较低等现象；滤波窗口过小，图像细节保存较为理想，但对噪声的处理效果较差。

3、综上所述，本发明提出一种智能开关质量快速检测方法，采用工业相机采集智能开关表面图像，通过对各像素点的中值滤波窗口进行自适应调整得到优化滤波窗口，通过优化滤波窗口对图像进行去噪以提高图像质量，并将去噪后图像输入到神经网络中，对智能开关表面图像中缺陷区域进行识别，实现智能开关表面质量检测。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种智能开关质量快速检测方法，以解决现有的问题。

2、本发明的一种智能开关质量快速检测方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种智能开关质量快速检测方法，该方法包括以下步骤：

4、通过工业相机获取智能开关表面灰度图像；

5、根据各像素点的初始滤波窗口得到各像素点的邻域像素值排序序列；根据各像素点的邻域像素值排序序列得到各像素点初始滤波窗口下的变化程度；根据各像素点初始滤波窗口的变化程度得到各像素点第一调整窗口尺寸；

6、根据各像素点初始滤波窗口内各像素点像素值得到各像素点初始滤波窗口内纹理像素点个数；根据各像素点初始滤波窗口内各像素值变化及纹理像素点个数得到各像素点初始滤波窗口的细节丢失度；根据各像素点初始滤波窗口下的变化程度和细节丢失度以及各像素点第一调整窗口下的变化程度和细节丢失度得到各像素点第一调整窗口的有效调节值；根据各像素点第一调整窗口的有效调节值得到各像素点第二调整窗口；根据各像素点第二调整窗口及第二调整窗口内所包含像素点的第二调整窗口尺寸得到各像素点的优化滤波窗口；

7、结合各像素点的优化滤波窗口对各像素点进行滤波；获取滤波去噪后的智能开关表面图像；根据神经网络获取去噪后的智能开关表面图像中缺陷区域面积；根据去噪后的智能开关表面图像中缺陷区域面积计算智能开关表面质量。

8、优选的，所述根据各像素点的邻域像素值排序序列得到各像素点的初始滤波窗口下的变化程度，具体步骤为：

9、各像素点的初始滤波窗口下的变化程度为各像素点初始滤波窗口下邻域像素值排序序列的局部与整体的像素值变化与各像素点初始滤波窗口的邻域像素值中值相对像素点像素值的差异距离的乘积；

10、其中，各像素点初始滤波窗口下邻域像素值排序序列的局部与整体的像素值变化表达式为：

11、

12、式中，为像素点的初始滤波窗口下邻域像素值排序序列的局部与整体的像素值变化，为像素点的初始滤波窗口中像素点总个数，、为像素点的初始滤波窗口的邻域像素值排序序列中最大、最小像素值，为像素点的初始滤波窗口的邻域像素值排序序列中第个、第个像素值，为像素点的邻域像素值排序序列中具有相同像素值的像素点个数；

13、其中，各像素点初始滤波窗口的邻域像素值中值相对像素点像素值的差异距离与各像素点像素值在邻域像素值排序序列中的排序号及各像素点像素值与初始滤波窗口内邻域像素值中值的差值成正比。

14、优选的，所述根据各像素点初始滤波窗口的变化程度得到各像素点第一调整窗口尺寸，具体包括：

15、各像素点第一调整窗口尺寸与各像素点初始滤波窗口尺寸及变化程度的乘积成正比，各像素点第一调整窗口尺寸为奇整数。

16、优选的，所述根据各像素点初始滤波窗口内各像素点像素值得到各像素点初始滤波窗口内纹理像素点个数，具体步骤为：

17、对于各像素点，当各像素点的初始滤波窗口内各邻域像素点与各像素点的像素值差值不为0，将各邻域像素点记为纹理像素点，统计各像素点的初始滤波窗口内纹理像素点个数。

18、优选的，所述根据各像素点初始滤波窗口内各像素值变化得到各像素点初始滤波窗口的细节丢失度，表达式为：

19、

20、式中，为像素点的初始滤波窗口的细节丢失度，为像素点的初始滤波窗口内纹理像素点个数，为像素点的初始滤波窗口内邻域像素值中值，为像素点的像素值，为像素点的初始滤波窗口内第个像素点的像素值。

21、优选的，所述根据各像素点初始滤波窗口下的变化程度和细节丢失度以及各像素点第一调整窗口下的变化程度和细节丢失度得到各像素点第一调整窗口的有效调节值，具体包括：

22、各像素点第一调整窗口的有效调节值与各像素点初始滤波窗口及第一调整窗口的变化程度的差值、细节丢失度的差值成正比。

23、优选的，所述根据各像素点第一调整窗口的有效调节值以及有效调节阈值得到各像素点第二调整窗口，具体包括：

24、设定有效调节阈值，当各像素点第一调整窗口的有效调节值大于有效调节阈值时，对各像素点第一调整窗口进行再次调整，直至各像素点调整窗口的有效调节值小于有效调节阈值或者调整窗口大小达到限制值时停止调整；将各像素点停止调整时的调整窗口记为各像素点第二调整窗口。

25、优选的，所述根据各像素点第二调整窗口及各像素点第二调整窗口内所包含像素点的第二调整窗口得到各像素点的优化滤波窗口尺寸，具体包括：

26、各像素点的优化滤波窗口尺寸与各像素点第二调整窗口尺寸及第二调整窗口内各像素点的第二调整窗口尺寸的差值成正比，与为各像素点的第二调整窗口尺寸成正比，各像素点的优化滤波窗口尺寸为奇整数。

27、优选的，所述根据神经网络获取去噪后的智能开关表面图像中缺陷区域面积，具体步骤为：

28、将去噪后智能开关表面图像输入到神经网络中，输出智能开关表面图像中缺陷区域，统计缺陷区域内像素点总数作为智能开关表面图像的缺陷区域面积。

29、优选的，所述根据去噪后的智能开关表面图像中缺陷区域面积得到智能开关表面质量，具体包括：

30、智能开关表面质量与去噪后的智能开关表面图像中缺陷区域面积及智能开关表面图像面积的比值成反比。

31、本发明至少具有如下有益效果：

32、本发明通过自适应窗口对图像进行中值滤波去噪，得到细节保留效果和噪点去除效果均较高的智能开关表面图像，并通过神经网络完成对图像的缺陷检测，解决了传统中值滤波算法中滤波窗口尺寸单一的影响，避免图像中部分区域细节不足、部分区域去噪效果较差的问题，提高了图像清晰度，加快了神经网络对图像中缺陷的识别速度，进而提高了智能开关质量检测速度；

33、本发明通过智能开关表面图像中各像素点的初始滤波窗口内邻域像素值排序序列的整体与局部像素值变化得到各像素点的变化程度，通过各像素点的变化程度对各像素点的初始滤波窗口进行自适应调节得到中值滤波窗口，通过智能开关表面图像中缺陷与噪声特征来对自适应调节后的中值滤波窗口进行优化得到各像素点的优化滤波窗口，在保留缺陷细节与清晰度的同时，提高了去噪效果，提高了图像质量。将滤波后的图像输入到神经网络中完成缺陷识别，提高了神经网络对缺陷识别的精度与效率，进而提高了质量检测精度与效率。