基于计算机视觉的环保塑料制品缺陷检测方法与流程

本发明涉及图像数据处理，具体涉及基于计算机视觉的环保塑料制品缺陷检测方法。

背景技术：

1、土工膜作为一种环保塑料制品，其主要作用是以塑料薄膜的不透水性隔断土坝漏水通道，以其较大的抗拉强度和延伸率承受水压和适应坝体变形；土工膜由于承担坝体防水作用，因此需要对土工膜进行及时的缺陷检测，避免土工膜较小的缺陷导致坝体破损而出现更大的损失。

2、现有方法中通常利用阈值分割来对土工膜的缺陷进行检测，然而土工膜中缺陷部位与正常部位的灰度存在差异但差异较小，同时由于反光原因以及不可避免的采集图像时产生的噪声，其都会导致土工膜的缺陷检测结果不准确，因此需要通过灰度变换使得反光及噪声不会对缺陷检测造成影响，进而得到准确的缺陷检测结果。

技术实现思路

1、本发明提供基于计算机视觉的环保塑料制品缺陷检测方法，以解决现有的土工膜受光照影响导致缺陷检测结果不准确的问题，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明一个实施例提供了基于计算机视觉的环保塑料制品缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：

3、获取土工膜表面的灰度图像；

4、根据灰度图像中像素点的灰度值获取每个像素点的差异系数，根据差异系数得到若干高差异系数点及低差异系数点；

5、对高差异系数点筛选获取噪声点并得到噪声点的第一权值；

6、根据聚集程度、差异系数及灰度图像中的灰度最大值，以及灰度值的值域，获取除噪声点外每个像素点的第二权值；

7、根据高差异系数点及邻域像素点的灰度值，获取反光边界点及修正权值；

8、根据非噪声点且非反光边界点的高差异系数点的第二权值，对低差异系数点获取修正权值；对每个像素点获取修正权值；

9、根据每个像素点的修正权值对灰度图像进行灰度变换，得到变换灰度图像，对变换灰度图像进行阈值分割，完成土工膜的缺陷检测。

10、可选的，所述根据灰度图像中像素点的灰度值获取每个像素点的差异系数，包括的具体方法为：

11、以任意一个像素点为目标像素点，获取目标像素点的灰度值及四邻域像素点的灰度值，获取目标像素点与每个邻域像素点的灰度值之间的差值绝对值，将四个差值绝对值的均值作为目标像素点的差异系数；

12、获取每个像素点的差异系数。

13、可选的，所述根据差异系数得到若干高差异系数点及低差异系数点，包括的具体方法为：

14、对所有像素点的差异系数进行阈值分割，获取差异系数分割阈值，将差异系数大于差异系数分割阈值的像素点记为高差异系数点，差异系数小于等于差异系数分割阈值的像素点记为低差异系数点。

15、可选的，所述对高差异系数点筛选获取噪声点并得到噪声点的第一权值，包括的具体方法为：

16、获取每个像素点的噪声系数，将噪声系数大于预设第一阈值的高差异系数点记为噪声点；以任意一个噪声点为目标噪声点，将目标噪声点的四邻域像素点的灰度值均值记为目标噪声点的邻域灰度均值，将目标噪声点的邻域灰度均值与目标噪声点的灰度值的比值，作为目标噪声点的第一权值；

17、获取每个噪声点的第一权值。

18、可选的，所述获取每个像素点的噪声系数，包括的具体方法为：

19、以任意一个像素点为目标像素点，获取目标像素点的灰度值及四邻域像素点的灰度值，将目标像素点的四邻域像素点的灰度值标准差，记为目标像素点的邻域标准差，将目标像素点与四邻域像素点的灰度值标准差，记为目标像素点的分布标准差，将目标像素点的分布标准差减去邻域标准差得到的差值，记为目标像素点的噪声系数；

20、获取每个像素点的噪声系数。

21、可选的，所述获取除噪声点外每个像素点的第二权值，包括的具体方法为：

22、获取每个像素点的聚集程度，除噪声点外的第个像素点的第二权值的计算方法为：

23、

24、其中，表示第个像素点的聚集程度，表示第个像素点的差异系数，表示灰度图像中的灰度最大值，表示差异系数最大值，为灰度值的值域最大值；获取除噪声点外每个像素点的第二权值。

25、可选的，所述获取每个像素点的聚集程度，包括的具体方法为：

26、以任意一个非噪声点的高差异系数点为目标高差异系数点，获取目标高差异系数点的周围范围，获取目标高差异系数点周围范围内其他高差异系数点的数量，若其他高差异系数点的数量小于等于预设聚集阈值，则设置目标高差异系数点的周围其他高差异系数点的聚集程度为1；若其他高差异系数点的数量大于预设聚集阈值，则设置目标高差异系数点的周围其他高差异系数点的聚集程度为；

27、获取每个非噪声点的高差异系数点的聚集程度，将低差异系数点的聚集程度设置为1。

28、可选的，所述获取反光边界点及修正权值，包括的具体方法为：

29、以任意一个除噪声点的高差异系数点为目标高差异系数点，获取目标高差异系数点的灰度值以及四邻域像素点的灰度值，获取目标高差异系数点的邻域标准差，对两个小于目标高差异系数点的灰度值计算标准差，记为目标高差异系数点的第一标准差；对两个大于目标高差异系数点的灰度值计算标准差，记为目标高差异系数点的第二标准差；将邻域标准差减去第一标准差与第二标准差的均值得到的差值，记为目标高差异系数点的反光系数，若反光系数大于预设第二阈值，将目标高差异系数点记为反光边界点；获取除噪声点的若干高差异系数点中的反光边界点；

30、以任意一个反光边界点为目标反光边界点，获取目标反光边界点与四邻域像素点灰度值的差值绝对值最小值，设置目标反光边界点的修正系数为，其中表示第二权值计算过程中指数函数采用的底数，表示目标反光边界点与四邻域像素点灰度值的差值绝对值最小值，将修正系数与第二权值的乘积作为该反光边界点的修正权值；

31、获取每个反光边界点的修正权值。

32、可选的，所述对低差异系数点获取修正权值，包括的具体方法为：

33、将非噪声点且非反光边界点的高差异系数点记为高异常点，以任意一个低差异系数点为目标低差异系数点，若其四邻域像素点存在三个或以上高异常点，则将这些高异常点的第二权值均值作为目标低差异系数点的修正权值，并将目标低差异系数点归类为高异常点；

34、逐次对低差异系数点进行修正权值获取，迭代判断，直到不再有低差异系数点归类为高异常点，迭代结束。

35、本发明的有益效果是：本发明通过对土工膜表面获取灰度图像，根据灰度图像中像素点与邻域像素点的灰度值差异获取差异系数，通过差异系数筛选高差异系数点，结合邻域像素点灰度值的标准差进行噪声点筛选，避免噪声点由于较大差异系数在后续获取较高权值从而被误判为缺陷；对于高差异系数点根据周围其他高差异系数点的聚集程度，结合差异系数以及灰度变换的值域限制，获取每个像素点的第二权值；同时根据反光边界部分的灰度剧烈变化形成的过渡区域导致的邻域像素点的灰度值差异，获取反光边界点及其修正权值，使得反光边界点的权值较小从而在灰度变换后不会对缺陷检测造成干扰；同时对于可能的缺陷内部的低差异系数点，通过非噪声点且非反光边界点的第二权值进行修正，使得可能的缺陷区域整体权值都较大，进而实现灰度变换的增强，提高缺陷检测结果的准确性。