基于图像处理的房车部件质量检测方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及基于图像处理的房车部件质量检测方法。

背景技术：

1、碳纤维滚轴作为一种轻量且高强度的关键汽车部件，在房车行业中得到广泛应用。然而，为了确保房车的外观质量和性能，对碳纤维滚轴进行有效的质量检测至关重要。其中，可通过灰度共生矩阵技术实现对碳纤维滚轴的质量进行快速和准确的检测。

2、通过灰度共生矩阵技术能够量化地评估碳纤维滚轴表面的纹理特征，提供准确的统计数据。该技术方法可以快速自动地检测并分类出碳纤维滚轴表面的缺陷，提高检测的准确性和效率。在对碳纤维滚轴进行灰度共生矩阵的构建时，由于传统的灰度级压缩是均匀压缩，导致灰度共生矩阵的灰度级压缩时会受到碳纤维滚轴表面泛光的影响，使得压缩效果不好，对纹理的表现程度低。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供基于图像处理的房车部件质量检测方法，所述方法包括：

2、获取碳纤维滚轴表面灰度图像；

3、获取碳纤维滚轴表面灰度图像的横向灰度共生矩阵和纵向灰度共生矩阵；获取横向灰度共生矩阵中每个灰度级的行重要程度权重和列重要程度权重；根据横向灰度共生矩阵中每个灰度级的行重要程度权重和列重要程度权重，获取横向灰度共生矩阵中每个灰度级的对图像纹理的重要程度；

4、获取碳纤维滚轴表面灰度图像的差值灰度共生矩阵；根据差值灰度共生矩阵，获取纵向灰度共生矩阵中每个元素的反光导致灰度变化的重要程度；根据纵向灰度共生矩阵中每个元素的反光导致灰度变化的重要程度，获取纵向灰度共生矩阵中每个灰度级对于反光导致灰度变化的重要程度；根据横向灰度共生矩阵中每个灰度级的对图像纹理的重要程度和纵向灰度共生矩阵中每个灰度级对于反光导致灰度变化的重要程度，获取每个灰度级对图像纹理的重要程度；

5、根据每个灰度级对图像纹理的重要程度，获取所有灰度级压缩区间；根据灰度级压缩区间，获取碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷灰度共生矩阵；根据缺陷灰度共生矩阵，获取碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷区域。

6、优选的，所述获取横向灰度共生矩阵中每个灰度级的行重要程度权重和列重要程度权重，包括的具体方法为：

7、横向灰度共生矩阵中第个灰度级的行重要程度权重的计算表达式为：

8、

9、式中，表示横向灰度共生矩阵中第个灰度级的行重要程度权重；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应行的所有元素的标准差；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应行的最大值元素；表示横向灰度共生矩阵的最大值元素；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应行的最大值元素与横向灰度共生矩阵的最大值元素之间的距离；表示线性归一化函数；表示以自然常数为底的指数函数；

10、横向灰度共生矩阵中第个灰度级的列重要程度权重的计算表达式为：

11、

12、式中，表示横向灰度共生矩阵中第个灰度级的列重要程度权重；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应列的所有元素的标准差；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应列的最大值元素；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应列的最大值元素与横向灰度共生矩阵的最大值元素之间的距离。

13、优选的，所述根据横向灰度共生矩阵中每个灰度级的行重要程度权重和列重要程度权重，获取横向灰度共生矩阵中每个灰度级的对图像纹理的重要程度的具体公式为：

14、

15、式中，表示横向灰度共生矩阵中第个灰度级的对图像纹理的重要程度；表示横向灰度共生矩阵中第个灰度级的列重要程度权重；表示横向灰度共生矩阵中第个灰度级的行重要程度权重；表示横向灰度共生矩阵中第个灰度级；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应行上第列；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应行上第列的元素；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应列上第行；表示横向灰度共生矩阵中与第个灰度级对应列上第行的元素；表示取绝对值。

16、优选的，所述获取碳纤维滚轴表面灰度图像的差值灰度共生矩阵，包括的具体方法为：

17、将碳纤维滚轴表面灰度图像的横向灰度共生矩阵中每个元素与纵向灰度共生矩阵中每个元素的差值绝对值，作为碳纤维滚轴表面灰度图像的差值灰度共生矩阵的元素，进而获得碳纤维滚轴表面灰度图像的差值灰度共生矩阵。

18、优选的，所述根据差值灰度共生矩阵，获取纵向灰度共生矩阵中每个元素的反光导致灰度变化的重要程度的具体公式为：

19、

20、式中，表示纵向灰度共生矩阵中第行第列元素的反光导致灰度变化的重要程度；表示差值灰度共生矩阵中第行第列元素；表示纵向灰度共生矩阵中第行第列元素；表示横向灰度共生矩阵中第行第列元素；表示取绝对值；表示第行的序号；表示第列的序号。

21、优选的，所述根据纵向灰度共生矩阵中每个元素的反光导致灰度变化的重要程度，获取纵向灰度共生矩阵中每个灰度级对于反光导致灰度变化的重要程度的具体公式为：

22、

23、式中，表示纵向灰度共生矩阵中第个灰度级对于反光导致灰度变化的重要程度；表示纵向灰度共生矩阵中第行第列元素的反光导致灰度变化的重要程度；表示纵向灰度共生矩阵中第行第列元素的反光导致灰度变化的重要程度。

24、优选的，所述根据横向灰度共生矩阵中每个灰度级的对图像纹理的重要程度和纵向灰度共生矩阵中每个灰度级对于反光导致灰度变化的重要程度，获取每个灰度级对图像纹理的重要程度，包括的具体方法为：

25、将横向灰度共生矩阵中每个灰度级的对图像纹理的重要程度与纵向灰度共生矩阵中每个灰度级对于反光导致灰度变化的重要程度的比值，记为第一比值；将第一比值线性归一化后，作为碳纤维滚轴表面灰度图像的每个灰度级对图像纹理的重要程度。

26、优选的，所述根据每个灰度级对图像纹理的重要程度，获取碳纤维滚轴表面灰度图像的所有灰度级压缩区间，包括的具体方法为：

27、预设参数，将碳纤维滚轴表面灰度图像的所有灰度级对图像纹理的重要程度之和，记为第一和值，将第一和值与的乘积，记为第一阈值；以碳纤维滚轴表面灰度图像内值为0的灰度级作为起点，步长为1对灰度级对图像纹理的重要程度进行累加，并将每次累加结果记为第一累加值，直至第一累加值大于或等于，则将第一累加值所累加的所有灰度级，作为碳纤维滚轴表面灰度图像的第一个灰度级压缩区间；以碳纤维滚轴表面灰度图像的第一个灰度级压缩区间之后的第一个灰度级为起点，步长为1对灰度级对图像纹理的重要程度进行累加，并将每次累加结果记为第一累加值，直至第一累加值大于或等于，则将第一累加值所累加的所有灰度级，作为碳纤维滚轴表面灰度图像的第二个灰度级压缩区间；以碳纤维滚轴表面灰度图像的第二个灰度级压缩区间之后的第一个灰度级为起点，步长为1对灰度级对图像纹理的重要程度进行累加，并将每次累加结果记为第一累加值，直至第一累加值大于或等于，则将第一累加值所累加的所有灰度级，作为碳纤维滚轴表面灰度图像的第三个灰度级压缩区间；以此类推，直至累加完碳纤维滚轴表面灰度图像的所有灰度级为止，进而获得碳纤维滚轴表面灰度图像的所有灰度级压缩区间。

28、优选的，所述根据灰度级压缩区间，获取碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷灰度共生矩阵，包括的具体方法为：

29、将碳纤维滚轴表面灰度图像的每个灰度级压缩区间，作为纵向压缩灰度共生矩阵的灰度级，进而构建碳纤维滚轴表面灰度图像的纵向压缩灰度共生矩阵；其中，构建纵向压缩灰度共生矩阵的像素对的距离为1，构建纵向压缩灰度共生矩阵的方向为垂直方向；

30、将纵向压缩灰度共生矩阵内每个元素与所有元素的之和的比值，作为碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷灰度共生矩阵的元素，进而获得碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷灰度共生矩阵。

31、优选的，所述根据缺陷灰度共生矩阵，获取碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷区域，包括的具体方法为：

32、对于碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷灰度共生矩阵任意一个元素，所述元素大于或等于预设阈值，则将所述元素记为缺陷元素，进而获得所有缺陷元素，将缺陷元素对应至碳纤维滚轴表面灰度图像的像素点对，并记为标记像素点，进而获得碳纤维滚轴表面灰度图像的所有标记像素点，将所有标记像素点组成的区域，记为碳纤维滚轴表面灰度图像的缺陷区域。

33、本发明的技术方案的有益效果是：本发明根据横向灰度共生矩阵中每个灰度级的列重要程度权重和行重要程度权重，获取每个灰度级的对图像纹理的重要程度，以此得到每个灰度级对图像的纹理特征表现更明显，从而提高了质量检测准确性；根据纵向灰度共生矩阵中每个元素的反光导致灰度变化的重要程度，获取纵向灰度共生矩阵中每个灰度级对于反光导致灰度变化的重要程度，以此得到每个灰度级对反光的表现程度，从而得到每个灰度级对图像纹理的重要程度；从而提高了对碳纤维滚轴质量检测的准确性。