一种基于图像处理技术的FPC连接器裂纹检测方法及系统与流程

本发明涉及图像分析，具体涉及一种基于图像处理技术的fpc连接器裂纹检测方法及系统。

背景技术：

1、随着科技的发展，在fpc连接器出厂前需要进行裂纹检测，fpc连接器的裂纹检测对于确保产品质量和安全、遵循法规和标准、提升企业形象和竞争力具有重要的必要性。

2、区域生长算法被广泛应用于图像的区域分割领域，但是现有技术在利用区域生长算法对fpc连接器进行区域分割时，由于fpc连接器的整体构图较为复杂，仅利用单一图像中的灰度值确定种子点会导致丢失图像的空间特征，因此会导致区域分割结果不准确，从而使得根据区域分割结果获得的裂纹检测结果的准确度和可靠性降低。

技术实现思路

1、为了解决由于fpc连接器的整体构图较为复杂，仅利用单一图像中的灰度值确定种子点会导致丢失图像的空间特征，导致区域分割结果不准确，从而使得最终裂纹检测结果的准确度和可靠性降低的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于图像处理技术的fpc连接器裂纹检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明提出了一种基于图像处理技术的fpc连接器裂纹检测方法，所述方法包括：

3、获取fpc连接器的灰度图像；对所述灰度图像进行多尺度处理，获得不同尺度下的参考图像；

4、以任意一个灰度级的像素点作为待测像素点，以任意一个参考图像作为待测图像，其他参考图像作为对比图像；根据所述待测图像与每个对比图像中像素点的分布情况，获得待测图像中待测像素点的优先权值；

5、根据所述待测图像中所有像素点的优先权值筛选种子点；根据所述种子点对所述待测图像进行划分，获得初步分割区域；根据初步分割区域之间像素点的相似情况获得最终分割区域；

6、根据不同尺度下的参考图像的最终分割区域之间的匹配情况，获得fpc连接器的裂纹检测结果。

7、进一步地，所述待测像素点的优先权值的获取方法包括：

8、依次根据待测图像与每个对比图像之间像素点的数量差异，获得待测像素点在待测图像中的正常指标；

9、将待测图像中待测像素点的所有正常指标的均值作为所述待测像素点的优先权值。

10、进一步地，所述待测像素点在待测图像中的正常指标的获取方法包括：

11、获取每个参考图像中的像素点总数以及每个灰度级的像素点数量，将每个灰度级的像素点数量与所述像素点总数的比值作为每个灰度级的像素点的数量参数；

12、将每个参考图像中所有灰度级的像素点的数量参数的平均值，作为数量均值，将每个灰度级的像素点的数量参数与所述数量均值的比值作为每个灰度级的像素点的占比参数；

13、将待测图像与每个对比图像中待测像素点的数量参数的差异进行负相关映射并归一化后，作为数量因子；

14、在待测图像与每个对比图像中，将尺度数最小的图像中待测像素点的占比参数作为分子，尺度数最大的图像中待测像素点的占比参数作为分母，获得占比比值，将所述占比比值进行归一化，获得占比因子；

15、将所述数量因子与所述占比因子的乘积作为所述待测图像与每个对比图像中所述待测像素点的正常指标。

16、进一步地，所述种子点的获取方法包括：

17、基于像素点的优先权值对像素点的灰度级进行降序排列，获得排列序列；将所述排列序列中前预设数量个灰度级对应的像素点作为种子点。

18、进一步地，所述根据初步分割区域之间像素点的相似情况获得最终分割区域，包括：

19、当相邻两个初始分割区域的种子点的灰度值不相等时，则不对所述相邻两个初始分割区域进行合并；

20、当相邻两个初始分割区域的种子点的灰度值相等时：基于均匀度计算公式根据每个初始分割区域中的像素点灰度值，获取初始分割区域的均匀度参数，将相邻两个初始分割区域的均匀度参数的比值与预设常数的差异作为均匀度因子；分别获取每个初始分割区域中所有像素点的灰度值均值，将相邻两个初始分割区域的灰度值均值的差异作为均值因子；将所述均匀度因子与所述均值因子的乘积作为相邻两个初始分割区域的差异因子；当所述差异因子小于预设差异阈值时，则将所述相邻两个初始分割区域进行合并，当所述差异因子大于或等于预设差异阈值时，则不对所述相邻两个初始分割区域进行合并；

21、依次对所有相邻的初始分割区域进行是否合并的判断，获得最终分割区域。

22、进一步地，所述根据不同尺度下的参考图像的最终分割区域之间的匹配情况，获得fpc连接器的裂纹检测结果，包括：

23、分别对所有参考图像中每个最终分割区域进行形心计算，获取每个最终分割区域的形心；

24、将第一个参考图像中任意一个最终分割区域作为待测区域，将所述待测区域的形心依次与其他参考图像中所有形心进行比较，若在其他每个参考图像中都存在相等的形心，则将所有相等的形心所在的最终分割区域作为初步匹配区域；

25、将每个初步匹配区域与所述待测区域中像素点的灰度值的奇异值，作为每个初步匹配区域与所述待测区域的相似值，当所有所述相似值均大于预设判断阈值时，则所述待测区域为正常区域；

26、将第一个参考图像中除正常区域外的最终分割区域作为裂纹区域；获得fpc连接器的裂纹检测结果。

27、进一步地，所述根据所述种子点对所述待测图像进行划分，获得初步分割区域，包括：

28、基于区域生长算法根据所述种子点对所述待测图像进行划分，获得初步分割区域。

29、进一步地，所述灰度图像的获取方法包括：

30、获取fpc连接器的全景图像，对所述全景图像进行平均灰度化以及双边滤波获得所述灰度图像。

31、进一步地，所述对所述灰度图像进行多尺度处理，获得不同尺度下的参考图像，包括：

32、基于图像金字塔技术对所述灰度图像进行多尺度处理，获得不同尺度下的参考图像。

33、本发明还提出了一种基于图像处理技术的fpc连接器裂纹检测系统，所述系统包括：

34、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时可实现任意一项所述方法的步骤。

35、本发明具有如下有益效果：

36、本发明首先获取fpc连接器的灰度图像，由于fpc连接器的整体构成成分所展现出来的图像视觉特征较为复杂，故对其进行多尺度处理，获得不同尺度下的参考图像，目的在于可以使得原本复杂的图像在后续处理过程中可以分为不同复杂程度的图像，利于提高最终的检测结果准确性；然后分析图像的空间特征，也即对不同尺度下的参考图像进行分析，任选一个参考图像作为待测图像，根据待测图像与其他每个参考图像中同一灰度级的像素点的分布情况，确定待测图像中每个灰度级的像素点的优先权值，优先权值可以用于后续筛选种子点，此时待测图像中种子点的选择可视为综合了图像的空间特征，即结合了不同尺度下参考图像中的信息，因此更加具有代表性；然后基于种子点对待测图像进行划分，即可获得初步分割区域，由于种子点的选择是以灰度级为基准，因此，不同的种子点可能有着相同的灰度值，故可能存在原本完整的区域被分割为不同的区域，所以在此基础上再利用初步分割区域之间像素点的相似情况对其进行修正调整，获得更加准确的最终分割区域；最后即可基于不同尺度下的参考图像的最终分割区域之间的匹配情况，完成fpc连接器的裂纹检测；综上，本发明通过对图像进行多尺度处理，然后分析图像的空间特征，即对不同尺度下的参考图像进行分析，从而获得更具代表性的种子点，并对划分结果进行了修正调整，使得最终的区域分割结果更加准确，从而使得最终裂纹检测结果的准确度和可靠性得到有效的提升。