本發(fā)明涉及工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒的方法。

背景技術(shù)：

目前，針對工業(yè)視覺相機(jī)的自動化應(yīng)用出現(xiàn)了很多智能算法，但是為了提高各種算法計算精度必須對采集到的圖像予以智能降噪，其中針對圖像中夾雜的灰塵，顆粒甚至物理性損傷等噪音信息需要通過特殊的智能化識別予以特征化分析并加以后期處理。

通常，解決此類問題的工業(yè)視覺設(shè)備上都需要添加特殊的硬件莊主，比如紅外傳感器，紫外線投影等裝置，這樣不但大幅度提高了工業(yè)系統(tǒng)的制造成本而且還會因為特殊射線的使用造成操作人員不必要的輻射傷害。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于目前技術(shù)存在的上述不足，本發(fā)明提供一種工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒的方法，本發(fā)明通過軟件分析來識別受損圖像中缺陷部分，以便為后期處理做好準(zhǔn)備，進(jìn)而使得圖像品質(zhì)能夠得到大幅度提升。避免工業(yè)智能設(shè)備不必要的硬件添加造成的高價格問題，而且還避免了產(chǎn)線作業(yè)人員會遭受不必要的有害射線輻射的不利工作環(huán)境。

本發(fā)明的采用如下技術(shù)方案：

一種工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒的方法，包括以下步驟：

采集圖像并進(jìn)行分析區(qū)域的定義和劃分；

將進(jìn)行分析區(qū)域定義和劃分的圖像進(jìn)行灰度級轉(zhuǎn)換得到灰度信息；

將灰度信息進(jìn)行初期濾波處理；

將經(jīng)過初期濾波處理的灰度信息進(jìn)行邊界增強(qiáng)處理；

將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理以及腐蝕處理并對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術(shù)方案，所述采集圖像并進(jìn)行分析區(qū)域的定義和劃分的步驟中，對需要分析的圖像元素進(jìn)行區(qū)分定義和劃分。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術(shù)方案，所述將進(jìn)行分析區(qū)域定義和劃分的圖像進(jìn)行灰度級轉(zhuǎn)換得到灰度信息的步驟中，將rgb信息轉(zhuǎn)化為yuv信息。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術(shù)方案，所述將灰度信息進(jìn)行初期濾波處理的步驟中：所述初期濾波處理包括高斯濾波器處理或平均求積濾波器處理。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術(shù)方案，所述將經(jīng)過初期濾波處理的灰度信息進(jìn)行邊界增強(qiáng)處理的步驟還包括，將有用信息以及噪音信息同時進(jìn)行增強(qiáng)處理。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術(shù)方案，所述將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理以及腐蝕處理并對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記的步驟包括：

將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理；

將經(jīng)過膨脹處理的信息再經(jīng)過腐蝕處理并剔除低頻信息；

將經(jīng)過腐蝕處理的信息對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記。

本發(fā)明的一種工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒的方法，包括以下步驟：采集圖像并進(jìn)行分析區(qū)域的定義和劃分；將進(jìn)行分析區(qū)域定義和劃分的圖像進(jìn)行灰度級轉(zhuǎn)換得到灰度信息；將灰度信息進(jìn)行初期濾波處理；將經(jīng)過初期濾波處理的灰度信息進(jìn)行邊界增強(qiáng)處理；將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理以及腐蝕處理并對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記，本發(fā)明通過軟件分析來識別受損圖像中缺陷部分，以便為后期處理做好準(zhǔn)備，進(jìn)而使得圖像品質(zhì)能夠得到大幅度提升。避免工業(yè)智能設(shè)備不必要的硬件添加造成的高價格問題，而且還避免了產(chǎn)線作業(yè)人員會遭受不必要的有害射線輻射的不利工作環(huán)境。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明具體實施的流程。

圖2為本發(fā)明的詳細(xì)流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

如圖1-圖2所示，本發(fā)明提供一種工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒的方法，包括以下步驟：

步驟s1：采集圖像并進(jìn)行分析區(qū)域的定義和劃分，具體為對需要分析的圖像元素進(jìn)行區(qū)分定義和劃分，本發(fā)明的算法可以廣泛的應(yīng)用于服務(wù)器架構(gòu)以及嵌入式系統(tǒng)中，可以植入的產(chǎn)品包括工業(yè)用控制器，x86架構(gòu)服務(wù)器，arm架構(gòu)服務(wù)器，以及各類架構(gòu)的嵌入式工業(yè)攝像機(jī)等視覺傳感器中。

步驟s2：將進(jìn)行分析區(qū)域定義和劃分的圖像進(jìn)行灰度級轉(zhuǎn)換得到灰度信息，具體為將rgb信息轉(zhuǎn)化為yuv信息。

步驟s3：將灰度信息進(jìn)行初期濾波處理，所述初期濾波處理包括高斯濾波器處理或平均求積濾波器處理，具體為濾波處理可以通過通常的高斯濾波器，平均求積濾波器，小波濾波等來進(jìn)行前期基礎(chǔ)過濾。

步驟s4：將經(jīng)過初期濾波處理的灰度信息進(jìn)行邊界增強(qiáng)處理，其中將有用信息以及噪音信息同時進(jìn)行增強(qiáng)處理。

步驟s5：將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理以及腐蝕處理并對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記，具體包括步驟s5a：將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理；步驟s5b：將經(jīng)過膨脹處理的信息再經(jīng)過腐蝕處理并剔除低頻信息；步驟s5c：將經(jīng)過腐蝕處理的信息對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記，將標(biāo)記好的位置判定為有害噪音圖像。

綜上所述，本發(fā)明一種工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒的方法，包括以下步驟：采集圖像并進(jìn)行分析區(qū)域的定義和劃分；將進(jìn)行分析區(qū)域定義和劃分的圖像進(jìn)行灰度級轉(zhuǎn)換得到灰度信息；將灰度信息進(jìn)行初期濾波處理；將經(jīng)過初期濾波處理的灰度信息進(jìn)行邊界增強(qiáng)處理；將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理以及腐蝕處理并對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記，本發(fā)明通過軟件分析來識別受損圖像中缺陷部分，以便為后期處理做好準(zhǔn)備，進(jìn)而使得圖像品質(zhì)能夠得到大幅度提升。避免工業(yè)智能設(shè)備不必要的硬件添加造成的高價格問題，而且還避免了產(chǎn)線作業(yè)人員會遭受不必要的有害射線輻射的不利工作環(huán)境。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本領(lǐng)域技術(shù)的技術(shù)人員在本發(fā)明公開的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種工業(yè)視覺判定雜質(zhì)顆粒的方法，包括以下步驟：采集圖像并進(jìn)行分析區(qū)域的定義和劃分；將進(jìn)行分析區(qū)域定義和劃分的圖像進(jìn)行灰度級轉(zhuǎn)換得到灰度信息；將灰度信息進(jìn)行初期濾波處理；將經(jīng)過初期濾波處理的灰度信息進(jìn)行邊界增強(qiáng)處理；將經(jīng)過邊界增強(qiáng)處理的圖像進(jìn)行膨脹處理以及腐蝕處理并對有害噪音畫像位置進(jìn)行標(biāo)記，本發(fā)明通過軟件分析來識別受損圖像中缺陷部分，以便為后期處理做好準(zhǔn)備，進(jìn)而使得圖像品質(zhì)能夠得到大幅度提升。避免工業(yè)智能設(shè)備不必要的硬件添加造成的高價格問題，而且還避免了產(chǎn)線作業(yè)人員會遭受不必要的有害射線輻射的不利工作環(huán)境。

技術(shù)研發(fā)人員：胡昆
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海知兄電子科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2016.04.16
技術(shù)公布日：2017.10.31