CN115375676B 一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法 （微山三利特不锈钢有限公司）_第1页
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一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测状特征指标和灰度特征指标的比值得到第一可和第二可能性得到第一显著度；计算第二显著2获取不锈钢制品的表面灰度图像，对图像进行边获取待分析区域内各像素点和最大灰度值对应的计算待分析区域内像素点的灰度值均值，根据灰度值均值以及待根据表面灰度图像的纹理信息获得第二显著度，根据第一所述获取光源所在位置，根据待分析区域的中心像素点根据该待分析区域中心像素点的坐标和其相邻的阴影根据像素点和其邻域像素点的灰度值构建灰度共生矩阵所述根据灰度值均值以及待分析区域的位置关获取为包含关系的两个待分析区域，当两个待分析区域3根据各待分析区域的全局显著度和灰度值均值，以及待分析获取增强后的图像中所有缺陷区域的面积以及数4记为待分析区域；根据待分析区域的面积与该区域的最小外接圆的面积得到形状特征指5[0014]以表面灰度图像的中心像素点为原点构建直角坐标系，获取光源所在位置的坐虑了凹坑缺陷对应的区域由于阴影存在而具有的光影特征，排除了凸起缺陷的干扰因素，6合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方[0027]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于图像识别的不锈钢制品质量[0028]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于图像识别的不锈钢制品7能存在某些凸起缺陷使得在对不锈钢制品表面进行凹坑缺陷检测时，难以区分而造成误8状特征指标和灰度特征指标的比值为第一可能性，当待分析区域的轮廓形状越接近圆形，不锈钢制品的表面灰度图像中存在缺陷的位置处存在阴影区域，例如凸起缺陷和凹坑缺析区域内存在的阴影区域对待分析区域内存则获取为包含关系的两个边缘轮廓进行分析。计算各待分析区域内像素点的灰度值均值，[0049]根据阴影区域的特征可知，当图像中的边缘轮廓内出现的像9[0053]L=1-explB-ll源与待分析区域中心像素点连线与水平方向的夹角角度影区域中心像素点之间的连线与水平方向的夹角角度，exp()表示以自然常数e为底的指[0055]进一步的，根据待分析区域的第一可能性和第二可能性的乘积素点对应的灰度共生矩阵的能量值和熵值，ASM:和ENT:分别表[0060]ASM能量值反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。若灰度共生矩阵的元素[0062]ey=1-exp(-ASM*ENT)[0064]进而根据待分析区域内所有像素点的纹理特征指标之和与待分析区域的纹理特[0067]根据第一显著度和第二显著度以及第三显著度的均值得到待分析区域的全局显据待分析区域的全局显著度以及该待分析区域内像素点的灰度值，通过

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