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文档简介
专利代理师杨月芳上相邻像素点间的特征距离得到对应疑似缺陷每个灰度序列中像素点的灰度值得到对应灰度和灰度突变点个数得到每个疑似缺陷区域边缘像素点的扩张程度及对应疑似缺陷区域的边缘2S1、获取传送带表面的灰度图像，根据Otsu阈值分S2、获取每个疑似缺陷区域的边缘上每个像素点的S3、根据每个像素点的特征量得到每个疑似缺陷区S4、分别获取每个疑似缺陷区域边缘像素点及边缘外围多圈像素点的每个灰度序列得到每个疑似缺陷区域边缘像S5、根据每个疑似缺陷区域边缘像素点的扩张程i在黑塞矩阵中的特征距离；对疑似缺陷区域边缘上相邻像素点之间的特征距离求和得到特征对每个灰度序列中每个像素点的灰度值与对应灰度序列中像素点的灰度均值的差值3对每个灰度序列中每个像素点的灰度值与对应灰度序列中像素点的灰度均值的差值获取每个灰度序列中灰度值突变像素点的个数，根灰度序列中灰度值突变像素点的个数得到该疑似缺陷区域边根据每个疑似缺陷区域边缘像素点的扩张程度及对应疑似缺陷区域的边缘毛边率得设置异常程度阈值，当疑似缺陷区域的异常程度获取Otsu阈值分割法分割灰度图像的分割阈值，将4[0001]本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于带式输送设备的自动检测方[0003]现有技术是根据传送带局部区域图像的获取可靠程度值和各个疑似裂缝连通域[0009]S4、分别获取每个疑似缺陷区域边缘像素点及边缘外围多圈像[0013]根据每个黑塞矩阵中两个对应的特征向量和特征值的乘积得到每个像素点的特5i在黑塞矩阵中的特征距离。[0025]对每个灰度序列中每个像素点的灰度值与对应灰度序列中像素点的灰度均值的[0029]对每个灰度序列中每个像素点的灰度值与对应灰度序列中像素点的灰度均值的每个灰度序列中灰度值突变像素点的个数得到该疑似缺陷区域边缘像[0033]根据每个疑似缺陷区域边缘像素点的扩张程度及对应疑似缺陷区域的边缘毛边6[0040]图2为本发明的一种用于带式输送设备的自动检测方法的实施例中图像采集装置应的特征值因为在黑塞矩阵中，最大的特征值及其特征向量表示曲线最大的曲率以7W=0:7，WZ=0.3，表示两个像素点的欧式距i的在黑塞矩阵中的特征量，表示像素点i，i在黑塞矩阵中的特征距离。ii之间的特征距离，n表示该疑似缺陷区域t的边缘像素即该公式对疑似缺陷区域中的两两相邻像素点求均值表征了该疑似缺陷区域边缘的毛刺据每个灰度序列的突变程度和灰度突变像素点个数得到每个疑似缺陷区域边缘像素点的8[0059]获取每个疑似缺陷区域边缘像素点及边缘外围多圈像素点的灰度序列的具体步[0061]利用每个灰度序列中像素点的灰度值得到对应灰度序列的突变程度的具体步骤差值的平均值反映该该灰度序列中灰度值的离散程度，即表征了每个灰度序列的突变程[0066]利用每个灰度序列中像素点的灰度值得到对应灰度序列的突变程度的具体步骤9[0071]根据每个疑似缺陷区域边缘像素点的扩张程度及对应疑似缺陷区域的边缘毛边
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