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WO2021000524A1,2021.01.07CN217006957U,2022.07.19素点的自适应标准差完成对应的高斯滤波得到2对于每个窗口区域,基于最大梯度值生成边缘范围,在缘范围内的像素点记为准边缘点,将相互连通的准边缘点连接而成的最长线记为边缘线,根据窗口区域中心点灰度值与背景值的差异、窗口区域根据噪声程度筛选缺陷像素点,基于每个缺利用像素点的自适应标准差完成对应的高斯计算窗口区域中心点灰度值与背景值的差值绝对值,将对于每个像素点,利用对应的噪声程度与噪声程度最计算缺陷像素点的灰度值与对应窗口边缘点中的最小灰度对所述去噪图像进行缺陷识别,获取识别得到的缺陷面积,计算缺3预设梯度阈值,以最大梯度值减去所述梯度阈值的差作为如权利要求1~8任意一项所述一种钛合金棒4[0005]为了解决存在如黑麻点等细小缺陷的钛合金棒材在利用图像识别进行质量检测[0007]采集待检测钛合金棒材的棒身表面的全局图像,并获取所述全局图像的灰度图5标准差与对应的修正系数的乘积作为该缺陷始图像进行透视畸变校正得到校正图像,将校正图像按照采集顺序拼接得到所述全局图执行所述计算机程序时实现上述一种钛合金棒材[0028]通过在钛合金棒材的灰度图像上逐像素滑动的滑窗令每个像素点对应一个窗口6[0038]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种钛合金棒材质量检测方法及系统[0039]请参阅图1,其示出了本发明一个实施例提供的一种钛合金棒材质量检测方法的7[0051]对于每个窗口区域,提取窗口区域内梯度值最大的像素点并获取该最大梯度值进行边缘范围的构建,提取梯度值最大的像素点的方法有很多,在本发明实施例中利用8-5p;logp;表示窗口区域内的信息熵;表示窗口区域中心点灰度值与背景值的差值绝对值的权重,表示信息熵-E35p;logp;的权窗口区域内的信息熵越大,即-5p;logp;越大,说明中心点周围的灰度值变化范围越9程度最小值Idv,计算噪声程度最大值和噪声程度最小值的差即为所有所有像素点对应的噪声程度中的噪声程度最大值,Idv表示灰度图像中所有像素点对应度的归一化值乘上5将标准差的范围限制在(0,s]范围内。lm表示缺陷像素点与对应窗口区域的边缘线之间的距离。[0075]通过利用对距离与差值绝对值的和进行归一化映即缺陷像素点的灰度值与对应窗口边缘点中的最小灰度值的差值绝对值越小,与对应窗口区域的边缘线之间的距离lm越小,说明[0076]以缺陷像素点的基础标准差与对应的修正系数的乘积作为该缺陷像素点的自适[0077]利用修正系数对基础标准差进行修正,得到更适合缺陷像素点
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