CN116363133B 基于机器视觉的照明器配件缺陷检测方法 （无锡斯达新能源科技股份有限公司）

司US2012294507A1,2012.11.22及一种基于机器视觉的照明器配件缺陷检测方2根据所述置信度与所述噪声影响程度获取所述滤波窗口中根据所述滤波窗口中每个像素点的所述滤波权值与所述灰度值获取所述中心像素点获得所述灰度图像中每个像素点的滤波灰度值，获得去选取所述滤波窗口中的任意一个像素点作为目标像素获取所述目标像素点的预设邻域中的邻域像素点述第二值的比值作为差异度；将所述差异度与常数1的差值绝对值作为所述目标像素点的将所述邻域方差与所述特别度的乘积进行归获取所述目标像素点的灰度值在所述灰度图像中出现的将所述参考影响度与所述邻域影响值的乘积作为所述目标像素点获取所述预设方向上的所述滤波窗口中的每个像素点与相邻下一像素点之间的灰度将所述中心像素点的所有所述预设方向的灰度变化值的绝对值的均值作为所述中心将归一化的所述噪声影响程度进行负相关且归一述参考参数和所述方向变化值均与所述置信度为3计算常数1与所述中心像素点的所述置信度之间的差值作为所述滤波窗口的分配权将归一化的所述噪声影响程度进行负相关映射且归一化的结果作为所述像素点的参根据所述分配权重与所述参与值获得所述像素点的滤波将所述滤波窗口中每个像素点的所述归一化滤波权值与所述灰度值的乘积进行累加4[0002]照明配件的制造一直是一个热门领域，其中LED的制造在整个照明配件的制造中[0009]根据所述置信度与所述噪声影响程度获取所述滤波窗口中每个像素点的滤波权[0010]根据所述滤波窗口中每个像素点的所述滤波权值与所述灰度值获取所述中心像5与所述第二值的比值作为差异度；将所述差异度与常数1的差值绝对值作为所述目标像素[0017]将所述参考影响度与所述邻域影响值的乘积作为所述目标像素点的噪声影响程[0019]获取所述预设方向上的所述滤波窗口中的每个像素点与相邻下一像素点之间的[0021]将所述中心像素点的所有所述预设方向的灰度变化值的绝对值的均值作为所述[0025]根据所述参考参数与所述方向变化值获得所述中心像素点为边缘像素点的置信[0027]计算常数1与所述中心像素点的所述置信度之间的差值作为所述滤波窗口的分配[0028]将归一化的所述噪声影响程度进行负相关映射且归一化的结果作为所述像素点[0032]将所述滤波窗口中每个像素点的所述归一化滤波权值与所述灰度值的乘积进行6中心像素点为边缘像素点的可能性，进而根据灰度变化值获取个像素点的滤波权值与灰度值获取中心像素点的滤波灰度值，进而保留了边缘细节信息；[0036]图1为本发明一个实施例所提供的一种基于机器视觉的照明器配件缺陷检测方法合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于机器视觉的照明器配件缺陷检测方[0039]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于机器视觉的照明器配件缺陷[0040]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于机器视觉的照明器配件[0043]本发明实施例的目的是对LED注胶部位的灰度图像进行去噪处理，获得去噪后的7[0044]对LED注胶部分的灰度图像进行缺陷检测之前，因为灰度图像中会混入不等量的[0047]需要说明的是，当灰度图像中像素点的滤波窗口中的像素点不标像素点，获取目标像素点与预设邻域内的邻域像素点之间的灰度值的方差作为邻域方素点，以第n个像素点为中心设定3x3的预设邻域大小，实施者可根据8灰度值的方差即第n个像素点的邻域方差；计算第n个像素点的3x3的预设邻域内的个像素点的差异度与常数1的差值绝对值即第n个像素点的特别度；获取第n个像素点的邻与第n个像素点的灰度值相同的所有像素点的数量作为第一数量，将第一数量与灰度图像中所有像素点总数量的比值作为第n个像素点的参考影响度。根据邻域影响值与参考影响像素点的邻域方差；为第n个像素点的3x3的预设邻域内的第n'个邻域像素点的灰度素点与预设邻域内的邻域像素点的灰度值的差异越大，第n个像素点越可能受到噪声的干第二值之间的差异越大，特别度越远离0即越9大；因此，当第n个像素点受到噪声干扰时，越大，特别度越大，[0053]根据获取第n个像素点的噪声影响程度的方法，获取灰度图像中每个像素点的噪滤波窗口中的每个像素点与相邻下一像素点之间的灰度差值，每个预设方向上的第i个滤波窗口中的最后一个像素点不计算与相邻下一像素点之间的灰度差值。以第i个滤波窗口预设方向下会存在五个像素点，获取第i个滤波窗口中的第f个预设方向的灰度变化值dG;口中的第四个像素点的灰度值；GS为第f个预设方向上的第i个滤波窗口中的第五个像素值的绝对值的均值作为中心像素点的整体变化值，降低了某一预设方向的误差带来的影点的归一化后的噪声影响程度；maxfAG}为第i个滤波窗口中的预设方向的最大的灰度变本发明其他实施例中可选择其他基础数学运算构成正[0076]根据获取第i个滤波窗口的中心像素点的置信度的方法，获取每个滤波窗口的中[0081]Q,=(1-x⃞)xe-*关的关系，在本发明其他实施例中可选择其他基础数学运算构成正相关关系在此不做限将对应滤波窗口内的每个滤波权值进行归一化，获得归一化滤波权值,即一个滤的归一化滤波权值的累加和为1；将滤波窗口中每个像素点的归一化滤波权值与灰度值的的滤波灰度值的影响越大，越大；Gn越大，对中心像素点的滤波灰度值的影响越大；因此，根据滤波窗口中每个像素点的灰度