基于图像处理的锅炉零件尺寸检测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114663427A(43)申请公布日2022.06.24(21)申请号202210438099.8(22)申请日2022.04.25(71)申请人北京与子成科技有限公司地址100000北京市朝阳区广渠路28号院401号楼(劲松孵化器4003号)(72)发明人张玉芹(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称基于图像处理的锅炉零件尺寸检测方法(57)摘要本发明涉及尺寸检测技术领域，具体涉及基于图像处理的锅炉零件尺寸检测方法。该方法包括：设置滑动窗口遍历采集到的锅炉炉排的俯视图像，对首个窗口去噪，在窗口滑动过程中，以目标窗口的上一行的中点像素点作为参考值，构建目标窗口的参考指标，利用每个目标窗口的参考指标进行逐窗口的滤波操作，获取俯视图像的去噪图像；对去噪图像进行边缘提取，筛选出边缘中的连续点，获取待连接边缘段，利用圆的数学性质将相邻的待连接边缘段连接，获取边缘信息；对边缘信息进行霍夫圆检测，得到最优检测圆；获取最优检测圆的特征指标，根据特征指标构建标准度分析模型，判断当前的炉排尺寸是否合格。本发明实施例能够进而提高尺寸检测的准确性。CN114663427ACN114663427A权利要求书1/2页1.基于图像处理的锅炉零件尺寸检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：设置滑动窗口遍历采集到的锅炉炉排的俯视图像，对首个窗口进行去噪，在窗口滑动过程中，以目标窗口的上一行的中点像素点作为参考值，构建所述目标窗口的参考指标，利用每个目标窗口的参考指标进行逐窗口的滤波操作，获取所述俯视图像的去噪图像；对所述去噪图像进行边缘提取，筛选出边缘中的连续点，根据相邻连续点的数量获取待连接边缘段，利用圆的数学性质将相邻的所述待连接边缘段连接，获取边缘信息；对所述边缘信息进行霍夫圆检测，得到最优检测圆；获取所述最优检测圆的特征指标，根据所述特征指标构建标准度分析模型，判断当前的炉排尺寸是否合格；所述特征指标包括形状指标和尺寸指标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滤波操作的方法为：利用所述参考指标得到所述目标窗口中每个像素点的权重，根据每个像素点的像素值以及对应的权重得到所述目标窗口的中心点像素值，对所述中心点像素值进行优化，完成所述滤波操作。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述中心点像素值进行优化的方法为：根据所述目标窗口中各个像素点与中心点的灰度差异以及所有像素点之间的灰度差异得到所述目标窗口的调控因子，利用所述调控因子对所述中心点像素值进行优化。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所述去噪图像的获取步骤还包括：对进行滤波后的图像进行光照均衡处理，得到所述去噪图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述连续点的筛选方法为：统计所述边缘上的任意一个像素点的邻域像素点的像素值，当像素值不为零的邻域像素点的数量大于预设阈值时，该像素点为所述连续点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将相邻的所述待连接边缘段连接的步骤包括：获取相邻的所述待连接边缘段相邻侧的两个端点作为待连接点，获取过所述待连接点的两条切线的交点；将两个所述待连接点之间的欧氏距离等分为多段线段，获取每段所述线段的中点与所述交点的连线，将每条连线的中点相连接，完成所述将相邻的所述待连接边缘段连接。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优检测圆的获取步骤包括：通过霍夫圆检测得到多个检测圆，通过投票机制得到包含边缘像素点最多的预设数量的备选圆；计算所述备选圆的圆心与所述俯视图像的中心点的距离，以最小距离对应的所述备选圆作为所述最优检测圆。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形状指标的获取方法为：以每个边缘像素点到所述最优检测圆的距离之和作为所述形状指标。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述尺寸指标的获取方法为：以所述最优检测圆的半径与标准炉排的标准半径的差异作为所述尺寸指标。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标准度分析模型的构建方法为：将所述形状指标和所述尺寸指标进行加权求和，通过与所述加权求和的结果呈负相关2CN114663427A权利要求书2/2页关系来构建所述标准度分析模型。3CN114663427A说明书1/7页基于图像处理的锅炉零件尺寸检测方法技术领域[0001]本发明涉及尺寸检测技术领域，具体涉及基于图像处理的锅炉零件尺寸检测方法。背景技术[0002]炉排是锅炉或工业炉中堆置固体燃料并使之有效燃烧的部件。整个炉排主要包括框架和炉排片两个部分，炉排片通常用铸铁制造，组装后片与片之间保持必要的通风