蜂窝规整度检测的Harris顶点提取方法及其系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111536890A(43)申请公布日2020.08.14(21)申请号202010388957.3(22)申请日2020.05.09(71)申请人中南大学地址410083湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号(72)发明人王中钢崔灿梁习锋许平姚术健彭勇袁可(74)专利代理机构北京中政联科专利代理事务所(普通合伙)11489代理人朱晓娟(51)Int.Cl.G01B11/16(2006.01)G06T7/00(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称蜂窝规整度检测的Harris顶点提取方法及其系统(57)摘要本发明公开了一种蜂窝规整度检测的Harris顶点提取方法及其系统，所述方法包括：获取图像、图像处理、顶点提取、形态分析；所述步骤“顶点提取”是在无毛刺图的基础上，以像素值＝1的像素点处为中心点建立尺寸为5×5个像素的窗口，采用Harris算法计算出该中心点对应的角点响应函数值R并处理，完成“顶点提取”的相关工作。所述系统包括检测台(1)、数码相机(2)和计算机(3)；所述数码相机(2)和计算机(3)电连接；所述数码相机(2)至少为一台，其分辨率不低于1080P，配置远心镜头，其安装方式为固定式或/和移动式。本发明的方法及其系统具有科学合理，简单易行，检测精度高，更接近实际情况等优点。CN111536890ACN111536890A权利要求书1/2页1.一种蜂窝规整度检测的Harris顶点提取方法，所述方法是对指定蜂窝产品的图像进行识别处理，经过分析判断该蜂窝产品的质量水平；所述方法顺序包括以下步骤：获取图像、图像处理、顶点提取、形态分析；所述步骤“获取图像”包括拍摄图像和计算机读取图像；所述步骤“形态分析”是在“图像处理”的基础上，分析计算被测蜂窝产品的变形程度；其特征在于：所述步骤“图像处理”包括降噪滤波、平衡灰度、二值化、骨架化和毛刺过滤；所述步骤“平衡灰度”是采用图像处理方法进一步平衡蜂窝图像的灰度；所述步骤“骨架化”是将像素值为1的线条采用线宽为1个像素的线段绘制骨架图；所述步骤“毛刺过滤”是对骨架图作进一步的处理，删除骨架图中的毛刺，形成无毛刺图；所述步骤“顶点提取”是在无毛刺图的基础上，以像素值＝1的像素点处为中心点建立尺寸为5×5个像素的窗口，如果该窗口的部分区域溢出无毛刺图时，先将溢出区域的像素点的像素值全部赋值为0，然后采用Harris算法计算出该中心点对应的角点响应函数值R；在同一窗口内的全部的R值中，将小于最大的R值的1％的像素点处的R值置为零，重复以上操作遍历整个无毛刺图；下一步，以像素值＝1且R值大于零的像素点处为中心点建立尺寸为3×3个像素的窗口，若该中心点的R值为本窗口内的最大值，则记录该点为顶点，重复以上操作遍历整个无毛刺图。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤“平衡灰度”是先采用中值滤波得到滤波图像，再对滤波图像进行开运算后得到了开运算图像，用滤波图像减去开运算图像进行图像的顶帽变换，以降低光照不均匀带来的影响，进一步优化图像灰度品质。3.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于：所述步骤“毛刺过滤”是以骨架图为基础，将像素值＝1的像素点作为中心点，顺时针或逆时针依次统计其八邻域像素的像素值的变化次数，若变化次数为2，则该点为毛刺端点，并将该点的像素值置为0，遍历所有像素值＝1的像素点；以上述方法处理过的骨架图为基础，循环重复执行以上操作，直到某一循环周期内没有毛刺端点时终止。4.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于：所述步骤“骨架化”是采用Hilditch算法，对二值化后的图像，以从左到右自上而下地遍历每个像素点为一个检测周期，在同一检测周期内，对满足标记条件的像素点进行标记，在当前检测周期结束后，将所有被标记像素点的像素值置零；重复下一个检测周期，直到某个检测周期内不存在满足标记条件的像素点为止；所述“标记条件”为：同时满足以下六个条件：(Ⅰ)该像素的像素值为1；(Ⅱ)该像素上、下、左、右四个邻域像素的像素值不全部为1；(Ⅲ)该像素的八邻域像素中，至少有两个像素的像素值为1；(Ⅳ)该像素的八连通联结数为1；(Ⅴ)假设该像素的上方邻域像素已被标记，那么当这个被标记像素的像素值被置零时，该像素的八联通联结数为1；(Ⅵ)假设该像素的左侧邻域像素已被标记，那么当这个被标记像素的像素值被置零时，该像素的八联通联结数为1。5.根据权利要求3所述方法，其特征在于：所述步骤“骨架化”是采用Hilditch算法，对2CN111536890A权利要求书2/2页二值化后的图像，以从左到右自上而下地遍历每个像素点为一个检测周期，在同一检测周期内，对满足标记条件的像素点