申请/专利权人：济宁丰玺生物材料有限公司

申请日：2024-04-08

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118014994B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06T5/70;G06T5/20;G06V10/74

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种稻壳可降解餐盒裂缝检测方法，包括：根据每个像素点的第一滑动窗口和第二滑动窗口内像素点的灰度差异和第一滑动窗口内梯度幅值的信息熵，从第一滑动窗口中筛选出裂缝滑动窗口；根据裂缝滑动窗口内与中心像素点相似的所有相似像素点的梯度幅值的均值、和裂缝滑动窗口内像素点的梯度方向和梯度幅值的差异，获得所有的裂缝边缘像素点；获取所有的裂缝边缘像素点的裂缝滑动窗口中的最大目标梯度幅值和最小目标梯度幅值，获得最优双阈值，通过最优双阈值进行餐盒裂缝的检测。本发明优化了双阈值的精度，提高了对稻壳可降解餐盒的裂缝检测的准确性。

主权项：1.一种稻壳可降解餐盒裂缝检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集餐盒图像；获取餐盒图像中每个像素点的第一滑动窗口和第二滑动窗口，根据每个像素点的第一滑动窗口和第二滑动窗口内像素点的灰度差异和第一滑动窗口内梯度幅值的信息熵，从所有的第一滑动窗口中筛选出裂缝滑动窗口；所述获取餐盒图像中每个像素点的第一滑动窗口和第二滑动窗口，包括的具体步骤如下：以餐盒图像中的任意一个像素点记为目标像素点，以目标像素点为窗口中心像素点，以为窗口大小，获取目标像素点的第一滑动窗口；将与目标像素点的第一滑动窗口右相邻且和第一滑动窗口大小相同的窗口，记为目标像素点的第二滑动窗口；其中，A为预设参数；所述根据每个像素点的第一滑动窗口和第二滑动窗口内像素点的灰度差异和第一滑动窗口内梯度幅值的信息熵，从所有的第一滑动窗口中筛选出裂缝滑动窗口，包括的具体步骤如下：根据每个像素点的第一滑动窗口和第二滑动窗口内像素点的灰度差异和第一滑动窗口内梯度幅值的信息熵，获得每个像素点的第一滑动窗口的置信程度，将置信程度大于或者等于预设阈值B的第一滑动窗口记为裂缝滑动窗口；述根据每个像素点的第一滑动窗口和第二滑动窗口内像素点的灰度差异和第一滑动窗口内梯度幅值的信息熵，获得每个像素点的第一滑动窗口的置信程度，包括的计算公式如下： 式中，表示第个像素点的第一滑动窗口内第类梯度幅值的像素点个数与第一滑动窗口内所有像素点个数的比值，表示每个像素点的第一滑动窗口内梯度幅值的类别个数，表示第个像素点的第一滑动窗口内第个像素点的灰度值，表示第个像素点的第二滑动窗口内第个像素点的灰度值，表示餐盒图像中所有像素点的灰度值的均值，表示第个像素点的第一滑动窗口内与第个像素点的灰度值相同的像素点个数，表示第个像素点的第一滑动窗口之外的所有像素点与第个像素点的灰度值相同的像素点个数，表示餐盒图像中的像素点总个数，表示每个像素点的第一滑动窗口内所有像素点的总个数，表示以自然常数为底的指数函数，表示线性归一化函数，表示第个像素点的第一滑动窗口的置信程度，为绝对值符号；其中，梯度幅值相同的为一个类别；根据像素点之间的灰度差异获得每个像素点的相似像素点，根据裂缝滑动窗口内的中心像素点的所有相似像素点的梯度幅值的均值、裂缝滑动窗口内像素点之间的梯度方向和梯度幅值差异，获得所有的裂缝边缘像素点；所述根据裂缝滑动窗口内的中心像素点的所有相似像素点的梯度幅值的均值、裂缝滑动窗口内像素点之间的梯度方向和梯度幅值差异，获得所有的裂缝边缘像素点，包括的具体步骤如下：根据裂缝滑动窗口内的中心像素点的所有相似像素点的梯度幅值的均值、裂缝滑动窗口内像素点之间的梯度方向和梯度幅值差异，获得每个裂缝滑动窗口的中心像素点为裂缝边缘像素点的可能性，将可能性大于或者等于预设阈值D的裂缝滑动窗口的中心像素点，记为裂缝边缘像素点；所述根据裂缝滑动窗口内的中心像素点的所有相似像素点的梯度幅值的均值、裂缝滑动窗口内像素点之间的梯度方向和梯度幅值差异，获得每个裂缝滑动窗口的中心像素点为裂缝边缘像素点的可能性，包括的计算公式如下： 式中，表示第个裂缝滑动窗口的中心像素点的梯度幅值，表示第个裂缝滑动窗口内第个像素点的梯度幅值，表示每个裂缝滑动窗口内所有像素点的个数，表示阶跃函数，表示第个裂缝滑动窗口内与中心像素点相似的所有相似像素点的梯度幅值的均值，表示第个裂缝滑动窗口内与中心像素点梯度方向相同的所有像素点的个数，表示线性归一化函数，表示第个裂缝滑动窗口的中心像素点为裂缝边缘像素点的可能性，表示双曲线正切函数；获取每个裂缝边缘像素点的裂缝滑动窗口内像素点梯度幅值的局部降序序列，获取裂缝滑动窗口内像素点梯度幅值的局部降序序列中的最大目标梯度幅值和最小目标梯度幅值，根据所有的裂缝边缘像素点的裂缝滑动窗口中的最大目标梯度幅值和最小目标梯度幅值，获得算法的最优双阈值，并结合算法检测餐盒图像中的裂缝缺陷。

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