申请/专利权人：锦诚实业科技(深圳)有限公司

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117934459B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/70;G06T7/41;G06T7/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种食品料包封口缺陷检测方法，包括：获取待检测食品料包封口处的灰度图像；获取灰度图像的灰度游程矩阵；根据灰度图像的噪声强度特征参数和噪声强度特征参数，获取灰度图像的去噪参数；根据灰度图像的去噪参数对灰度图像进行自适应滤波去噪，获取去噪后的灰度图像；根据去噪后的灰度图像，对待检测食品料包封口进行缺陷检测。本发明能够降低食品料包封口缺陷检测的误检率。

主权项：1.一种食品料包封口缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测食品料包封口处的灰度图像；获取灰度图像的灰度游程矩阵；根据灰度图像的灰度游程矩阵中的元素分布情况，获取灰度图像中封口纹理的异常程度；根据灰度图像中封口纹理的异常程度和灰度游程矩阵中的元素分布情况，获取灰度图像的噪声强度特征参数；根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度图像的灰度游程矩阵，获取灰度图像的去噪参数；根据灰度图像的去噪参数对灰度图像进行自适应滤波去噪，获取去噪后的灰度图像；根据去噪后的灰度图像，对待检测食品料包封口进行缺陷检测；所述根据灰度图像中封口纹理的异常程度和灰度游程矩阵中的元素分布情况，获取灰度图像的噪声强度特征参数，包括的具体方法为：对于灰度图像的灰度游程矩阵中任意一行，将所述行内除第一列元素以外中元素值最大的元素，记为所述行的第一元素；根据灰度图像中封口纹理的异常程度，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第二参数；根据灰度游程矩阵中每行的第一元素的位置分布情况，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第一参数；将灰度游程矩阵中第行的噪声强度特征第二参数与第行的噪声强度特征第一参数的乘积，作为第行的第二乘积，将灰度游程矩阵中所有行的第二乘积的均值，作为灰度图像的噪声强度特征参数；所述根据灰度图像中封口纹理的异常程度，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第二参数，包括的具体方法为：灰度图像的灰度游程矩阵中第行与灰度图像的灰度游程矩阵中最大元素值的元素所在行的差值的绝对值，记为第一绝对值，将第一绝对值的反比例结果值，记为第二结果值，将第二结果值与灰度图像中封口纹理的异常程度的乘积，作为灰度游程矩阵中第行的噪声强度特征第二参数；所述根据灰度游程矩阵中每行的第一元素的位置分布情况，获取灰度游程矩阵中每行的噪声强度特征第一参数，包括的具体方法为：将灰度图像的灰度游程矩阵中第行内第个非零元素与灰度图像的灰度游程矩阵中第行的第一元素的比值，记为第四比值，将灰度图像的灰度游程矩阵中第行的第一元素的所在列与灰度图像的灰度游程矩阵中第行内第个非零元素的所在列的差值，记为第三差值，将第四比值与第三差值的乘积，作为第行内第个非零元素的第三乘积，将灰度图像的灰度游程矩阵中第行内所有非零元素的第三乘积的累加和，记为第一和值，将第一和值的反比例结果值，记为第三结果值，将1与第三结果值的差值，作为灰度游程矩阵中第行的噪声强度特征第一参数；所述根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度图像的灰度游程矩阵，获取灰度图像的去噪参数，包括的具体方法为：根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度游程矩阵，获取灰度图像的滤波搜索窗口大小；根据滤波搜索窗口大小，获取灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小；将灰度图像的滤波搜索窗口大小和灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小，均作为灰度图像的去噪参数；所述根据灰度图像的噪声强度特征参数和灰度游程矩阵，获取灰度图像的滤波搜索窗口大小，包括的具体方法为：将灰度图像的噪声强度特征参数与灰度图像的灰度游程矩阵中所有列的总数量的乘积，记为第四乘积；将灰度图像的灰度游程矩阵中除第一列元素以外，元素值最大的元素所在列与第四乘积的和记为第二和值；将第二和值的向下取整后的结果值，记为第四结果值，将第四结果值的2倍与3的和，作为灰度图像的滤波搜索窗口大小；所述根据滤波搜索窗口大小，获取灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小，包括的具体方法为：将灰度图像的噪声强度特征参数与灰度图像中封口纹理的异常程度的和，记为第三和值，将灰度图像中封口纹理的异常程度与第三和值的比值，记为第五比值，将1与第五比值的差值，作为第四差值；将第四差值与灰度图像的滤波搜索窗口大小的乘积，作为灰度图像的滤波搜索窗口的邻域块大小。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 锦诚实业科技(深圳)有限公司 一种食品料包封口缺陷检测方法

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