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申请/专利权人：宝鸡拓普达钛业有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于机器学习的径锻钛棒外观视觉检测方法，包括：采集若干钛棒的钛棒灰度图像；根据每张钛棒灰度图像内每个像素点对应纹理延伸方向的分布情况，得到每张钛棒灰度图像的纹理方向延伸度数；根据纹理方向延伸度数对应方向上不同像素点受光照强度影响的差异以及对应位置的分布距离，得到任意两个像素点的光照综合距离度量；根据任意两个像素点的光照综合距离度量，自适应调整搜索范围边长并进行迭代聚类，得到若干钛棒检测超像素块；对每个钛棒检测超像素块进行检测。本发明提高了分割结果的准确性，提高了钛棒的检测效率。

主权项：1.基于机器学习的径锻钛棒外观视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集钛棒的钛棒灰度图像；根据每张钛棒灰度图像内每个像素点对应纹理延伸方向的梯度信息分布情况，得到每张钛棒灰度图像的纹理方向延伸度数；根据纹理方向延伸度数对应方向上不同像素点受光照强度影响的差异以及对应位置的分布距离，得到任意两个像素点的光照综合距离度量；根据任意两个像素点的光照综合距离度量，自适应调整搜索范围边长并进行迭代聚类，得到若干钛棒检测超像素块；对每个钛棒检测超像素块进行检测；所述根据纹理方向延伸度数对应方向上不同像素点受光照强度影响的差异以及对应位置的分布距离，得到任意两个像素点的光照综合距离度量，包括的具体方法为：对于任意一张钛棒灰度图像，利用sobel算子获取钛棒灰度图像中每个像素点的梯度幅值以及梯度度数，将灰度值所属的种类、梯度幅值所属的种类以及梯度度数所属的数据种类依次记为一个光照因素维度种类；对于钛棒灰度图像中第个像素点、第个像素点以及第个光照因素维度种类，根据第个像素点与第个像素点在第个光照因素维度种类中对应数值的差异情况，构建第个像素点与第个像素点在第个光照因素维度种类中的维度向量；根据第个像素点与第个像素点在第个光照因素维度种类中的维度向量，以及纹理方向延伸度数上的单位向量，得到第个像素点与第个像素点在第个光照因素维度种类中的光照维度权重；将任意两个像素点在第个光照因素维度种类中对应数据的差值的绝对值，记为这两个像素点在第个光照因素维度种类中的光照因素数据差异值；根据所有任意两个像素点在所有光照因素维度种类中的光照因素数据差异值的整体变化幅度，以及第个像素点与第个像素点在每个光照因素维度种类中的光照维度权重，得到第个像素点与第个像素点的光照综合距离度量，包括的具体方法为： 式中，表示第个像素点与第个像素点的光照综合距离度量；表示所有光照因素维度种类的数量；表示第个像素点与第个像素点在第个光照因素维度种类中的光照维度权重；表示所有任意两个像素点在第个光照因素维度种类中所有光照因素数据差异值的标准差；表示以自然常数为底的指数函数。

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