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申请/专利权人：卡松科技股份有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种视觉辅助的绿色环保润滑油质量检测方法，包括：获取绿色环保润滑油的待检测图像；设置多个邻域尺度，根据待检测图像中每个像素点的灰度值，得到每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息与每个像素点为杂质的可能性；根据每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息、每个像素点的梯度值与为杂质的可能性，得到待检测图像中的杂质像素点，完成润滑油的质量检测结果。本发明通过多个邻域尺度下像素点的局部纹理信息，得到每个像素点的最终纹理信息，使得每个像素点的最终纹理信息更接近真实情况，从而使得获取的杂质像素点更精准，使得检测结果更准确。

主权项：1.一种视觉辅助的绿色环保润滑油质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取绿色环保润滑油的待检测图像；设置多个邻域尺度，构建待检测图像中每个邻域尺度下每个像素点的邻域窗口；根据待检测图像中每个像素点的灰度值，得到每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息；在待检测图像中对每个像素点进行区域生长，得到每个像素点所在连通域；根据每个像素点所在连通域的面积和连通域内每个像素点的灰度值，得到待检测图像中每个像素点为杂质的可能性；根据每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息、每个邻域尺度下每个像素点的邻域窗口内各像素点的梯度值与为杂质的可能性，得到每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息的权重；根据每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息，得到每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息的可信度；根据每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息的权重以及可信度，得到每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息的最终权重；根据所有邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息以及局部纹理信息的最终权重，得到每个像素点的最终纹理信息；根据待检测图像中每个像素点的最终纹理信息，得到润滑油的质量检测结果；所述根据每个像素点所在连通域的面积和连通域内每个像素点的灰度值，得到待检测图像中每个像素点为杂质的可能性，包括的具体公式如下： 其中，表示第个像素点为杂质的可能性，表示第个像素点所在连通域的面积，表示第个像素点所在连通域内所有像素点的灰度均值，表示第个像素点所在连通域中第个像素点与其8邻域内其余像素点的灰度均值表示待检测图像中与第个像素点所在连通域邻接的第个像素点所在连通域的面积，为待检测图像中与第个像素点所在连通域邻接的像素点数量，表示第个像素点所在连通域中含有像素点的个数，为绝对值函数，表示与第个像素点所在连通域邻接的所有像素点所在连通域的最小面积，为以自然常数为底的指数函数；所述根据每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息、每个邻域尺度下每个像素点的邻域窗口内各像素点的梯度值与为杂质的可能性，得到每个邻域尺度下每个像素点的局部纹理信息的权重，包括的具体步骤如下：根据第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息的获取方式，得到第个邻域尺度下第个像素点的邻域窗口内所有像素点的量化值为1时的第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息；将第个邻域尺度下第个像素点的邻域窗口内所有像素点的量化值为1时的第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息，记为第个邻域尺度下第个像素点的最大局部纹理信息；将第个邻域尺度下第个像素点的最大局部纹理信息减去第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息的差值，记为第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息差异；根据多个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息差异、第个邻域尺度下第个像素点的邻域窗口内各像素点的梯度值与为杂质的可能性，得到第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息的权重；所述根据多个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息差异、第个邻域尺度下第个像素点的邻域窗口内各像素点的梯度值与为杂质的可能性，得到第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息的权重，包括的具体公式如下： 其中，表示第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息的权重，为第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息差异，为第个邻域尺度下第个像素点的局部纹理信息差异，表示第个邻域尺度下第个像素点的邻域窗口中所含像素点的个数，表示第个邻域尺度下第个像素点的邻域窗口中第个像素点为杂质的可能性，表示第个邻域尺度下第个像素点的邻域窗口中第个像素点的梯度值。

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