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基于机器视觉的箔材切割异常监测方法 

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申请/专利权人:广州优箔良材科技有限公司

摘要:本发明涉及图像处理领域,更具体地,本发明涉及基于机器视觉的箔材切割异常监测方法,方法包括:获取切割后的箔材图像和标准箔材图像;基于箔材图像的光照变化程度,调整金字塔层数,对每层金字塔对应箔材图像进行边缘检测,获得边缘检测结果并进行筛选,得到目标像素点,计算目标像素点对应线性特征的表现程度和目标像素点对应近似连通域特征的表现程度,获取箔材图像进行特征点提取时每层金字塔的尺度数据;根据金字塔层数以及每层金字塔对应尺度数据,对箔材图像进行SURF特征提取,并判断箔材切割是否存在异常。本发明通过调整金字塔层数或每层的尺度来适应不同光照条件下的特征提取需求,以确保更精确地捕捉图像中的局部特征。

主权项:1.基于机器视觉的箔材切割异常监测方法,其特征在于,包括:获取切割后的箔材图像和标准箔材图像;基于箔材图像的光照变化程度,调整金字塔层数,其中,所述金字塔层数是指箔材图像被分解成的层次数量;对每层金字塔对应箔材图像进行边缘检测,获得边缘检测结果并进行筛选,得到目标像素点,计算所述目标像素点对应线性特征的表现程度和目标像素点对应近似连通域特征的表现程度,获取箔材图像进行特征点提取时每层金字塔的尺度数据;根据所述金字塔层数以及每层金字塔对应尺度数据,对箔材图像进行SURF特征提取,根据特征点进行分析以判断箔材切割是否存在异常;其中,所述每层金字塔的尺度数据,式中,表示箔材图像进行特征点提取时的每层金字塔对应尺度数据,表示目标像素点对应近似连通域的表现程度,表示目标像素点对应线性特征的表现程度,表示以为底的指数函数,为预设超参数,为向上取整函数。

全文数据:

权利要求:

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