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申请/专利权人：南通久鼎特种钢管有限公司
摘要：本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种钢结构表面缺陷识别方法，该方法包括：根据钢结构表面灰度图像、钢结构表面二值图像获得所有闭合连通区域；对钢结构表面灰度图像中像素点的分布特征进行分析，构建变距离灰度差异程度；结合闭合连通区域的分布特征构建邻近区域分离度；结合像素点的位置构建窗口系数，得到像素点的长游程高窗口系数值优势，进一步对原始窗口尺寸进行修正；对钢结构表面灰度图像进行去噪；从而完成缺陷识别。本申请旨在使用不同大小的窗口进行双边滤波，将钢结构表面受到噪声的影响进行滤除，从而使得钢结构表面的缺陷识别更加准确。
主权项：1.一种钢结构表面缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取钢结构表面灰度图像、钢结构表面二值图像；基于钢结构表面二值图像获得所有闭合连通区域；对钢结构表面灰度图像进行去噪，所述去噪过程包括：（1）根据钢结构表面灰度图像中像素点与邻域像素点的灰度分布以及距离特征，获得各像素点的变距离灰度差异程度；（2）根据各闭合连通区域的空间分布特征结合闭合区域中所有像素点的变距离灰度差异程度，获得各闭合连通区域的邻近区域分离度；（3）基于各闭合连通区域的邻近区域分离度结合各像素点的位置分布，获得各像素点的修正窗口尺寸；（4）根据各像素点的修正窗口尺寸对钢结构表面灰度图像进行去噪；对去噪后的钢结构表面灰度图像完成缺陷识别；所述根据钢结构表面灰度图像中像素点与邻域像素点的灰度分布以及距离特征，获得各像素点的变距离灰度差异程度，包括：将各像素点与对应邻域内其余像素点的欧氏距离记为第一欧氏距离，获取各像素点与对应邻域内其余像素点的灰度值的差值绝对值；计算所述差值绝对值与所述第一欧氏距离的比值；将各像素点的所有所述比值的均值作为各像素点的变距离灰度差异程度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通久鼎特种钢管有限公司 一种钢结构表面缺陷识别方法
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