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摘要：本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种丝杠表面缺陷智能检测方法及装置。该方法包括：获取滚珠丝杠表面的RGB图像和灰度图像，对RGB图像中像素点聚类获得像素点的类归属标记，构建灰度有序序列和类归属标记序列，根据两序列中元素的分布特点获得类归属可靠度，获取再分类像素点，根据再分类像素点邻域内像素点灰度值的分布获得铁锈隶属度，基于铁锈隶属度对再分类像素点重新分类，根据重新分类后像素点所属类别对像素点进行矫正获得矫正图像，对矫正图像中铁锈像素点聚类，实现对滚珠丝杠表面铁锈缺陷的检测。本发明消除了反光和阴影区域的存在对识别图像铁锈缺陷的影响，提高了对滚珠丝杠表面缺陷检测结果的准确性。
主权项：1.一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取滚珠丝杠表面的RGB图像和灰度图像；根据RGB图像中像素点的各通道值对像素点进行聚类，根据像素点所在的聚类簇获得像素点的类归属标记，所述聚类簇包括反光类、铁锈类和阴影类；在所述灰度图像中，将以像素点为中心的预设邻域范围内所有像素点按灰度值进行排序，获得灰度有序序列；根据所述灰度有序序列中像素点灰度值之间的差异，获得灰度序列差异程度；将所述灰度有序序列中的灰度值设置为对应像素点的所述类归属标记；获得类归属标记序列，根据所述类归属标记序列中所述类归属标记的分布，获得类归属标记序列的一致性强度；根据所述灰度序列差异程度和所述一致性强度获得中心像素点的类归属可靠度；根据所述类归属可靠度获取像素点中的再分类像素点，根据每个再分类像素点的预设邻域范围内像素点灰度值的分布，获得再分类像素点的铁锈隶属度；根据再分类像素点的所述铁锈隶属度和灰度值对所述再分类像素点重新分类；根据RGB图像中重新分类后像素点所属的类别以及所述预设邻域范围内像素点的通道值，获得中心像素点每个通道的增益系数，根据所述增益系数对每个像素点的每个通道进行矫正，获得RGB矫正图像；根据RGB矫正图像中像素点各通道值对像素点进行聚类，根据聚类结果对滚珠丝杠表面缺陷进行检测。
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