申请/专利权人：深圳普菲特信息科技股份有限公司

申请日：2023-02-21

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN115880289B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2023.04.18#实质审查的生效;2023.03.31#公开

摘要：本申请实施例提供了一种基于大数据处理的钢卷毛刺识别方法、系统及介质。属于大数据指导金属加工技术领域。方法包括：采集图像信息进行处理获得图像特征数据，再根据图像特征数据进行处理获得图像幅值数据，对图像幅值数据进行边缘检测识别，对边缘图像进行处理获得边缘特征因子，并结合图像幅值数据进行计算获得边缘毛刺特征数据，根据图像特征的对比阈值结合边缘毛刺特征数据进行处理获得毛刺特征识别指数，根据毛刺特征识别指数进行边缘图像分类并发出毛刺预警；从而对钢卷图像进行特征处理并边缘识别，根据边缘图像的相关数据进行处理获得毛刺识别分类并预警，实现运用图像信息技术和大数据技术对钢卷进行边缘毛刺识别的评定技术。

主权项：1.一种基于大数据处理的钢卷毛刺识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对钢卷的待识别区域进行图像信息采集，并基于预设的图片处理模型对采集的图像信息进行处理获得图像特征数据；对所述图像特征数据进行处理获得图像幅值数据，并对所述图像幅值数据通过边缘检测，识别所述待识别区域的边缘图像；对所述边缘图像进行处理获得边缘特征因子；根据所述边缘特征因子结合所述图像幅值数据进行计算获得边缘毛刺特征数据；根据所述图像特征数据进行特征阈值对比，并根据对比阈值结合所述边缘毛刺特征数据进行处理，获得毛刺特征识别指数；根据所述毛刺特征识别指数进行边缘图像分类，并根据分类级别发出毛刺预警；所述对钢卷的待识别区域进行图像信息采集，并基于预设的图片处理模型对采集的图像信息进行处理获得图像特征数据，包括：采集钢卷的待识别区域的图像信息，包括像素信息、凹凸点信息、光亮度信息以及尖点信息；根据预设的图片处理模型对所述图像信息进行处理获得图像特征数据，包括凸凹点特征数据、尖点特征数据以及表面光亮度数据；所述对所述图像特征数据进行处理获得图像幅值数据，并对所述图像幅值数据通过边缘检测，识别所述待识别区域的边缘图像，包括：对所述凸凹点特征数据通过图像特征处理模型进行处理获得凸凹点面积数据和凸凹点高度数据；对所述尖点特征数据通过图像特征处理模型进行处理获得尖点投影数据和尖点峰值数据；通过所述凸凹点高度数据和尖点峰值数据通过预设算法进行差分计算获得水平差分数据和垂直差分数据；根据所述水平差分数据和垂直差分数据进行计算获得图像幅值数据；通过预设高阶阈值和低阶阈值对所述图像幅值数据进行边缘检测，识别所述待识别区域是否为边缘图像；所述对所述边缘图像进行处理获得边缘特征因子，包括：通过预设图像滤波模型对所述边缘图像进行平滑处理；获取平滑处理后的所述边缘图像的像素信息，包括像素梯度信息和像素分布信息；根据所述像素梯度信息和像素分布信息输入预设边缘像素识别模型中进行处理，获得边缘像素点分布数据，包括像素点均布数据和像素变化梯度数据；根据所述边缘像素点分布数据结合所述边缘图像的所述凸凹点面积数据和尖点投影数据进行计算，获得边缘特征因子；所述根据所述边缘特征因子结合所述图像幅值数据进行计算获得边缘毛刺特征数据，包括：根据钢卷的类型信息在钢卷类别特征管理平台中查询获得所述钢卷对应的断口皱褶特性参数；根据所述边缘图像的图像幅值数据结合边缘像素分布数据以及边缘特征因子进行计算处理，获得边缘毛刺特征数据；其中，所述边缘毛刺特征数据的计算公式为： ；其中，为边缘毛刺特征数据，为像素点均布数据，为像素变化梯度数据，为边缘特征因子，为断口皱褶特性参数，为图像幅值数据，、为预设特征系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳普菲特信息科技股份有限公司 一种基于大数据处理的钢卷毛刺识别方法、系统及介质

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