申请/专利权人：惠州市德立电子有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117437219B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法。该方法获取磁胶电感外观的灰度图像；根据灰度值的分布，获取像素点的噪声程度值；根据噪声程度值，获取像素点的滤波概率值筛选出参考像素点；根据参考像素点的噪声程度值和滤波概率值，获取参考像素点的相似程度筛选出疑似噪声像素点；根据疑似噪声像素点的相似程度、灰度值和疑似噪声像素点的第一预设窗口中邻域像素点的噪声程度值，获取疑似噪声像素点的滤波权重进行去噪，获得去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定缺陷区域。本发明通过获取疑似噪声像素点的滤波权重，对灰度图像进行准确的去噪，去除了噪声的干扰，准确检测出缺陷区域。

主权项：1.一种基于计算机视觉的磁胶电感不规则外观缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取磁胶电感外观的灰度图像；根据灰度图像中每个像素点的灰度值，获取高灰度值区间；构建灰度图像中每个像素点的第一预设窗口，根据高灰度值区间中的灰度值与灰度图像中每个像素点的灰度值差异，以及每个像素点的第一预设窗口中灰度值分布，获取灰度图像中每个像素点的噪声程度值；根据每个第一预设窗口中每个像素点的噪声程度值，获取灰度图像中每个像素点的滤波概率值；根据滤波概率值筛选出参考像素点；根据每个参考像素点与其他每个参考像素点对应的第一预设窗口中相同位置的像素点之间的噪声程度值的差异，以及每个参考像素点的滤波概率值，获取每个参考像素点的相似程度；根据相似程度筛选出疑似噪声像素点；根据每个疑似噪声像素点的相似程度、灰度值和每个疑似噪声像素点的第一预设窗口中邻域像素点的噪声程度值，以及其他疑似噪声像素点的第一预设窗口中邻域像素点的噪声程度值，获取每个疑似噪声像素点的滤波权重；根据所述滤波权重，对每个疑似噪声像素点进行去噪，获得去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定灰度图像中的缺陷区域；所述构建灰度图像中每个像素点的第一预设窗口，根据高灰度值区间中的灰度值与灰度图像中每个像素点的灰度值差异，以及每个像素点的第一预设窗口中灰度值分布，获取灰度图像中每个像素点的噪声程度值的方法为：获取高灰度值区间中灰度值的均值，作为第一均值；对于灰度图像中的任一像素点，以该像素点为中心，构建该像素点的第一预设窗口；获取该像素点的灰度值与第一均值的差异，作为第一差异；获取该像素点的第一预设窗口中每个像素点与该像素点的灰度值差异，作为第二差异；根据所述第一差异和所述第二差异，获取该像素点的噪声程度值；所述滤波概率值的计算公式为： ；式中，为第j个像素点的滤波概率值；n为第一预设窗口中像素点的总数量；为第j个像素点的第一预设窗口中第i个像素点的噪声程度值；为第j个像素点的噪声程度值；为绝对值函数；norm为归一化函数；所述根据滤波概率值筛选出参考像素点的方法为：当滤波概率值大于预设的滤波概率值阈值时，将对应的像素点作为参考像素点；所述相似程度的计算公式为： ；式中，为第a个参考像素点的相似程度；为第a个参考像素点的滤波概率值；R为参考像素点的总数量；n为第一预设窗口中像素点的总数量；为第a个参考像素点的第一预设窗口中第i个像素点的噪声程度值；为第r个参考像素点的第一预设窗口中第i个像素点的噪声程度值；为绝对值函数；exp为以自然常数为底数的指数函数；所述滤波权重的计算公式为： ；式中，为第e个疑似噪声像素点的滤波权重；K为疑似噪声像素点的总数量；n为第一预设窗口中像素点的总数量；为第k个疑似噪声像素点的第一预设窗口中第v个邻域像素点的噪声程度值；为第e个疑似噪声像素点的第一预设窗口中第v个邻域像素点的噪声程度值；为第e个疑似噪声像素点的相似程度；为第e个疑似噪声像素点的灰度值；为第一预设常数，大于0；为第二预设常数，大于0；norm为归一化函数；所述根据所述滤波权重，对每个疑似噪声像素点进行去噪，获得去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定灰度图像中的缺陷区域的方法为：对于任一疑似噪声像素点，获取该疑似噪声像素点的第一预设窗口中每个像素点的灰度值均值，作为该疑似噪声像素点的参考灰度值；将该疑似噪声像素点的滤波权重和参考灰度值的乘积，作为该疑似噪声像素点的去噪灰度值；根据每个疑似噪声像素点的去噪灰度值，获得去噪后的灰度图像；通过边缘检测算法对去噪后的灰度图像进行缺陷检测，确定灰度图像中的缺陷区域。

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