[发明专利]一种监测目标物体缺陷的方法及设备

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种监测目标物体缺陷的方法及设备。

背景技术

钢丝绳具有强度高、挠性好、自重轻、耐冲击、运行平稳、安全可靠等优点，广泛应用于煤炭、冶金、交通、运输、建筑、旅游等行业和部门，尤其是作为承载构件应用于起重机的各工作机构中。在使用过程中，当钢丝绳产生缺陷（如断丝、热蚀、划伤、裂纹、旋转损坏等）后，该缺陷会不断积累加重，积累到一定程度后极可能会发生整根钢丝绳突然断裂的情况，从而引发严重的事故，因此作为承载构件的钢丝绳的安全检测一直备受关注。

传统的钢丝绳缺陷的检测是采用人工方式，即由专职检测人员定期对使用中的钢丝绳进行观察，采用卡尺测量绳径、触摸或目测以确定钢丝绳是否存在缺陷，在钢丝绳产生缺陷时进行更换，以此来避免由于钢丝绳的断裂而引发的事故。但由于人工方式受人为因素的影响较大，检查结果的可靠性差且检测效率低，不能确保钢丝绳安全、可靠、高效地工作。

为了解决上述问题，提出了利用图像处理技术确定钢丝绳缺陷的方法。目前采用图像处理技术对钢丝绳缺陷的检测包括：采集包括待检测钢丝绳的图像，然后将待检测钢丝绳的图像与背景图像分离，再计算待检测钢丝绳的图像的特征数据，将这些特征数据进行识别和规范化后，确定待检测钢丝绳是否有缺陷。由于这种检测方法是对整个待检测钢丝绳的图像进行特征数据的计算，因此计算特征数据的速度较慢，处理效率低；并且该方法只能确定待检测钢丝绳是否存在缺陷，而不能确定缺陷区域的具体位置，因此确定的缺陷信息不完整，对钢丝绳的后续处理带来了不便。

综上所述，目前采用图像处理技术检测钢丝绳缺陷的方案处理效率低，且不能确定缺陷区域的具体位置。

发明内容

本发明实施例提供一种监测目标物体缺陷的方法及设备，用以解决现有技术中存在的处理效率低，且不能确定缺陷区域位置的问题。

本发明实施例的一种监测目标物体缺陷的方法包括：

采集待检测目标物体的图像；

对所述待检测目标物体进行着色处理；

根据设定的聚类中心确定包含所述待检测目标物体的图像中属于每个聚类中心的像素点，其中属于同一个聚类中心的像素点组成该聚类中心的隶属区域；

根据属于同一个该隶属区域包含的像素点确定该隶属区域对应的特征数据；

根据每个隶属区域对应的特征数据及该特征数据对应的阈值，确定所述隶属区域是否为所述待检测目标物体的缺陷区域。

确定属于每个聚类中心的像素点，包括：

确定所述图像中的像素点与所述聚类中心的隶属度矩阵；

根据预设的模糊度系数和所述隶属度矩阵，确定目标函数矩阵；

根据目标函数矩阵，确定每个聚类中心对应的每个像素点的筛选值；

针对一个聚类中心，根据该聚类中心对应的每个像素点的筛选值，确定属于该聚类中心的隶属区域中的像素点。

确定目标函数矩阵，包括：

根据预设的模糊度系数对所述隶属度矩阵进行修正处理，得到修正隶属度矩阵；

根据所述修正隶属度矩阵确定所述图像的目标函数矩阵。

优选的，根据下列公式确定所述修正隶属度矩阵中的元素值：

其中，u_ij为修正隶属度矩阵中的元素值；α为模糊度系数，0≤α≤1；为所述图像的隶属度矩阵，i＝1,2,...,c，j＝1,2,...,n；i₀＝1,2,...,c，j₀＝1,2,...,n；其中n为所述图像的像素点的数目，c为聚类中心的数目。

优选的，根据下列公式确定每个聚类中心对应的每个像素点的筛选值：