[发明专利]基于维氏硬度的压痕图像识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法，其特征是，所述的方法包括：

通过维氏硬度计在布氏硬度试块上压出压痕；

通过相机获取与所述的压痕对应的压痕图像；

对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定位范围，该步骤包括对所述的压痕图像进行融合，得到融合图像矩阵；对所述的融合图像矩阵进行分割，得到二值化图像；对所述的二值化图像进行腐蚀剥离形态运算，得到待聚类样本图像矩阵；根据试探聚类算法将所述的待聚类样本图像矩阵分为压痕以及无效点；对所述的压痕进行邻近分析，得到分析结果；根据所述的分析结果采用聚类补偿法对填充后的压痕进行聚类粗定位，得到定位范围；

在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取，得到提取的边缘；

根据所述的边缘对所述的压痕图像进行四边拟合定位，得到所述压痕图像的最佳拟合直线；

根据所述的最佳拟合直线进行角点定位，得到最终角点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，对所述的压痕图像进行融合，得到融合图像矩阵包括：

确定所述压痕图像的水平方向梯度分量；

确定所述压痕图像的垂直方向梯度分量；

根据所述的水平方向梯度分量以及所述垂直方向梯度分量确定与所述的压痕图像对应的梯度模矩阵；

获取预先设定的权值系数；

根据所述的权值系数将所述的梯度模矩阵与所述的压痕图像进行融合，得到融合图像矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，对所述的压痕进行邻近分析包括：

获取预先设定的所述压痕的起始位置；

采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的起始距离；

采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的步长值；

确定所述待聚类样本图像矩阵中各个样本到所述压痕中心的欧氏距离。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征是，在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取包括：

构造高斯一阶导核函数；

根据所述的高斯一阶导函数进行直方统计；

获取预先设定的抑制阈值；

根据所述的抑制阈值进行梯度抑制遍历，得到初次抑制矩阵；

对所述的初次抑制矩阵进行扫描标记；

对扫描标记后的初次抑制矩阵进行提取，得到提取的边缘。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，根据所述的高斯一阶导函数进行直方统计具体包括：

根据所述的高斯一阶导函数确定高斯核系数；

根据所述的高斯核系数在所述的定位范围内对所述的压痕图像做卷积，得到二维高斯梯度矩阵；

确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度模矩阵；

确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度角度矩阵；

对所述的梯度角度矩阵进行方向标志划分；

根据方向标志划分后的梯度角度矩阵对所述的二维高斯梯度矩阵进行直方统计。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征是，根据所述的边缘对所述的压痕图像进行四边拟合定位，得到所述压痕图像的最佳拟合直线具体包括：

根据所述的边缘构造所述压痕图像的四边对应的直线方程；

对所述的直线方程对应的斜率角度进行分类，得到斜率角度类别；

对所述的直线方程对应的截距进行分类，得到截距类别；

根据所述的斜率角度类别、所述的截距类别确定所述压痕图像内的直线轨迹；

逐一搜索所述的直线轨迹所覆盖的有效边缘点的数量；

根据所述的有效边缘点的数量确定拟合直线。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征是，根据所述的最佳拟合直线进行角点定位具体包括：

根据所述的最佳拟合直线确定所述压痕图像的初步角点；

以所述的初步角点的坐标为中心扩展范围，得到所述初步角点的局部图像；

对所述的局部图像进行均值统计，得到均值统计阈值；

根据所述的均值统计阈值分割所述的局部图像，得到二值图；

对所述的二值图进行滤除，得到滤除图像；

统计所述的滤除图像的投影值；

根据所述的投影值确定出最终角点。