[发明专利]单调性图像特征辨别系统的参数异常诊断方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像检测技术领域，特别涉及一种单调性图像特征辨别系统的参数异常诊断方法。

背景技术

在检测领域，例如物料检测，通常将物料通过检测系统，系统获取物料图像信号，经过分析，将物料分为两类，一类为好料，一类为坏料。为了识别出物料的好坏，系统需要预先设定参数。参数的合理与否，直接影响识别率(识别出的坏料占总的坏料的百分比)与误判率(误判为坏料的好料占总的好料的百分比)，这是表征检测系统的最重要的两个性能参数。

在检测系统的实际应用时，有时会发生这种情况，因用户专业知识的缺乏，或者态度的不严谨，设定好的参数被误修改到一个极其不合理的数值，从而导致检测效果的异常，甚至造成不可估量的损失。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种单调性图像特征辨别系统的参数异常诊断方法。该方法可以实时地监控到单调性图像特征辨别系统中设置的参数是否合理，从而有利于提升单调性图像特征辨别系统的识别率，并降低误判率。

本发明的另一个目的在于提供一种单调性图像特征辨别系统的参数异常诊断系统。

为了实现上述目的，本发明的第一方面的实施例公开了一种单调性图像特征辨别系统的参数异常诊断方法，包括以下步骤：以预定的采样间隔时间采集物料图像，以得到物料图像序列；计算所述物料图像序列中对应于每个物料图像的多个特征值；根据所述物料图像序列中对应于每个物料图像的多个特征值得到临界特征阈值；根据所述临界特征阈值确定出所述单调性图像特征辨别系统中预设的图像特征参数是否异常。

根据本发明实施例的单调性图像特征辨别系统的参数异常诊断方法，可以实时地监控到单调性图像特征辨别系统中设置的图像特征参数是否合理，从而有利于提升单调性图像特征辨别系统的识别率，并降低误判率。

在一些示例中，所述以预定间隔时间采集物料图像，以得到物料图像序列，包括：根据物料确定采样周期和采样频率；根据所述采样周期和采样频率得到所述采样间隔时间和采样次数；以所述采样间隔时间采集物料图像直至采样次数达到所述采样次数，得到所述物料图像序列。

在一些示例中，所述根据物料图像序列中对应于每个物料图像的多个特征值得到临界特征阈值，包括：遍历所述物料图像序列中对应于每个物料图像的多个特征值，以将所述物料图像序列中对应于每个物料图像的多个特征值中的最大值和/或最小值作为所述临界特征阈值；或者，根据所述单调性图像特征辨别系统中预设的图像特征参数的取值范围，通过二分法将所述图像特征参数取值范围内的特定值与所述物料图像序列中对应于每个物料图像的多个特征值进行比较，根据比较结果确定出最大值或最小值作为所述临界特征阈值。

在一些示例中，所述根据临界特征阈值确定出所述单调性图像特征辨别系统中预设的图像特征参数是否异常，包括：

针对以最小值作为临界阈值的情况，判断所述x_r≤x_min-thr1是否成立；如果是，则所述图像特征参数存在异常；

针对以最大值作为临界阈值的情况，判断所述x_r≥x_max+thr2是否成立，如果是，则所述图像特征参数存在异常；

针对以最小值和最大值作为临界阈值的情况，判断所述x_r≤x_min-thr1或所述x_r≥x_max+thr2是否成立，如果有一个判断结果为是，则所述图像特征参数存在异常。其中，所述x_r为所述预设的图像特征参数，所述x_min为所述临界特征阈值的下限值，即物料图像序列中各临界特征阈值中的最小值，所述x_max为所述临界特征阈值的上限值，即物料图像序列中各临界特征阈值中的最大值，所述thr1和所述thr2为预定幅值且为正。

在一些示例中，在确定出所述图像特征参数存在异常时，还包括：进行报警提示。

本发明的第二方面的实施例公开了一种单调性图像特征辨别系统的参数异常诊断系统，包括：控制模块，用于控制所述单调性图像特征辨别系统以预定的采样间隔时间采集到的物料图像序列；计算模块，用于根据所述物料图像序列中对应于每个物料图像的多个特征值得到临界特征阈值；判断模块，用于根据所述临界特征阈值确定出所述单调性图像特征辨别系统中预设的图像特征参数是否异常。