[发明专利]一种工业生产中光缆表面弱边缘瑕疵的检测方法及系统

权利要求书

1.一种工业生产中对光缆表面瑕疵的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、读取图像数据，对图像数据进行预处理；具体为：

(S101)读取图像数据，构造五维向量：

图像样本集表示一幅RGB彩色光缆图像，其中a_i表示一个像素点，a_i＝(p_i,q_i)是五维向量，s是样本空间维数，i＝1,2,…,n，n是样本个数，p_i＝(x_i,y_i)表示图像的坐标，q_i＝(b_i,g_i,r_i)表示图像的像素，其中r_i、g_i、b_i分别对应图像的RBG分量；

(S102)对图像数据进行预处理：

将RGB彩色光缆图像中所有点转换成其对应的灰度值，即将点a_i＝(p_i,q_i)经过公式(1)得到a′_i＝(p_i,gray_i),其中gray_i为与p_i对应的灰度值，

gray_i＝r_i*0.299+g_i*0.587+b_i*0.114 ⑴

S2、使用Scharr算子突出弱边缘并使其与原图像融合，对融合后的图像进行形态学开闭滤波；具体为：

(S201)弱边缘强化处理：对于步骤(S102)得到的灰度图像，对图像中每个点，分别在水平方向和垂直方向运用Scharr算子模板进行求导，并将水平方向梯度和垂直方向梯度进行合并；

(S202)将步骤(S201)得到的图像与步骤(S102)得到的灰度图像进行融合，融合比例为1：1；

(S203)将融合后的图像进行形态学开闭滤波：

①将步骤(S202)得到的图像进行形态学闭运算：将作用图像中每一点先膨胀再腐蚀；

闭操作：close(src,element)＝erode(dilate(src,element))

②将上一步得到的图像中每一像素点在闭运算的基础上再进行形态学开运算：将作用图像中的像素点先腐蚀再膨胀；

开操作：open(src,element)＝dilate(erode(src,element))；

S3、使用最大熵阈值法分割图像，并对瑕疵轮廓进行搜索与拟合得出检测结果。