[发明专利]一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法

权利要求书

1.一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：根据各种材质本身的颜色及其各级回火温度下的回火颜色，构建材质标准颜色样本库；

步骤二：对待识别磨粒图像进行RGB图像灰度化，和S、V分量灰度化，并对灰度化后的图像进行自适应阈值分割以及形态学处理，利用区域标记联通算法求出RGB图像灰度化后的图像、S分量磨粒图像、V分量磨粒图像所对应的三幅分割后的磨粒图像的磨粒面积，保留各自图像中最大的磨粒，对比三幅图像选出其中磨粒面积最大的磨粒图像；

步骤三：利用K-Means聚类提取所分割出的磨粒图像主颜色；

步骤四：利用基于欧式距离的最小距离分类法求取所提取的磨粒图片主颜色与标准颜色样本的距离，实现磨粒材质的自动识别；

步骤二中将磨粒图像进行RGB图像灰度化，S分量和V分量灰度化，分别如公式1-3所示：

公式1：f(x，y)＝0.299R(x，y)+0.587G(x，y)+0.114B(x，y)

公式2：

公式3：

公式(1)-(3)中R(x，y)、G(x，y)、B(x，y)代表图像中坐标(x，y)处像素点的R、G、B分量值；

步骤二中对三幅磨粒灰度图像进行阈值分割，具体步骤如下：

1)记T为磨粒图像前景与背景的分割阈值，其取值范围为0～255，对T依次取0～255值进行计算；

2)根据当前阈值T将图像分割为前景和背景，分别求出前景点数占图像比例为w₀，平均灰度为u₀；背景点数占图像比例为w₁，平均灰度为u₁，图像的总平均灰度为u；

3)根据公式4计算前景和背景图像的方差：

公式4：δ²(T)＝w₀×(u₀-u)²+w₁×(u₁-u)²

4)分别求出T取0～255时所对应的方差δ²(T)，对比256个方差值，选择方差最小时所对应的T值作为磨粒图像分割的阈值；

5)再将灰度化图像按照公式5进行二值化运算，得到磨粒为黑色，背景为白色的mask图：

公式5中f(x，y)表示磨粒图像的灰度图；

步骤二中对分割后的磨粒图像进行形态学处理为：进行反向处理，闭运算处理，以及利用“漫水填充”算法进行孔洞填充操作；利用“八连通域算法”找出磨粒面积最大的保留作为研究观察对象，同时对比三幅磨粒图像最终所得到磨粒，选取分割最大的磨粒图像作为目标磨粒。

2.根据权利要求1所述的一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法，其特征在于，步骤一中构建材质标准颜色样本库包括以下步骤：

S1：确定铁系金属材质颜色样本，选取330℃和540℃两个回火温度下所对应的回火颜色作为各种铁系金属材质标准颜色；

S2，确定有色金属材质颜色样本；

S3，确定金属氧化物材质颜色样本，其主要包括红色氧化物和黑色氧化物。

3.根据权利要求1所述的一种基于颜色主分量提取的磨粒材质自动识别方法，其特征在于，步骤三中提取所分割出的磨粒图像主颜色的具体步骤包括：

S1，定义一个迭代次数上限M；

S2，随机在图中找N个点，取出它的RGB值作为种子点；

S3，然后对图中的每个点找到一个RGB值和它最相近的种子点，并将这个点加到RGB值最相近的种子点所在点群中；

S4，计算种子点群的平均RGB值，并将这个RGB值作为新的种子点；平均RGB值为累加总值/点的个数；

S5，比较这个新的值是否和旧值是否相等；如果相等，则种子点收敛完成，进入第6步；如果不等，则继续执行第3步，直至迭代次数达到M次；

S6，当种子点收敛完成或者迭代次数达到M次，对所有种子点的权重做一个排序；权重即其中包含点的个数；

S7，取出权重最高的种子点的值，这个值即所需的磨粒图片的主颜色。