[发明专利]检测物体网孔异常的方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种检测物体网孔异常的方法、装置及系统，该方法包括：识别物体图像中对应物体网孔的像素点；对识别出的所有像素点分组，得到与所述网孔一一对应的各像素组；获取每一所述像素组的对应目标检测特征的特征值；获取所述目标检测特征的正常阈值；比较每一所述像素组的所述特征值与所述正常阈值，获得并输出对应异常网孔的像素组。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种检测物体网孔异常的方法，一种检测物体网孔异常的装置，以及一种检测物体网孔异常的系统。

背景技术

目前，生产的各种部件中会出现网孔，通常对于网孔均匀且网孔不是特别大的部件而言，是不影响部件的正常使用，但是，由于网孔的繁杂性和密集性，网孔经常容易出现多种缺陷，例如网孔破损导致的网孔变大现象。

目前，生产部件的提供方在生产部件之后，是通过检测人员对部件进行检测，以检测异常网孔，这种人为的检测方式依赖于部件尺寸，即对于尺寸较大的部件而言可能是有效的，而对于尺寸较小的部件而言是存在缺陷的，即人工检测网孔缺乏灵活性，而且效率也非常低，这就需要提供一个更为精确及有效率的方式来检测部件中的异常网孔。

发明内容

本发明实施例的一个目的是提供一种用于检测物体网孔异常的新的技术方案。

根据本发明的第一方面，提供了一种检测物体网孔异常的方法，其包括：

识别物体图像中对应物体网孔的像素点；

对识别出的所有像素点分组，得到与所述网孔一一对应的各像素组；

获取每一所述像素组的对应目标检测特征的特征值；

获取所述目标检测特征的正常阈值；

比较每一所述像素组的所述特征值与所述正常阈值，获得并输出对应异常网孔的像素组。

可选地，所述识别物体图像中对应物体网孔的像素点的步骤，包括：

对所述物体图像进行灰度处理，得到灰度图像；

获取所述灰度图像中所有像素点的平均灰度值；

根据所述平均灰度值，对所述灰度图像进行二值化处理，得到区分所述网孔与所述物体的其他部分的二值化图像；

根据所述二值化图像，识别对应所述网孔的像素点。

可选地，所述对识别出的所有像素点分组的步骤，包括：

根据设定的分组规则，对识别出的所有像素点分组；

其中，所述分组规则满足：任一像素组中的任一像素点与相同像素组中的至少一个其他像素点为相邻像素点。

可选地，所述根据设定的分组规则，对识别出的所有像素点分组的步骤，包括：

在所述二值化图像中，寻找一个预设灰度值的初始像素点，将其标记为第i组的第一个像素点，其中，i的取值为1至N的每一个自然数，N为所述像素组的总数；

逐一遍历已标记为第i组的每一像素点的M邻域中的相邻像素点，并将所述M邻域中的相邻像素点中存在的与所述预设灰度值相等的像素点均标记为第i组，直至所述已标记为第i组的每一个像素点的M邻域的相邻像素点中不存在未被标记为第i组的与所述预设灰度值相等的像素点为止；

根据所述第i组的标记，对识别出的所有像素点分组。

可选地，所述方法还包括：

响应设置所述目标检测特征的操作，提供输入接口；

获取通过所述输入接口输入的特征作为所述目标检测特征。

可选地，所述获得并输出对应异常网孔的像素组的步骤，包括：