[发明专利]一种基于智能图像算法的铝型材表面瑕疵识别方法

权利要求书

1.一种基于智能图像算法的铝型材表面瑕疵识别方法，其特征在于，所述基于智能图像算法的铝型材表面瑕疵识别方法包括:

将铝型材设置于载板上，所述载板部分遮挡或裁剪；

对所述铝型材进行摄像，获取初始图片；

对所述初始图片利用对全图应用高斯模糊，得到第一处理图片；

根据所述第一处理图片再运用Canny算子提取边缘，获取通过所述提取边缘的第二处理图片；

根据所述第二处理图片利用Hough变换检测所述第二处理图片中的最外层检出直线，确定所述直线方向分布一致或不一致；

当所述直线的方向分布不一致，通过缺陷判别器来判别所述铝型材的缺陷类别。

2.根据权利要求1所述的基于智能图像算法的铝型材表面瑕疵识别方法，其特征在于，所述缺陷判别器包括横条压凹判别器、桔皮判别器、凸粉判别器、涂层开裂判别器和碰伤判别器；

所述横条压凹判别器通过设定所述直线方向方差的阀值，所述阀值对应一个统计置信度，根据所述阀值确定所述直线方向是否一致；

所述桔皮判别器、所述凸粉判别器、所述涂层开裂判别器和所述碰伤判别器根据所述第一处理图将规格为2560mmX1920mm的图分成12mmX8mm规格的方块图，所述方块图通过VGG16模型提取深度特征，通过全连接和Sigmoid函数进行判别，根据所述Sigmoid函数输出数值采取概率，根据所述输出数值采取前k个数计算平均值。

3.根据权利要求2所述的基于智能图像算法的铝型材表面瑕疵识别方法，其特征在于，所述Sigmoid函数的输出数值为0到1之间的数。

4.根据权利要求2所述的基于智能图像算法的铝型材表面瑕疵识别方法，其特征在于，所述桔皮判别器和涂层开裂判别器的k为30，所述凸粉判别器的k为5到10，所述碰伤判别器的k为1。

5.根据权利要求2所述的基于智能图像算法的铝型材表面瑕疵识别方法，其特征在于，所述方格图的规格为224mmX224mm。