[发明专利]孔位保护门状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种孔位保护门状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测设备图像，所述待检测设备上设置有孔位，所述孔位上设置有孔位保护门；

根据预设的基于局部统计的自适应动态阈值分割法，对所述待检测设备图像进行阈值分割，得到缺陷像素点集合，根据connection算子，对所述缺陷像素点集合进行连通域分析，得到可疑缺陷区域集合，根据预设的孔位面积约束条件以及预设的孔位蓬松度，从所述可疑缺陷区域集合筛选出孔位区域；

基于灰度直方图的统计算法，提取出所述孔位区域的灰度特征子集；

将所述灰度特征子集投影到二维坐标系中预设的判别函数直线上，获取所述灰度特征子集的投影纵坐标值，所述预设的判别函数直线为使得所述灰度特征子集在投影后的子空间中有最大类间距离和最小类内距离的直线；

根据所述灰度特征子集投影后的纵坐标值与所述预设的判别函数直线的阈值的大小关系，得到所述待检测设备图像对应的设备的缺陷状态；

所述预设的判别函数直线的阈值由以下方式得到：

获取多张待检测设备图像，对待检测设备图像进行基于局部统计的自适应动态阈值分割，获取孔位区域；基于灰度直方图的统计算法，提取多个孔位区域的灰度特征子集，构建训练样本集，所述训练样本子集至少包括两类样本子集；将各类样本子集投影到最佳鉴别矢量空间，分别计算所述各类样本子集投影后的横坐标均值，得到所述预设的判别函数直线的阈值，所述最佳鉴别矢量空间为基于Fisher线性判别分析算法和所述训练样本集，引入拉格朗日乘子法求解出的最佳投影方向；

其中，所述预设的孔位蓬松度基于所述孔位区域的面积和所述孔位区域的最小外界椭圆半径确定。

2.根据权利要求1所述的孔位保护门状态检测方法，其特征在于，所述根据预设的基于局部统计的自适应动态阈值分割法，对所述待检测设备图像进行阈值分割，得到缺陷像素点集合包括：

基于预设的滤波器，对所述待检测设备图像进行平滑滤波处理，根据所述预设滤波器的窗口中的像素灰度平均值，计算所述待检测设备图像的局部标准差；

根据所述局部标准差、预设的标准方差比例因子以及预设的最小绝对阈值，计算各像素点的修正偏移量；

获取所述待检测设备图像中各像素点的灰度值以及各像素点的模板邻域的像素灰度平均值；

根据所述各像素点的灰度值、各像素点的模板邻域的像素灰度平均值以及所述各像素点的修正偏移量，得到所述缺陷像素点集合。

3.根据权利要求2所述的孔位保护门状态检测方法，其特征在于，所述根据所述预设滤波器窗口中的像素灰度平均值，计算所述待检测设备图像的局部标准差包括：

根据所述预设滤波器的窗口中的中心像素点灰度值，得到所述预设滤波器的窗口中的所有像素点的灰度平均值；

根据所述中心像素点灰度值以及所述灰度平均值，计算所述局部标准差。

4.根据权利要求1所述的孔位保护门状态检测方法，其特征在于，所述提取出所述孔位区域的灰度特征子集之前，还包括：

根据预设的滤波器，对所述孔位区域进行平滑滤波处理，模糊所述孔位区域中的纹理信息。

5.根据权利要求1所述的孔位保护门状态检测方法，其特征在于，所述得到所述待检测设备图像对应的设备的缺陷状态之后，还包括：

根据gen_contour_region_xld算子，提取所述孔位区域的边缘轮廓；

根据所述缺陷状态，标记所述边缘轮廓；

推送标记后的所述边缘轮廓的图像。