[发明专利]一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法、系统及装置

权利要求书

1.一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

s1、对待检测图形进行滤波，即将卷积核与待检测图像进行卷积；

所述卷积核如下：

f_s(x,y)＝f(x,y)*G(x,y)*C(x,y) (1)

其中，f(x,y)表示输入图像数据，G(x,y)表示二维高斯函数，f_s(x,y)为卷积平滑后的图像，C(x,y)表示图像的内容函数，x和y分别为二维图像像素的横纵坐标；

图像的内容函数

s2、针对于滤波图像进行边缘检测，利用检测算子模板Sobel_x、Sobel_y、k_45°、k_135°分别与滤波图像像素卷积，获取当前像素的最大卷积值，如果卷积值大于等于255，则像素置为255；否则像素置为0，得到二值图像；所述的

s3、对检测到的边缘进行补充；

s4、基于边缘补充后的边缘图像，查找连通域确定折断处并计算折断的长度和角度；从而实现车钩托梁折断的检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法，其特征在于，所述二维高斯函数σ＝1，高斯核选取5×5大小来进行高斯模糊。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法，其特征在于，所述步骤s3中采用邻域灰度差法对检测到的边缘进行补充。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法，其特征在于，所述用邻域灰度差法对检测到的边缘进行补充的具体过程包括以下步骤：

首先分别遍历二值图像像素，当二值图像的某一点p灰度值为255时，按照坐标找到其相邻的8个像素，分别计算这8个像素映射到输入图像的灰度值和p点对应原图的灰度值，然后分别计算邻域点和p的灰度差值，找到差值最小的一点p_min，就是损失的边缘点，把它的灰度值设置为255，再继续计算p_min的8个相邻像素，寻找到下一个边缘点，直到全部遍历完成。

5.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法，其特征在于，s4所述基于边缘补充后的边缘图像，查找连通域确定折断处并计算折断的长度和角度的过程包括以下步骤：

针对边缘补充后的边缘图像，通过查找白色像素点连通域方法得到所有轮廓，计算所有轮廓的外接矩形；然后根据矩形的面积和边长进行筛选，找到折断处的轮廓，进而得到轮廓的大小和与水平线的夹角。

6.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法，其特征在于，所述轮廓的外接矩形为轮廓的最小面积外接矩形。

7.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法，其特征在于，所述实现车钩托梁折断检测的过程包括以下步骤：

基于折断处的轮廓的大小和与水平线的夹角，与折断的角度和长度阈值进行比较，若检测结果大于等于阈值，则进行报警。

8.一种基于图像处理的车钩托梁折断检测系统，其特征在于，所述系统用于执行权利要求1至7之一所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测方法。

9.一种基于图像处理的车钩托梁折断检测装置，其特征在于，所述装置用于存储和/或运行权利要求8所述的一种基于图像处理的车钩托梁折断检测系统。