[发明专利]一种陶瓷裂纹的图像分割方法及系统

说明书

本发明涉及陶瓷裂纹提取技术领域，具体涉及一种陶瓷裂纹的图像分割方法及系统，首先对包含陶瓷的图像进行预处理和图形分割，得到陶瓷图像，所述陶瓷图像为灰度图像；接着提取所述陶瓷图像的裂纹，确定所述裂纹的最小外接矩形，将所述最小外接矩形所在图像区域作为待识别图像；进而对所述待识别图像进行图像增强，采用滑窗法对图像增强后的待识别图像进行逐步分割，确定分割得到的局部图像是否存在裂纹，将存在裂纹的局部图像作为裂纹图像；最后根据所述裂纹图像和所述陶瓷图像确定所述陶瓷的裂纹，本发明确定的陶瓷裂纹更加精确。

技术领域

本发明涉及陶瓷裂纹提取技术领域，具体涉及一种陶瓷裂纹的图像分割方法及系统。

背景技术

在陶瓷生产过程中，如何对陶瓷表面裂纹进行精确检测，准确定位陶瓷裂纹，对分析陶瓷生产过程中的缺陷，以及改进陶瓷的生产工艺具有十分重要的意义。

现有技术中，仅靠人工进行肉眼质检，容易存在漏检的情况，且费时费力，不能适应当前智能制造的发展需求，因此，亟待一种高效可靠、且低成本的陶瓷裂纹识别手段，以解决上述问题。

发明内容

本发明提供一种陶瓷裂纹的图像分割方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种陶瓷裂纹的图像分割方法，所述方法包括以下步骤：

对包含陶瓷的图像进行预处理和图形分割，得到陶瓷图像，所述陶瓷图像为灰度图像；

提取所述陶瓷图像的裂纹，确定所述裂纹的最小外接矩形，将所述最小外接矩形所在图像区域作为待识别图像；

对所述待识别图像进行图像增强，采用滑窗法对图像增强后的待识别图像进行逐步分割，确定分割得到的局部图像是否存在裂纹，将存在裂纹的局部图像作为裂纹图像；

根据所述裂纹图像和所述陶瓷图像确定所述陶瓷的裂纹。

进一步，所述对包含陶瓷的图像进行预处理和图形分割，得到陶瓷图像，包括：

运用C-V模型对陶瓷图像进行分割，得到陶瓷外围轮廓曲线，将陶瓷外围轮廓曲线作为陶瓷图像。

进一步，所述陶瓷图像的裂纹采用边缘检测算法、阈值分割算法或最大类间方差法中任一种提取得到。

进一步，所述局部图像根据所述待识别图像等比例缩小得到，所述局部图像和所述待识别图像的比值大小范围为[0.01,0.5]。

进一步，所述局部图像的步长大小为所述局部图像的宽度。

进一步，所述对所述待识别图像进行图像增强的方法，包括：

基于点运算算法或邻域去噪算法对所述待识别图像进行图像增强。

进一步，所述根据所述裂纹图像和所述陶瓷图像确定所述陶瓷的裂纹，包括：

确定裂纹图像中裂纹所在的像素点，计算该像素点在裂纹图像中的灰度值和陶瓷图像中的灰度值的第一差值，若所述第一差值在阈值范围内，则将该像素点作为有效点；

若所述第一差值超出阈值范围，则确定该像素点在裂纹图像中的8个邻接点，分别计算所述8个邻接点在裂纹图像中的灰度值和在陶瓷图像中的灰度值的第二差值，将第二差值最小的邻接点作为有效点；

若8个所述第二差值均超出阈值范围，则以所述像素点为中心，确定一个9*9的像素点备选区域，按照沿所述裂纹图像的滑动方向从上到下的顺序，从像素点搜索区域中依次选取一个备选像素点，分别计算备选像素点在裂纹图像中的灰度值和在陶瓷图像中的灰度值的第三差值，将第三差值最小的邻接点作为有效点；