[发明专利]一种板面图像的边缘检测方法及装置

说明书

本发明属于工业检测技术领域，公开了一种板面图像的边缘检测方法及装置，所述板面图像的边缘检测方法包括：获取板面区域图像，从所述板面区域图像中截取边缘检测区；根据所述边缘检测区进行计算，确定板面边缘的顶点坐标；根据所述板面边缘的顶点坐标确定板面的边缘。本发明通过在小范围的边缘检测区中检测板面边缘的顶点坐标，再根据板面边缘的顶点坐标确定板面的边缘，无需对整个板面区域图像中的像素点分别进行计算判定，减少了计算量，同时避免了板面区域图像中光照不均或板面存在缺陷导致的板面边缘处图像的梯度小，检测结果容易出现误判的情况，使得到的板面边缘更加准确。

技术领域

本发明属于工业检测技术领域，具体地说，涉及一种板面图像的边缘检测方法及装置。

背景技术

边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个重要研究领域，边缘检测一般是通过标识数字图像中亮度变化明显的点来实现的。现有技术中的边缘检测方法大致可分为两类。第一类是通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。第二类是通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。然而，大多数图像中的边缘并不总是理想的阶梯边缘，进而导致现有的边缘检测方法所检测到的边缘结果准确性大打折扣。

目前大多刨花板生产企业都是依靠工人在连续生产线上用肉眼检测，判断生产出的刨花板板面是否存在缺陷，效率低下，漏检率和误检率高，目前还没有自动化的检测系统投入生产应用。机器视觉技术是工业无损检测技术的主流，使用机器视觉技术进行板面缺陷检测具有检测速度快、精度高、运行稳定等优点。

将机器视觉技术应用于板面缺陷检测的前提是对采集到的图像中的板面区域进行准确定位。然而在板材的边缘检测过程中，由于受到灯光照明、传送带边界等因素的影响，所采集到的图像中，板面的边缘处梯度小，不易识别，现有的边缘检测方法不能准确检测出板材图像中板面的边缘。板面边缘检测若出现错误，将直接影响对图像中板面区域的准确定位，造成所圈定的板面区域包含背景部分，或者部分板面缺失的情况，进而在后续检测板面缺陷时会出现漏检或误检的现象。因此，需要设计一种边缘检测方法，能针对边缘处梯度较小的板面图像进行检测，达到准确检测边缘的目的。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种板面图像的边缘检测方法及装置，所述板面图像的边缘检测方法通过在小范围的边缘检测区中检测板面边缘的顶点坐标，减少了计算量，同时避免了外界原因造成的板面图像中边缘处梯度小而引起的误判，使得到的板面边缘更加准确。

为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

一种板面图像的边缘检测方法，包括：

获取板面区域图像，从所述板面区域图像中截取边缘检测区；

根据所述边缘检测区进行计算，确定板面边缘的顶点坐标；

根据所述板面边缘的顶点坐标确定板面的边缘。

进一步地，所述边缘检测区为从所述板面区域图像的顶点(X,Y)处向板面区域图像内部截取的边长为a像素的正方形区域；

其中，板面区域图像的大小为m像素×n像素，所述a的设定满足：0.03≤a/m≤0.06，0.06≤a/n≤0.14；

根据边缘检测区确定板面边缘的顶点坐标的方法包括：

采用Canny算法计算所述边缘检测区中的所有边缘像素点；

采用霍夫变换对所得的边缘像素点进行直线检测，其中将直线的角度限制为0°和90°，任一直线中至少包括10个边缘像素点，得到多条水平的x向边缘直线和多条竖直的y向边缘直线；