[发明专利]基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法

权利要求书

1.一种基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、开展疏解实验获得抄片：利用抄片机进行纤维浆料的疏解，通过真空抽吸使得纤维分布在平整的硬纸板上，放入烘箱中烘干获得成型的纤维抄片；

步骤2、抄片图像采集：将抄片放在摄像架上，采用工业相机进行抄片图像采集；

步骤3、图像边缘特征提取：基于Scharr算子进行边缘检测，得到整幅图片的边缘信息；

步骤4、二值化处理：将图像转化为hsv格式的颜色空间，定义黑色范围，将灰度图像转化为纯黑白的图像，经掩膜过后黑白转置；

步骤5、图像滑动邻域操作：选择ROI区域，采用滑动邻域循环遍历图像，计算各像素邻域范围内黑色像素的占比；

步骤6、计算方差：计算所有像素邻域范围内黑色像素占比的方差，表征纤维浆料分散均匀程度。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，其特征在于，步骤1中，将纤维分布在平整的硬纸板上，放入150℃的烘箱中烘干1小时后取出，获得成型的纤维抄片。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，其特征在于，步骤2中，多工况下的抄片需进行集中图像采集，并保证工业相机的焦距、曝光度设置不变，每次抄片放置的位置不变。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，其特征在于，步骤3中，Scharr算子内核为：

垂直方向的边缘用G_x算子与图像做卷积得到，水平方向的边缘用G_y算子与图像做卷积得到。

5.根据权利要求1或4所述的基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，其特征在于，步骤3中，边缘检测的步骤如下：

首先进行高斯模糊平滑降噪；进一步地将图像转化为灰度图像；接着基于Scharr算子内核求X和Y方向的梯度；最后相加X和Y方向的梯度绝对值，得到综合梯度的振幅图像。

6.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，其特征在于，步骤5中，采用2×3的邻域进行操作。

7.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，其特征在于，步骤6中，计算所有像素邻域范围内黑色像素占比的方差，公式为：

其中，x_i表示第i个像素邻域范围内黑色像素点数占邻域总像素点数的比值，x表示所有像素邻域范围内黑色像素占比的均值，s²表示所有像素邻域范围内黑像素占比的方差。

8.一种基于图像处理技术的纤维浆料分散均匀程度的评价系统，其特征在于，基于权利要求1-7任一项所述的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，实现纤维浆料分散均匀程度的评价。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，基于权利要求1-7任一项所述的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，实现纤维浆料分散均匀程度的评价。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，基于权利要求1-7任一项所述的纤维浆料分散均匀程度的评价方法，实现纤维浆料分散均匀程度的评价。