[发明专利]基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测快餐盒图像，根据所述快餐盒图像得到对应的粗略边缘图像；

根据所述粗略边缘图像，得到待检测快餐盒对应的顶部盒口边缘图像；

根据待检测快餐盒对应的顶部盒口边缘图像，得到待检测快餐盒的短射缺陷程度；

根据待检测快餐盒的短射缺陷程度，判断待检测快餐盒是否存在短射缺陷。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述粗略边缘图像，得到待检测快餐盒对应的顶部盒口边缘图像，包括：

获取粗略边缘图像中各有值像素点的坐标信息，根据各有值像素点的坐标信息构建有值像素点坐标信息集合，利用DBSCAN聚类算法对集合中的数据进行分类，得到多个分类；

基于各类别中对应像素点的坐标信息，得到各有值像素点对应圆心位置坐标；

利用均值漂移聚类算法对获得的圆心进行分组，得到多个组；计算各组内圆心对应像素点分布近似为圆形的概率；

根据各组内圆心对应像素点分布近似为圆形的概率得到待检测快餐盒对应的顶部盒口边缘图像。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法，其特征在于，利用如下公式计算各组内圆心对应像素点分布近似为圆形的概率：

其中，表示第g组内圆心对应像素点分布近似为圆形的概率值，表示第g组内第l个圆心对应的像素点个数，，表示第g组内所有圆心对应的像素点总个数，表示第g组内圆心的个数。

4.根据权利要求2所述的基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各组内圆心对应像素点分布近似为圆形的概率得到待检测快餐盒对应的顶部盒口边缘图像，包括：

判断各组内圆心对应像素点分布近似为圆形的概率是否大于设定阈值，若是，则判定对应组内圆心对应像素点分布为圆形；

对于判定为组内对应像素点分布为圆形的各组，获取各组内圆心对应的像素点的坐标，将各组内圆心对应的像素点的坐标采用ransac算法进行圆的拟合；

将拟合得到的圆形作为快餐盒顶部盒口边缘的备选圆形，从备选圆形中选出顶部盒口边缘对应的目标圆，将该目标圆作为待检测快餐盒对应的顶部盒口边缘。

5.根据权利要求2所述的基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法，其特征在于，所述基于各类别中对应像素点的坐标信息，得到各有值像素点对应圆心位置坐标，包括：

基于各类别中对应像素点的坐标信息，通过曲线多项式拟合方法得到各类别边缘对应的多项式方程；根据各类别边缘对应的多项式方程，计算各类别中各像素点的曲率值；根据各类别中各像素点的曲率值计算各类别中各像素点对应的曲率半径的大小；

构建粗略边缘图像中所有有值像素点的海森矩阵，获取各有值像素点对应的海森矩阵的特征向量和特征值，将各有值像素点对应的最小特征值对应的特征向量的方向作为对应像素点处的切线方向；

过粗略边缘图像中各有值像素点作对应的切线方向的垂线，得到各有值像素点对应的曲率半径的方向；根据粗略边缘图像中所有有值像素点的坐标、曲率半径的大小和曲率半径的方向，得到各有值像素点对应圆心位置坐标。

6.根据权利要求1所述的基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述快餐盒图像得到对应的粗略边缘图像，包括：

对所述快餐盒图像进行灰度化处理，得到对应的灰度化图像；

对所述灰度化图像进行滤波处理，得到滤波后图像；

利用canny边缘检测算法对滤波后图像进行边缘检测，得到待检测快餐盒对应的粗略边缘图像。

7.根据权利要求1所述的基于图像处理的快餐盒短射缺陷检测方法，其特征在于，所述根据待检测快餐盒对应的顶部盒口边缘图像，得到待检测快餐盒的短射缺陷程度，包括：

获取顶部盒口边缘处的像素点，对顶部盒口边缘处的各像素点建立设定大小的滑窗，获取滑窗内邻域像素点的灰度均值和像素点自身的灰度值；

根据顶部盒口边缘处的各像素点对应的滑窗内邻域像素点的灰度均值和像素点的灰度值，计算顶部盒口边缘处的各像素点对应的短射概率；

统计短射概率大于设定短射概率阈值的像素点的个数，作为待检测快餐盒的短射缺陷程度。