[发明专利]一种基于图像处理的塑料制品成型控制方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的塑料制品成型控制方法，涉及人工智能领域，主要用于目标凹坑检测去除。包括：获取目标灰度图像；对灰度图像进行滑窗，获取每个滑窗区域灰度共生矩阵，对每个滑窗区域的对比度值进行聚类，得到可能凹坑像素；计算其向心率；获取大于第一阈值所有像素点坐标；以同一凹坑像素点坐标均值做圆，计算梯度符合率；改变设定半径，获取所有最大梯度符合率进行高斯平滑，得到对应角度的边界圆，进行拟合得到凹坑边界。计算梯度变化率，计算凹坑区域破损程度调整对应注塑工艺。根据本发明提出的技术手段，能够准确确定凹坑边界，根据破损程度进行相应工艺调整，解决了生产异常，显著提高了生产效率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于图像处理的塑料制品成型控制方法。

背景技术

在注塑件成型工艺中由于注射压力小，模具设计不合理等原因导致注塑件存在凹坑，而凹坑的存在影响注塑件的外观和使用寿命，本发明设计一种凹坑检测方法，获取凹坑的凹陷程度和面积，辅助调整注塑件的设备参数减少凹坑异常的存在。

常规的阈值分割方法虽然能够获取凹陷的位置，但无法获取凹陷的准确边界，同时会收到其他纹理和光照干扰，使得现有方法检测凹坑更不精确，甚至存在漏检现象，不利于通过工艺控制调整来解决凹坑异常问题。

本发明提出一种能够检测不明显凹坑的检测和边缘确定方法，可以排除光线与注塑件本身纹理的干扰，获得不明显凹坑的准确轮廓和凹陷程度，从而调整注塑工艺解决生产异常。

发明内容

本发明提供一种基于图像处理的塑料制品成型控制方法，以解决现有的问题。获取目标灰度图像；对灰度图像进行滑窗，获取每个滑窗区域灰度共生矩阵，对每个滑窗区域的对比度值进行聚类，得到可能凹坑像素；计算其向心率；获取大于第一阈值所有像素点坐标；以同一凹坑像素点坐标均值做圆，计算梯度符合率；改变设定半径，获取所有最大梯度符合率进行高斯平滑，得到对应角度的边界圆，进行拟合得到凹坑边界。计算梯度变化率，计算凹坑区域破损程度调整对应注塑工艺。

根据本发明提出的技术手段，通过灰度和纹理特征筛选出可能凹陷的像素，可以排除光线与目标本身纹理的干扰，然后通过凹陷的近圆特征并通过梯度进行筛选，能够准确的得到凹陷的清晰边界和破损程度，从而根据凹坑的破损程度进行对应工艺的处理，有效的去除了目标生产过程中的凹坑缺陷，显著提升了生产效率。

本发明采用如下技术方案，一种基于图像处理的塑料制品成型控制方法，包括：

采集目标图像，并进行灰度化处理，得到目标灰度图像；

以设定窗口对所述灰度图像进行滑窗，得到多个滑窗区域，获取每个滑窗区域的灰度共生矩阵，根据所述灰度共生矩阵计算每个滑窗区域的对比度值；

对每个滑窗区域中所有像素点的对比度值进行聚类，得到每个滑窗区域中所有疑似凹坑像素点；

利用K-means聚类对滑窗集合求得的对比度值进行聚类处理，聚类处理的所需的类别数为3；

计算各类别的对比度均值，选择对比度均值处于中间的类别集合，该类别集合所对应的滑窗内的像素即为可能凹坑像素；

获取每个滑窗区域内每个疑似凹坑像素的梯度方向向量，根据所述梯度方向向量计算每个滑窗区域内每个疑似凹坑像素点的向心率；

根据所述梯度方向向量计算每个滑窗区域内每个凹坑像素点的向心率的方法为：

以滑窗内第j个可能凹坑像素为凹坑中心，从水平方向出发，将滑窗划分为8个方向；

获取第j个凹坑中心的梯度方向向量，根据该凹坑中心的梯度方向向量计算该像素8个方向上的平均向心率L，表达式为：