[发明专利]一种玻璃纤维板裂纹检测方法及设备

说明书

本发明涉及材料测试与分析技术领域，具体涉及一种玻璃纤维板裂纹检测方法及设备，具体是通过利用光学手段采集待检测玻璃纤维板的可见光表面图像，进而获取预处理后的可见光表面图像，基于该预处理后的可见光表面图像来测试或分析材料，测试预处理后的可见光表面图像中存在的各个裂纹缺陷，从而确定待检测玻璃纤维板的裂纹信息，所述裂纹信息：待检测玻璃纤维板是否存在裂纹区域以及各个初始的裂纹区域。本发明通过对待检测玻璃纤维板的可见光表面图像进行材料测试和分析，从而确定待检测玻璃纤维板的裂纹信息，有效提高了玻璃纤维板裂纹检测的检测准确性，可用于实现新材料检测、计量、相关标准化、认证认可服务等。

技术领域

本发明涉及材料测试与分析技术领域，具体涉及一种玻璃纤维板裂纹检测方法及设备。

背景技术

玻璃纤维板又称为玻璃纤维隔热板，玻纤板，玻璃纤维合成板等，由玻璃纤维材料和高耐热性的复合材料合成，不含对人体有害石棉成份，具有较高的机械性能和介电性能，较好的耐热性和耐潮性，有良好的加工性。玻璃纤维板不仅可用于塑胶模具、注塑模具、机械制造、成型机、钻孔机、注塑机、电机、台面研磨垫板等，还可用于空调房间墙面、通风沟道、沟壁作保温材料以及广播录音室双层墙作隔声、保温材料等。当玻璃纤维板表面出现裂纹缺陷时，将会导致玻璃纤维板的隔音、保温等效果降低。因此，检测玻璃纤维板表面的裂纹缺陷是保证玻璃纤维板使用效果的关键环节。

现有技术中公开号为CN114359195A的专利文件公开了一种玻璃幕墙裂纹检测方法，具体是采集玻璃幕墙图像，并将其转化成灰度图像，基于改进的ULBP(Uniform LocalBinary Pattern，均匀局部二进制模式)描述子，计算灰度图像的第一特征，对灰度图像的第一特征进行降维，得到宏特征，将宏特征输入分类器，通过分类器检测玻璃幕墙图像是否存在裂纹。该检测方法中的ULBP描述子无法准确地检测出深度浅、强度弱的裂纹像素点，容易造成裂纹误检现象。另外，该检测方法通过分类器进行裂纹判断识别，分类器识别裂纹的过程较为繁杂，需要大量的数据样本，且分类器识别裂纹存在较高的训练精度要求，很难准确地识别出图像特征不明显的弱裂纹。因此，该检测方法的裂纹检测准确性较低。

发明内容

为了解决上述现有裂纹检测准确性较低的问题，本发明的目的在于提供一种玻璃纤维板裂纹检测方法及设备。

本发明提供了一种玻璃纤维板裂纹检测方法，包括以下步骤：

获取待检测玻璃纤维板的可见光表面图像，并对可见光表面图像进行预处理，进而得到预处理后的可见光表面图像中的各个像素点对应的第一特征值和第二特征值；

根据各个像素点对应的第一特征值和第二特征值，确定预处理后的可见光表面图像中的各个像素点对应的线状特征值；

根据各个像素点对应的第一特征值、第二特征值以及灰度值，确定预处理后的可见光表面图像中的各个像素点对应的优化因子；

根据各个像素点对应的第一特征值、第二特征值、线状特征值以及优化因子，确定预处理后的可见光表面图像中的各个像素点对应的线状判定指标值；

根据预处理后的可见光表面图像中的各个像素点对应的线状判定指标值，确定待检测玻璃纤维板的特征增强显著图像，进而确定待检测玻璃纤维板的裂纹信息，所述裂纹信息：待检测玻璃纤维板是否存在裂纹区域以及待检测玻璃纤维板的各个初始的裂纹区域。

进一步的，还包括：

获取待检测玻璃纤维板的各个初始的裂纹区域中的各裂纹边缘像素点对应的第一相关像素点和第二相关像素点，根据各个初始的裂纹区域中的各裂纹边缘像素点及其对应的第一相关像素点和第二相关像素点对应的线状判定指标值，确定各个初始的裂纹区域中的每个裂纹边缘像素点对应的裂纹判定系数；

根据各个初始的裂纹区域中的每个裂纹边缘像素点对应的裂纹判定系数，确定待检测玻璃纤维板的各个最终的裂纹区域。