[发明专利]一种基于互联网的防火门检测方法在审
申请号: | 202210732102.7 | 申请日: | 2022-06-26 |
公开(公告)号: | CN115116003A | 公开(公告)日: | 2022-09-27 |
发明(设计)人: | 周艳荣 | 申请(专利权)人: | 周艳荣 |
主分类号: | G06V20/52 | 分类号: | G06V20/52;G06V10/50;G06T7/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 235100 安徽省*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 互联网 防火门 检测 方法 | ||
1.一种基于互联网的防火门检测方法,其特点在于:包括以下工序:
步骤S1:获取防火门的外观图形数据;
步骤S2:对图像数据进行优化处理,得到图形信息;
步骤S3:按照图形信息进行防火门缺陷检测。
2.如权利要求1的一种基于互联网的防火门检测方法,其特点在于:步骤S2中的图像数据优化处理方法,具体如下:
S210:将待检测防火门的外观图形进行灰阶化处理,得到灰阶化处理后的待检测防火门的外观图形;
S220:按照处理后的待检测外观图形,得到待检测防火门的外观图形的灰阶直方图。
3.如权利要求2的一种基于互联网的防火门检测方法,其特点在于:步骤S3中的检测方法,具体如下:
S310:按照灰阶直方图,明确待检测防火门的外观图形中的每个缺陷处及其方位;
S320:按照待检测防火门的外观图形的灰阶直方图,得到待检测防火门的外观图形中的每个灰阶值在整个图像上出现的频次;
S330:将待检测防火门的外观图形中的每个像素点对应的灰阶值导入到该外观图形对应的一维高斯混合函数;
S340:按照每个像素点对应的灰阶值在缺陷模型中的几率值和在背景模型中的几率值,将两者作比较;
S350:按照待检测防火门的外观图形中的每个缺陷处及其方位,明确每个缺陷处相对于总体缺陷处的集中因数;
S360:获得待检测防火门的外观图形中的每个缺陷处的灰阶值,并按照待检测防火门的外观图形中的每个缺陷处相对于总体缺陷处的集中因数和每个缺陷处的灰阶值,明确待检测防火门的各缺陷指示数;
S370:按照待检测防火门的各缺陷指示数,明确待检测防火门内是否存在对应缺陷种类的缺陷。
4.如权利要求3的一种基于互联网的防火门检测方法,其特点在于:
步骤S350包括:
S351:按照待检测防火门的外观图形中的每个缺陷处及其方位,明确每个缺陷处的各个关联缺陷处及其方位;
S352:按照每个缺陷处的方位及其各个关联缺陷处的方位,明确每个缺陷处与其各个关联缺陷处的直线距离,从而明确每个缺陷处的连接线对应的角度;
S353:按照每个缺陷处与其各个关联缺陷处的直线距离以及每个缺陷处的连接线对应的角度,明确每个缺陷处的各个角度等级对应的所有连接线总计数据之和;
S354:按照每个缺陷处的各个角度等级对应的所有连接线总计数据之和,明确每个缺陷处的各个角度等级对应的连接线比重数;
S355:按照每个缺陷处的各个角度等级以及各个角度等级对应的连接线比重数,明确每个缺陷处相对于总体缺陷处的集中因数。
5.如权利要求4的一种基于互联网的防火门检测方法,其特点在于:
步骤S353包括:
S3531:按照每个缺陷处与其各个关联缺陷处的直线距离,明确每个缺陷处对应的最大直线距离;
S3532:按照每个缺陷处与其各个关联缺陷处的直线距离以及对应的最大直线距离,计算每个缺陷处对应的最大直线距离和每个缺陷处对应的各个直线距离的相差数,并将每个缺陷处的各个直线距离相差数除以该缺陷处对应的最大直线距离,从而明确每个缺陷处的各个连接线总计数据,将每个缺陷处的各个连接线总计数据记为ci,明确每个缺陷处的各个连接线总计数据的运算公式如下所示:
fg=β/A;
β=A-ag;
其中,fg为每个缺陷处的各个连接线总计数据,A为每个缺陷处对应的最大直线距离,ag为每个缺陷处与其各个关联缺陷处的直线距离;
S3533:获得每个缺陷处的各个角度等级及其差数区间,并按照每个缺陷处的各个角度等级、各个连接线总计数据以及连接线对应的角度,明确每个缺陷处的各个角度等级对应的所有连接线总计数据之和。
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