[发明专利]基于人工智能的柔性皮革材料疥癣缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的柔性皮革材料疥癣缺陷检测方法，其特征在于，该检测方法包括：

采集待测皮革的待测表面图像，对所述待测表面图像进行预处理得到表面灰度图；

对所述表面灰度图与标准图像的灰度均值作差得到差值图，所述标准图像为无缺陷皮革的表面图像；将所述差值图进行灰度级量化得到差值量化图，所述差值量化图由不同灰度级通道组成；

对每个所述灰度级通道进行聚类得到多个簇；

对于所述差值量化图中的每个第一像素点，每个灰度级通道中距离所述第一像素点最近的簇为第一簇，根据所述第一像素点到每个第一簇的向量得到皮革像素差值向量；融合所述第一像素点对应的所有皮革像素差值向量得到第一融合向量；

获取所述差值量化图中的目标像素点，所述目标像素点是所述差值图中像素值最大的相应像素点；每个灰度级通道中距离所述目标像素点最近的簇为第二簇；根据所述目标像素点到每个第二簇的向量得到皮革最大差值向量；融合每个所述目标像素点对应的所有皮革最大差值向量得到第二融合向量；

计算每个第一像素点的所述第一融合向量与所述第二融合向量之间的相似度，得到皮革差值共生图像；

将所述待测表面图像与所述皮革差值共生图像输入语义分割网络得到缺陷检测结果；

所述对每个所述灰度级通道进行聚类得到多个簇的步骤包括：

对每个所述灰度级通道采用均值漂移聚类算法，找到每个所述灰度级通道中的多个聚类中心，聚类中心的数量为聚类所得到簇的数量，得到每个所述灰度级通道中的多个簇；

所述融合每个所述第一像素点对应的所有皮革像素差值向量得到第一融合向量的步骤包括：

将所有所述像素差值向量乘以各自的权重求和得到所述第一融合向量；所述权重为相应所述像素差值向量所对应的第一簇的像素数量与所有第一簇的像素总量的比值；

所述融合每个所述目标像素点对应的所有皮革最大差值向量得到第二融合向量的步骤包括：

将所有所述皮革最大差值向量乘以各自的权重求和得到所述第二融合向量；所述权重为相应所述皮革最大差值向量所对应的第二簇的像素数量与所有第二簇的像素总量的比值；

所述计算每个第一像素点的所述第一融合向量与所述目标像素点的所述第二融合向量之间的相似度的方法采用余弦相似度。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的柔性皮革材料疥癣缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述待测表面图像进行预处理得到表面灰度图的步骤包括：

灰度化所述待测表面图像得到初始灰度图；

对所述初始灰度图进行直方图均衡化处理得到所述表面灰度图。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的柔性皮革材料疥癣缺陷检测方法，其特征在于，所述计算每个第一像素点的所述第一融合向量与所述第二融合向量之间的相似度的步骤还包括：当目标像素点存在多个时，计算每个目标像素点的第二融合向量，以所有目标像素点的第二融合向量的均值计算与每个第一融合向量之间的所述相似度。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的柔性皮革材料疥癣缺陷检测方法，其特征在于，所述每个灰度级通道中距离所述第一像素点最近的簇为第一簇的获取步骤包括：以所述第一像素点为中心，在相应的灰度级通道中搜索与所述第一像素点最近的聚类中心，所述聚类中心所对应的簇为所述第一簇。

5.一种基于人工智能的柔性皮革材料疥癣缺陷检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4任意一项所述方法的步骤。