[发明专利]一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法。该方法通过概率霍夫变换对电子设备采集的数据进行处理获得霍夫空间数据，将所有空间中高亮点对应的直线进行标记，将标记出所有直线的防水布划分为多个子块，获取每个子块中的疑似异常直线；将疑似异常直线定位至防水布上，以疑似缺陷直线为中心构建疑似异常区域；获取疑似异常区域的平均灰度值和排列熵，根据平均灰度值和排列熵得到疑似异常区域的异常程度，当异常程度大于预设阈值时，疑似异常区域为异常区域。在保证了检测效率的同时也提高了检测的准确度，提高了数据分析的可靠性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法。

背景技术

防水布是一种很重要的材料，在生产过程中要确保其质量保持在一定水平，质量不合格的防水布在实际应用中可能会带来很严重的影响。

在对防水布进行生产的过程中，通常需要对防水布的质量进行初步检测；而一般进行防水布检测的方法为人工检测或者机器检测，利用人工检测的效率较低并且检测结果的误差较大；利用机器检测通常是根据霍夫变换或者累计概率霍夫变换将防水布表面所有的直线检测出来，然后对每条直线进行检测分析；但霍夫变换分析的计算量较大，累计概率霍夫变换也往往会由于阈值设置的不合适而导致检测的直线不完整，从而降低了缺陷检测的准确度。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于防水布霍夫空间数据处理的异常识别方法，该方法包括以下步骤：

获取防水布表面区域的多帧初始图像；基于最佳阈值对任意所述初始图像进行累计概率霍夫变换得到所述初始图像中的所有直线，将所有所述直线在所述初始图像中进行标记；

将标记出所有所述直线的初始图像划分为多个子块，获取每个所述子块中的疑似缺陷直线；将所述疑似缺陷直线定位至所述初始图像中，以所述疑似缺陷直线为中心构建疑似缺陷区域；

获取所述疑似缺陷区域的平均灰度值和排列熵，根据所述平均灰度值和所述排列熵得到所述疑似缺陷区域的缺陷程度，当所述缺陷程度大于预设阈值时，所述疑似缺陷区域为缺陷区域；

其中，获取所述最佳阈值的方法为：

对所述初始图像进行标准霍夫变换得到多条标准直线；

将所述初始图像中的像素点依次进行累计概率霍夫变换，基于自设阈值得到所述初始图像中多条直线；根据所有所述直线与所有所述标准直线的差异得到差异度；

根据所述差异度以及所述自设阈值得到评价指标，每个所述自设阈值对应一个所述

评价指标，所述评价指标最小时对应的自设阈值为最佳阈值。

优选的，所述获取每个所述子块中的疑似缺陷直线的步骤，包括：

计算每个所述子块中所有直线的平均长度，根据所述平均长度得到所述子块内的参差度；

当所述参差度大于预设阈值时，计算所述子块内每条直线的长度与所述平均长度的差异，根据所述差异得到所述疑似缺陷直线。

优选的，所述根据所述平均长度得到所述子块内的参差度的步骤，包括：

获取任意所述子块内每条直线的长度与所述平均长度之间的差值，根据所述差值得到所述子块的参差度。

优选的，所述以所述疑似缺陷直线为中心构建疑似缺陷区域的步骤，包括：

以所述疑似缺陷直线为中心，向四周腐蚀扩张一定数量的像素点，腐蚀扩张区域为所述疑似缺陷区域。

优选的，所述根据所述平均灰度值和所述排列熵得到所述疑似缺陷区域的缺陷程度的步骤，包括：