(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211140450.1 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 相国新材 料科技江苏有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安市城东 镇 立发大道 99号-9 (72)发明人 张言　陈庆安　石全强　 (51)Int.Cl. G06T 7/187(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 5/40(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品 质量检测方法 (57)摘要 本发明涉及聚苯颗粒产品质 量检测技术领 域， 具体涉及一种基于计算机视觉技术的聚苯颗 粒产品质量检测方法， 该方法包括： 获取聚苯颗 粒灰度图像， 构建图像的灰度依赖矩阵， 获取各 灰度级对应的依赖元素； 获取最大依赖元素， 计 算最大依赖元素的相关性指标， 根据所述相关性 指标的二阶矩计算第一评价系数； 获取最大依赖 元素的差异性指标， 根据差异性指标和相关性指 标的比值得到第二评价系数， 根据最高灰度级中 各依赖元素的差异计算第三评价系数； 根据第 一、 第二和第三评价系数得到均匀性评价， 根据 所述均匀性评价指标得到聚苯颗粒产品质量评 价。 本发明能够较为准确且高效地检测聚苯颗粒 产品的质量。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115222761 A 2022.10.21 CN 115222761 A 1.一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其特征在于， 该方法包括 以下步骤： 获取聚苯颗粒灰度图像， 对聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值进行灰度级的划 分； 对最大灰度级对应的像素点进行连通域处理， 获取最大 的连通域作为像素点的依赖距 离计算聚苯颗粒灰度图像的灰度依赖矩阵； 其中， 在一个依赖距离内将同一灰度级的所有 互相依赖的像素点记为 一个依赖元 素； 获取各灰度级中包含互相依赖的像素点数量最多的依赖元素记为最大依赖元素， 根据 各灰度级中最大依赖元素对应的概率和其他依赖元素对应的概率， 计算各灰度级中最大依 赖元素的相关性指标； 根据所述相关性指标的二阶矩计算第一评价系数； 根据各灰度级中最大依赖元素对应的概率和其他依赖元素对应的概率的差值， 计算各 灰度级中最大依赖元素的差异性指标； 根据所述差异性指标和相关性指标的比值得到第二 评价系数； 根据最高灰度级中各依赖元 素包含的像素点数量的差异计算第三评价系数； 根据第一评价系数、 第二评价系数和第三评价系数得到均匀性评价， 根据所述均匀性 评价指标得到聚苯颗粒产品质量评价； 当聚苯颗粒产品质量评价大于评价阈值， 聚苯颗粒 产品质量良好。 2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其 特征在于， 所述对聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值进行灰度级的划分具体为： 获 取聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值中最小值与最大值， 将在所述最小值与最大值 之间灰度区间平均划分为预设数量的灰度级。 3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其 特征在于， 所述计算聚苯颗粒灰度图像的灰度依赖矩阵具体为： 将依赖距离设置为与最大 的连通域大小相同， 将元 素之间的依赖阈值设置为0， 获取 灰度依赖矩阵。 4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其 特征在于， 所述相关性指标的获取 方法具体为： 其中， 表示灰度级为i时最大依赖元素的相关性指标， 表示最大依赖元素包含 的互相依赖的像素点数量， 表示灰度级中i最大依赖元素出现的概率， 表示 灰度级i中互相依赖的像素点数量 为j的依赖元 素出现的概 率。 5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其 特征在于， 所述第一评价系数的获取 方法具体为： 其中， DAMS表示第一评价系数， 表示聚苯颗粒灰度图像中灰度级的总数量， 表 示灰度级为 i时最大依赖元 素的相关性指标。 6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115222761 A 2特征在于， 所述差异性指标的获取 方法具体为： 其中， 表示灰度级为i 时最大依赖元素的差异性指标， 表示最大依赖元素包含的 互相依赖的像素点数量， 表示灰度级中i最大依赖元素出现的概率， 表示灰 度级i中互相依赖的像素点数量 为j的依赖元 素出现的概 率。 7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其 特征在于， 所述第二评价系数的获取 方法具体为： 其中， MON为第二评价系数， 表示聚苯颗粒灰度图像中灰度级的总数量， 表示灰 度级为i时最大依赖元 素的相关性指标， 表示灰度级为 i时最大依赖元 素的差异性指标。 8.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其 特征在于， 所述第三评价系数的获取 方法具体为： 其中， DEM为第三评价系数， 表示最高灰度级中依赖元素的数量， 表示第t个依赖元 素包含互相依赖的像素点数量， 表示第t－1个依赖元 素包含互相依赖的像素点数量。 9.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法， 其 特征在于， 所述第一评价系数、 第二评价系数和 第三评价系数与均匀性评价 成负相关关系； 所述均匀性评价与聚苯颗粒质量评价成正相关 关系。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115222761 A 3