(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 202211298717.X (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 微山三利特不锈钢有限公司 地址 277600 山东省济宁市微山经济开发 区昭阳工业园5号 (72)发明人 俞胜　 (74)专利代理 机构 济宁仁礼信知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37383 专利代理师 李琼 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测 方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 该 方法包括： 获取不锈钢制品的表面灰度图像， 闭 合边缘内的区域记为待分析区域， 计算待分析区 域的形状特征指标； 根据待分析区域内像素点的 梯度方向和特征角度获得灰度特征指标； 根据形 状特征指标和灰度特征指标的比值得到第一可 能性； 确定阴影区域， 根据待分析区域与光源以 及其相邻的阴影区域得到第二可能性； 根据第一 和第二可能性得到第一显著度； 计算第二显著 度， 进而获得全局显著度， 利用全局显著度对表 面灰度图像进行增强， 对增强后的图像进行边缘 检测获取缺陷区域， 进而根据缺陷区域确定不锈 钢制品的质量。 本发明能够获取较为准确的缺陷 区域。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115375676 A 2022.11.22 CN 115375676 A 1.一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取不锈钢制品的表面灰度图像， 对图像进行边缘检测， 获取闭合边缘内的区域记为 待分析区域； 根据待分析区域的面积与该区域的最小外 接圆的面积得到形状特 征指标； 获取待分析区域内各像素点和最大灰度值对应的像素点的连线， 将各像素点对应的连 线与水平方向的夹角记为特征角度， 根据待分析区域内像素点的梯度方向和特征角度获得 灰度特征指标； 根据形状特 征指标和灰度特 征指标的比值得到第一可能性； 计算待分析区域内像素点的灰度值均值， 根据灰度值均值以及待分析区域的位置关系 确定阴影区域； 获取光源所在位置， 根据待分析区域的中心像素点分别与光源以及其相邻 的阴影区域中心像素点连线对应的角度得到第二可能性； 根据第一和 第二可能性得到第一 显著度； 根据表面灰度图像的纹理信 息获得第 二显著度， 根据第 一和第二显著度获得全局显著 度， 利用全局显著度对表面灰度图像进行增强， 对增强后的图像进行边缘检测获取缺陷区 域， 进而根据缺陷区域确定不锈钢制品的质量。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 其特征在于， 所述灰度特 征指标的获取 方法具体为： 其中， U表示待分析区域的灰度特征指标， 表示待分析区域内第i个像素点的梯度方 向对应的角度， 表示待分析区域内第i个像素点的特征角度， 表示待分析区域内像素点 的数量。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 其特征在于， 所述根据灰度值均值以及待分析区域的位置关系确定阴影区域具体为： 获取为包含关系的两个待分析区域， 当两个待分析区域的灰度值均值的差值大于灰度 阈值时， 将两个待分析区域中灰度值均值低的记为阴影区域。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 其特征在于， 所述获取光源所在位置， 根据待分析区域的中心像素点分别与光源以及其相 邻的阴影区域 中心像素点连线对应的角度得到第二可能性， 包括： 以表面灰度图像的中心像素点为原点构建直角坐标系， 获取光源所在位置的坐标， 以 及待分析区域和其相邻的阴影区域的中心像素点的坐标； 根据该待分析区域中心像素点的坐标和其相邻的阴影区域中心像素点的坐标， 计算该 待分析区域和所述相 邻的阴影区域中心像素点连线所在直线与水平方向的夹角角度， 同理 计算光源和该待分析区域中心像素点连线 所在直线与水平方向的夹角角度， 根据两个夹角 角度的差值得到第二可能性。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 其特征在于， 所述根据表面灰度图像的纹 理信息获得第二显著度具体为： 根据像素点和其邻域像素点的灰度值构建灰度共生矩阵， 根据 灰度共生矩阵获取该像 素点对应的灰度共生矩阵的熵 值和能量值； 同理， 构建邻域像素点对应的灰度共生矩阵， 并权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375676 A 2获取邻域像素点对应的灰度共生矩阵的熵值和能量值； 根据像素点对应的熵值和能量值与 其邻域像素点对应的熵值和能量 值计算第二显著度。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 其特征在于， 所述利用全局显著度对表面灰度图像进行增强具体为： 根据各待分析区域的全局显著度和灰度值均值， 以及待分析区域中每个像素点的灰度 值获取表面灰度图像中各待分析区域中每个像素点增强后的灰度值； 根据所述每个像素点 增强后的灰度值获取增强后的图像。 7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的不锈钢制品质量检测方法， 其特征在于， 所述根据缺陷区域确定不锈钢制品的质量具体为： 获取增强后的图像中所有缺陷区域的面积以及数量， 根据 所述面积以及数量得到质量 评价指标； 设置 评价阈值， 当质量评价指标小于 评价阈值时， 对应的不锈钢制品为差品。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375676 A 3