(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 202211277518.0 (22)申请日 2022.10.19 (71)申请人 江苏万森绿 建装配式建 筑有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县 长沙镇 港欣路1号 (72)发明人 董红梅　 (74)专利代理 机构 北京真致博文知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11720 专利代理师 娄华 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种金属板材缺陷智能检测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种金属板材缺陷智能检测 方法及系统， 涉及计算机视觉技术领域， 所述方 法包括获取金属板材表面的灰度图像； 获取每次 灰度级降维后灰度图像的灰度游 程矩阵； 获取每 次灰度级降维后灰度图像的降维可信度； 获取灰 度图像的最大 允许降维程度； 获取灰度图像中每 个像素点与该像素点邻域内像素点平均灰度值 差值的最大取值； 根据最大取值获取灰度图像中 每个像素点的平滑滤波窗口尺寸， 根据每个像素 点的平滑滤波窗口尺寸对灰度图像进行平滑滤 波处理， 获得目标灰度图像； 对目标灰度图像进 行边缘检测获取目标灰度图像中的缺陷区域； 本 发明解决相关技术中在对金属板进行缺陷检测 时无法实现对金属板表面缺陷的精确检测的技 术问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115359053 A 2022.11.18 CN 115359053 A 1.一种金属板材缺陷智能检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取金属板材表面的灰度图像； 对所述灰度图像进行连续灰度级降维处理， 获取每次降维后的灰度图像作为当前降维 灰度图像， 获取当前降维灰度图像的灰阶值， 以及每个灰阶值在当前降维灰度图像中的像 素点游程长度； 根据灰阶值和游程长度获取当前降维灰度图像的灰度游程矩阵； 根据所述 灰度游程矩阵获取当前降维灰度图像的降维可信度； 若当前降维灰度图像的降维可信度符合设定降维可信度阈值时， 停止降维处 理； 利用当前降维灰度图像的降维可信度及获得该当前降维灰度图像之前所有降维灰度 图像的降维可信度获取降维可信度方差， 设定方差阈值， 根据所述方差阈值和降维可信度 方差确定出最大允许降维程度； 以所述灰度图像中的每个像素点为中心像素点设置初始平滑滤波窗口， 利用最大允许 降维程度， 以及每个初始平滑滤波窗口内像素点的灰度值对该像素点的初始平滑滤波窗口 的尺寸进行调整， 获得 所述灰度图像中每 个像素点的平 滑滤波窗口尺寸； 根据每个像素点的平滑滤波窗口尺寸对所述灰度图像进行平滑滤波处理， 获得目标灰 度图像； 对所述目标 灰度图像进行边 缘检测获取 所述目标 灰度图像中的缺陷区域。 2.根据权利要求1所述的金属板材缺陷智能检测方法， 其特征在于， 获取当前降维灰度 图像的降维可信度的过程 为： 根据当前降维灰度图像的灰度游程矩阵中元素值的和与获得该当前降维灰度图像的 前一次降维灰度图像的灰度游程矩阵中元素值的和， 获取当前降维灰度图像的降维可信 度。 3.根据权利要求1所述的金属板材缺陷智能检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述方差 阈值和降维可信度方差确定出最大允许降维程度的过程中， 当降维可信度的方差值不大于 所述方差阈值时， 将当前降维灰度图像的降维可信度作为所述灰度图像的最大允许降维程 度； 当降维可信度的方差值大于所述方差阈值 时， 将获得当前降维灰度图像的前一次降维 图像的降维可信度最 为所述灰度图像的最大允许降维程度。 4.根据权利要求3所述的金属板材缺陷智能检测方法， 其特征在于， 所述方差阈值为 0.1。 5.根据权利要求1所述的金属板材缺陷智能检测方法， 其特征在于， 所述灰度图像 中像 素点的平 滑滤波窗口尺寸 通过下式确定： 式中， 为最大允许降维程度下每个灰阶包含的灰度级数量； 为灰度图像中每个初始 平滑滤波窗口的中心像素点灰度值； 为灰度图像 中每个初始平滑滤波窗口内或对初始平 滑滤波窗口进行调整后平滑滤波 窗口内第 个像素点的灰度值； 为灰度图像中每个初始 平滑滤波窗口内像素点的数量， 或对每个初始平滑滤波窗口进行调整后平滑滤波窗口内像权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359053 A 2素点的数量； 为平滑滤波窗口尺寸。 6.根据权利要求1所述的金属板材缺陷智能检测方法， 其特征在于， 所述根据每个像素 点的平滑滤波窗口尺寸对所述灰度图像进行平 滑滤波处 理， 获得目标 灰度图像的过程 为： 获取所述灰度图像中每 个像素点的平 滑滤波窗口尺寸； 获取所述像素点的平滑滤波窗口内像素点灰度值的平均值， 用所述像素点的平滑滤波 窗口尺寸内像素点灰度值的平均值将所述像素点平滑滤波窗口的中心像素点的灰度值进 行替换， 依 次将所述灰度图像中每个像素点的灰度值进行替换， 从而完成对所述灰度图像 的平滑滤波处 理， 获得所述目标 灰度图像。 7.根据权利要求1所述的金属板材缺陷智能检测方法， 其特征在于， 所述对所述目标灰 度图像进行边 缘检测获取 所述目标 灰度图像中的缺陷区域的过程 为： 获取所述目标 灰度图像的灰度直方图； 根据所述灰度直方图获取 所述边缘检测阈值； 根据所述 边缘检测阈值对所述目标 灰度图像进行边 缘检测。 8.根据权利要求1所述的金属板材缺陷智能检测方法， 其特征在于， 所述边缘检测为 Canny算子边 缘检测。 9.一种金属板材缺陷智能检测系统， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取 金属板材表面的灰度图像； 灰度游程矩阵确定模块， 用于所述图像获取模块获取的灰度图像进行连续灰度级降维 处理， 获取每次 降维后的灰度图像作为当前降维灰度图像， 获取当前降维灰度图像的灰阶 值， 以及每个灰阶值在当前降维灰度图像中的像素点游程长度； 根据灰阶值和游程长度获 取当前降维灰度图像的灰度游程矩阵； 降维程度确定模块， 用于根据 所述灰度游程矩阵确定模块获取的灰度游程矩阵获取当 前降维灰度图像的降维可信度； 若当前降维灰度图像的降维可信度符合设定降维可信度阈 值时， 停止降维处理； 利用当前降维灰度图像的降维可信度及获得该当前降维灰度图像之 前所有降维灰度图像的降维可信度获取降维可信度方差， 设定方差阈值， 根据所述方差阈 值和降维可信度方差确定出最大允许降维程度； 平滑滤波模块， 用于以图像获取模块获取的灰度图像中每个像素点为中心像素点设置 初始平滑滤波窗口， 利用最大允许降维程度， 以及每个初始平滑滤波窗口内像素点的灰度 值对该像素点的初始平滑滤波窗口的尺寸进 行调整， 获得所述灰度图像中每个像素点的平 滑滤波窗口尺寸； 根据每个像素点的平滑滤波窗口尺寸对所述灰度图像进行平滑滤波处 理， 获得目标 灰度图像； 缺陷获取模块， 用于对所述平滑滤波模块获取的目标灰度图像进行边缘检测获取所述 目标灰度图像中的缺陷区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359053 A 3