(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211169965.4 (22)申请日 2022.09.26 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115294102 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 如东延峰钢结构有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县马塘镇 王渡村一组32号 (72)发明人 左有海　 (74)专利代理 机构 绍兴三人 行柯信知识产权代 理事务所(普通 合伙) 33495 专利代理师 朱亚飞 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/90(2017.01)G06T 5/00(2006.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/762(2022.01) 审查员 包雯静 (54)发明名称 基于机器视觉的不锈钢制品异常识别方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种基于机器视觉的不锈钢制品异常识别方法。 该 方法包括： 设定预设数量的初始聚类中心以及规 定形状和尺 寸的滑动窗口； 获得作为第一聚类中 心； 分别确定三个经过第一聚类中心的分别垂直 三个颜色通道方向的平面； 将三个平 面分别在对 应的方向进行移动， 直至平面中不存在像素点， 基于每个平面中原始的像素点数量和每次移动 后每个平面像素点的数量获得每个平面所对应 的颜色通道中的异常像素表现； 基于每个颜色通 道中的异常像素表现对表面图像进行灰度化处 理得到灰度图； 根据灰度图判断不锈钢制品是否 异常。 本发 明能够准确快速的识别不锈钢制品的 是否异常。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115294102 B 2022.12.30 CN 115294102 B 1.一种基于 机器视觉的不锈钢制品异常识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获得只包含不锈钢制品RGB格式的表面图像； 设定预设数量的初始聚类中心以及规定 形状和尺寸的滑动窗口； 根据滑动窗口的中心对应的向量、 滑动窗口中心在滑动窗口尺寸范围内的像素点对应 的向量以及表面图像像素点的数量获得滑动窗口的均值向量； 根据一个滑动窗口之前相 邻 的预设数量的滑动窗口的均值向的夹角得到滑动窗口调整后的均值向量并进 行聚类； 获得 不锈钢表面 正常像素值对应的聚类中心， 作为第一聚类中心； 分别确定三个经过第 一聚类中心的分别垂直三个颜色通道方向的平面； 将三个平面分 别在对应的方向进行移动， 直至平面中不存在像素点， 基于每个平面中原始的像素点数量 和每次移动 后每个平面像素点的数量获得每 个平面所对应的颜色通道中的异常像素表现； 基于每个颜色通道中的异常像素表现对表面图像进行灰度化处理得到灰度图； 根据 灰 度图判断不锈钢制品是否异常； 所述均值向量 为： 其中， 表示第i个滑动窗口中心对应的向量， 表示第i个滑动窗口中心在 半径为R的 范围内的点对应的向量； 表示两个向量的差值向量， 表示第i个滑动窗口中心在 半径为R的范围内的点的数量， 表示差值 向量的模； 表示图像中像素值与 相同 的像素点的数量， N表示表面 图像中像素点总数量；   表示第i个滑动窗口内所有差值向 量的均值， 也即是第i个滑动窗口 的均值向量； 所述调整后的均值向量 为： 其中， 表示第 个滑动窗口的均值向量， 表示第i个滑动窗以及之前相邻的窗口均 值向量之间第 个夹角； 表示需要计算的夹角数量； 表示第i个滑动窗口调整后的均 值向量； 所述异常像素表现： 其中， 表示在R通道方向第 个平面中点的数量， 表示在三个颜色方向中第 个 平面中点的数量均值； 表示R通道方向与聚类中心的最远距离； 表示R颜色通道中异 常权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294102 B 2像素表现； 所述基于每个颜色通道中的异常像素表现对表面图像进行灰度化处理得到灰度图包 括： 获得灰度值计算公式： 其中， 表示常规的图像灰度化； I表示灰度化后一个像素点的 灰度值， R、 G、 B分别表示一个像素点在R颜色通道、 G颜色通道、 B颜色通道中的值； ， ， 分别表示不锈钢表面异常在RGB颜色空间中不同颜色通道的异常像素表现归一化后的 值。 2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的不锈钢制品异常识别方法， 其特征在于， 所述设定预设数量的初始聚类中心以及规定形状和尺寸的滑动窗口包括： 基于初始聚类 中心在三维颜色空间中的距离均匀设置初始聚类中心的位置； 滑动窗口 为半径为R的球 体。 3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的不锈钢制品异常识别方法， 其特征在于， 所述获得不锈钢表面正常像素值对应的聚类中心， 作为第一聚类中心包括： 选择不同聚类 中心对应的滑动窗口内点的数量 最大的聚类中心为第一聚类中心。 4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的不锈钢制品异常识别方法， 其特征在于， 所述根据灰度图判断不锈钢制品是否异常包括： 获得灰度图中大于预设阈值的像素点， 为 异常像素点； 若异常像素点数量大于等于异常判断阈值， 则灰度图对应的不锈钢制品为异 常不锈钢制品。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294102 B 3