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申请/专利权人：绿萌科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种面向多功能分选系统的表面瑕疵图像检测方法，由被检测图像中某个像素点到某类的聚类中心的最短路径像素点集合中各像素点到下一跳像素点的距离与各像素点与对应聚类中心的色码差异状况的平方加权和因素给出该像素点归属于某类的权重系数的优化取值，对于该像素点可选择在不同类的权重系数的优化取值中数值最大且超过权重系数门限对应的类作为需要加入的类，有利于在图像检测中考虑聚类区域的连续性以提高检测精度，从而实现对表面瑕疵进行图像检测的边缘区分效果。

主权项：1.一种面向多功能分选系统的表面瑕疵图像检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，设多功能分选系统中果蔬彩色图像的像素点通过某个颜色模型的色码来表示颜色，则某个像素点与另一个像素点的色码差异状况通过色码最高位数一半数量的由色码进制数转化为十进制的差异绝对值和来确定；若从果蔬彩色图像中某个像素点可达到某类的聚类中心且存在多条路径，由其中某条路径中由该像素点到该类的聚类中心的各个像素点来构建若干个路径像素点集合，则在若干个路径像素点集合中满足其中各个像素点与该类的聚类中心的色码差异状况在色码差异门限范围内的条件时，获取元素个数最少的路径像素点集合设为该像素点到该类的聚类中心的最短可达路径像素点集合，具体的，确定像素点i,j与像素点i′,j′的色码差异状况函数SMCY[i,j,i′,j′]，计算公式如下： 其中，sli,j为像素点i,j在色码位数为l时的取值，i,j分别为像素点i,j在图像中的横纵坐标，E为色码最高位数，d为色码进制数；步骤2，由某个像素点到某类的聚类中心的最短可达路径像素点集合中各像素点到下一跳像素点的距离与各像素点与对应聚类中心的色码差异状况的平方加权和对于在果蔬彩色图像权重训练集的各图像中不同像素点到不同类的聚类中心之和来构建距离色码差异状况平衡权重优化函数，其中加权系数为距离色码差异状况平衡权重；当距离色码差异状况平衡权重优化函数对距离色码差异状况平衡权重的二阶导数大于零且一阶导数为零时，给出距离色码差异状况平衡权重使得距离色码差异状况平衡权重优化函数取极小值时距离色码差异状况平衡权重的优化取值，具体的，构建以α为自变量和加权系数的距离色码差异状况平衡权重优化函数Fα，计算公式如下：Fα＝ 其中，Bq为所述Q中图像q的聚类中心集合，Aq为所述Q中图像q的像素点集合，为在最短路径像素点集合Θk,c中由ik,jk往ic,jc方向像素点i,j的下一跳像素点，Q为果蔬彩色图像权重训练集；步骤3，当多功能分选系统给出的被检测图像被设定聚类中心后，由被检测图像中某个像素点到某类的聚类中心的最短路径像素点集合中各像素点到下一跳像素点的距离与各像素点与对应聚类中心的色码差异状况的平方加权和对于被检测图像中不同像素点到不同类的聚类中心之权重和来构建被检测图像聚类检测优化函数，其中加权系数为步骤2所得距离色码差异状况平衡权重的优化取值且某个像素点归属于某类的权重系数需满足在所有类时的归一化条件；当被检测图像聚类检测优化函数对所述权重系数的二阶导数大于零且一阶导数为零时，给出所述权重系数使得被检测图像聚类检测优化函数取极小值时权重系数的优化取值；对于某个像素点，选择在不同类的权重系数的优化取值中数值最大且超过权重系数门限对应的类作为需要加入的类，则将该类的聚类中心的色码相对应的颜色作为该类的颜色；若某些像素点无法归类，重新设置聚类中心至将所有的像素点归类，则完成表面瑕疵图像检测，具体的，构建被检测图像聚类检测优化函数Hωk,c,θ，具体计算公式如下： 其中，Y为所述被检测图像的聚类中心集合，X为所述被检测图像的像素点集合，θ为拉格朗日乘数，为加权系数，像素点ik,jk归属于第c类的权重系数为ωk,c。

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