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申请/专利权人：高视科技(苏州)股份有限公司

摘要：本申请是关于一种基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法。该方法包括：获取第一处理图像；对所述第一处理图像进行对比度增强处理以及样本方差阈值分割，得到第二处理图像；根据所述第一处理图像的亮斑图像进行区域分割，得到分割位置信息和区域分割图像；对所述区域分割图像进行局部自适应阈值分割，得到第三处理图像；根据所述第三处理图像对应的分割位置信息，确定所述第二处理图像在相应图像位置是否存在局部潜在缺陷图像；若存在局部潜在缺陷图像，则根据所述局部潜在缺陷图像去除所述第三处理图像中的潜在缺陷的图像信息，得到仅体现潜在倒影的待识别图像；根据所述第二处理图像和所述待识别图像进行透明待检物的缺陷类型识别。

主权项：1.一种基于图像分割的透明待检物缺陷识别方法，其特征在于，包括：获取第一处理图像，所述第一处理图像为透明待检物的拍摄图像；对所述第一处理图像进行对比度增强处理以及样本方差阈值分割，得到第二处理图像，所述第二处理图像为潜在缺陷对应的图像；根据所述第一处理图像的亮斑图像进行区域分割，得到分割位置信息和区域分割图像；对所述区域分割图像进行局部自适应阈值分割，得到第三处理图像，所述第三处理图像为潜在缺陷和潜在倒影对应的图像；根据所述第三处理图像对应的分割位置信息，确定所述第二处理图像在相应图像位置是否存在局部潜在缺陷图像；若存在局部潜在缺陷图像，则根据所述局部潜在缺陷图像去除所述第三处理图像中的潜在缺陷的图像信息，得到仅体现潜在倒影的待识别图像；根据所述第二处理图像和所述待识别图像进行透明待检物的缺陷类型识别，其中，根据所述第二处理图像和所述待识别图像进行透明待检物的缺陷类型识别包括：分析所述待识别图像和所述局部潜在缺陷图像中亮斑图像的关联关系，所述局部潜在缺陷图像包括第一亮斑图像和或第二亮斑图像，所述待识别图像包括第三亮斑图像，其中，所述第三亮斑图像的灰度值小于所述第一亮斑图像或所述第二亮斑图像；若存在所述第三亮斑图像为所述局部潜在缺陷图像的其中一个亮斑图像的倒影，则确定该其中一个亮斑图像为第一亮斑图像，确定所述第一亮斑图像相对应位置的缺陷为表面异物；确定所述局部潜在缺陷图像中除所述第一亮斑图像之外，其余的亮斑图像为第二亮斑图像，确定所述第二亮斑图像相对应位置的缺陷为内部异物。

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权利要求：

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