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申请/专利权人：鹤山市鑫博鞋业有限公司

摘要：本发明涉及鞋体检测技术领域，具体涉及一种鞋体表面瑕疵在线检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集包含至少一种缺陷的鞋体表面图像，并进行图像预处理操作，得到第一图像集；对所述第一图像集中各元素的坐标系进行变换，得到第二图像集；对所述第二图像集进行变换，得到所述第二图像集对应鞋体表面轮廓及纹理的第一特征集；根据所述第一特征集各元素对应鞋体表面轮廓及纹理的影响因子梯度，确定第二图像集对应鞋体表面缺陷类别的第二特征集。本发明可以自动高效对鞋体表面进行全面扫描检测,识别多种缺陷，与人工检查相比,可以检测出更多细微缺陷,定位缺陷位置，可以定量评估鞋体表面缺陷严重程度。

主权项：1.一种鞋体表面瑕疵在线检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集包含至少一种缺陷的鞋体表面图像，并进行图像预处理操作，得到第一图像集；对所述第一图像集中各元素的坐标系进行变换，得到第二图像集；对所述第二图像集进行变换，得到所述第二图像集对应鞋体表面轮廓及纹理的第一特征集；根据所述第一特征集各元素对应鞋体表面轮廓及纹理的影响因子梯度，确定第二图像集对应鞋体表面缺陷类别的第二特征集；根据所述第二特征集构建鞋体表面缺陷分类器，并根据所述鞋体表面缺陷分类器对目标鞋体表面图像进行缺陷识别；其中，对所述第一图像集中各元素的坐标系进行变换，得到第二图像集，包括：检测所述第一图像集中各元素的轮廓线,并确定极坐标的原点；检测所述第一图像集中各元素的轮廓线方向,并计算所述第一图像集中各元素的轮廓线的主方向角度；以线路的主方向角度为极轴，并根据极坐标的原点建立极坐标系统，其中，以0-360度作为极轴范围，以鞋体长度作为最大极径；使用三次Lagrange插值法，将所述第一图像集内元素转换至所述极坐标系统中，生成极坐标图像；根据极坐标图像中每个点在鞋体表面的实际位置，对极坐标图像进行几何变换，得到第二图像集；其中，检测所述第一图像集中各元素的轮廓线,并确定极坐标的原点，包括：根据所述第一图像集中各元素的线路轮廓,提取第一轮廓点集；计算第一轮廓点集的最小外接矩形,得到矩形的四个顶点坐标；将四个顶点坐标中水平以及竖直方向对称的两个顶点的中间点的坐标平均值,确定为极坐标的原点；其中，检测所述第一图像集中各元素的轮廓线方向,并计算所述第一图像集中各元素的轮廓线的主方向角度，包括：使用Sobel算子获取所述第一图像集中各元素的每个像素点的在横、纵坐标方向的梯度值，并根据所述梯度值计算每个像素的梯度方向；将图像划分为多个小区域，并在每个区域内构建梯度方向的直方图；通过公式：，对直方图的每个方向区间进行加权，得到加权梯度方向直方图,其中，bin为一个方向区间，（，）和分别为区域的中心坐标和高斯加权的标准差，为梯度的幅值，x、y为像素点的横纵坐标，为梯度方向角度；对每个区域的加权梯度方向直方图，构建一个数据矩阵D，并通过公式：，计算数据矩阵D的协方差矩阵C，其中，为数据矩阵D的均值向量，N为数据点的数量，为数据矩阵D中的第i行；对协方差矩阵C进行特征值分解，得到特征值和特征向量；选择与最大特征值对应的特征向量作为主方向；通过公式：，将转换为角度值，其中，分别为特征向量的y和x分量；其中，根据极坐标图像中每个点在鞋体表面的实际位置，对极坐标图像进行几何变换，得到第二图像集，包括：获取每个像素点在极坐标系中初始极坐标；通过公式：，计算每个像素点的变换后的极坐标；对变换后的极坐标的像素值进行平滑处理，并将每个变换后的极坐标点映射到新位置，重新构建新图像的像素，得到第二图像集；其中，对变换后的极坐标的像素值进行平滑处理，并将每个变换后的极坐标点映射到新位置，重新构建新图像的像素，得到第二图像集，包括：对变换后的极坐标对应的每个像素点，计算与其他像素点的欧几里得距离;通过基函数：对每个欧几里得距离填充插值矩阵A，其中，为预设的展宽参数；求解线性方程组，得到每个基函数的权重向量，其中，为未变换的图像的像素值向量；对于每个变换后的新位置，计算其与变换前像素位置的距离，并通过基函数和权重向量确定新位置的像素值；对变换前图像中的每个像素点，根据目标分辨率计算在变换后图像中的对应位置；定义窗函数和核，并对每个重采样点，计算窗函数和核在该点的值，得到加权平均值；根据加权平均值，确定新图像中对应位置的像素值。

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