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申请/专利权人：江苏新长江无缝钢管制造有限公司

摘要：本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像处理的无缝钢管质量检测方法，包括：采集无缝钢管灰度图像，根据无缝钢管灰度图像划分子块，计算块内方向趋同指数，获取钢管损伤趋同指数，构建划痕缺陷特征向量，计算划痕缺陷区别指数，确定划痕致损子块以及无划痕子块，构建缺陷二值图像，获取划痕损伤区域，对无缝钢管质量进行等级划分，完成对无缝钢管的质量检测。本申请旨在解决无缝钢管表面存在色斑、污渍及灰度分布不均导致对无缝钢管划痕缺陷检测的准确性不高的问题。

主权项：1.基于图像处理的无缝钢管质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集无缝钢管灰度图像；根据无缝钢管灰度图像划分子块；根据每个子块获取每个近似矩形区域的矩形方向以及每个角点的近心距；根据每个子块内所有近似矩形区域的矩形方向获取每个子块的块内方向趋同指数；根据每个子块的块内方向趋同指数以及所有角点的近心距获取每个子块的钢管损伤趋同指数；根据钢管损伤趋同指数以及每个子块内所有像素点的灰度值，构建划痕缺陷特征向量；根据所有子块的划痕缺陷特征向量以及钢管损伤趋同指数获取每个子块的划痕缺陷区别指数；根据所有子块的划痕缺陷区别指数获取划痕致损子块以及无划痕子块；根据划痕致损子块、无划痕子块以及无缝钢管灰度图像，构建缺陷二值图像；根据缺陷二值图像获取划痕损伤区域，对无缝钢管质量进行等级划分；所述根据每个子块获取每个近似矩形区域的矩形方向以及每个角点的近心距，包括的具体方法为：采用LSD直线检测算法获取每个子块中每个近似矩形区域的矩形方向；采用角点检测算法获取每个子块的所有角点，将每个子块内每个角点与该子块内其余所有角点之间的距离的平均值记为每个子块内每个角点的关键点稀疏指数，将每个子块内关键点稀疏指数最小的角点记为近心角点，将每个角点与近心角点之间的距离记为每个角点的近心距；所述获取每个子块的块内方向趋同指数，包括：将每个子块内所有近似矩形区域的矩形方向的平均值记为线状主方向，将每个子块内每个近似矩形区域的矩形方向与每个子块的线状主方向的差值绝对值记为每个子块内每个近似矩形区域的方向偏差，每个子块的块内方向趋同指数与每个子块内所有近似矩形区域的方向偏差成负相关关系。

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