[发明专利]一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法及系统

权利要求书

1.一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法，其特征在于，包括：

获取汽车盖板表面图像；

利用凸包算法得到汽车盖板表面图像的目标区域，对目标区域进行不同尺度下的超像素块分割，得到不同尺度下目标区域的分割图像；

根据不同尺度下的各目标区域分割图像中每个像素块的灰度值及灰度方差对不同尺度下的目标区域中的分割图像中像素块进行筛除得到不同尺度下的疑似异常区域；

根据不同尺度下疑似异常区域中各像素块的位置关系计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第一注意力，根据不同尺度下疑似异常区域中各像素块的色彩特征参数计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第二注意力；

根据得到的不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第一注意力和第二注意力计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的注意力，将不同尺度下疑似异常区域中各像素块的注意力值作为其内部像素点的像素值；

构建不同尺度下疑似异常区域的疑似异常区域注意力图像，利用不同尺度下疑似异常区域的疑似异常区域注意力图像构建汽车盖板表面图像注意力图像；

根据汽车盖板表面图像注意力图像中像素点的像素值提取异常区域；

根据异常区域中像素点的数量和像素值对汽车盖板的质量进行检测。

2.根据权利要求1所述的一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法，其特征在于，所述根据汽车盖板表面图像注意力图像中像素点的像素值提取异常区域的方法如下：

根据设定的异常阈值对汽车盖板表面图像注意力图像中的像素点进行异常判断，将大于等于异常阈值的像素点判定为异常像素点，将异常像素点的像素值赋值为该像素点的像素值，其余像素点为正常像素点，将正常像素点的像素值赋值为0，根据此方法提取汽车盖板表面图像注意力图像中所有的的异常像素点，异常像素点所得到的连通域即为异常区域。

3.根据权利要求1所述的一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法，其特征在于，所述对不同尺度下的目标区域中的分割图像中像素块进行筛除得到不同尺度下的疑似异常区域的方法为：获取汽车盖板表面图像的灰度方差，根据不同尺度下的目标区域中的分割图像中像素块的灰度方差和灰度均值以及汽车盖板表面图像的灰度方差对不同尺度下的目标区域中的分割图像中像素块进行筛除得到不同尺度下的疑似异常区域，即不同尺度下更新后的目标区域，具体的筛选条件如下：

其中，为第个目标区域内第个像素块的灰度方差，为汽车盖板表面图像的灰度方差，为第个目标区域内第个像素块的灰度均值，为非目标区域的所有像素点的灰度均值。

4.根据权利要求1所述的一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法，其特征在于，所述计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第一注意力的方法为：根据不同尺度下疑似异常区域中各像素块的中心点坐标和包含该像素块的疑似异常区域的中心点坐标基于空间信息对像素块的第一注意力进行计算，具体计算公式如下：

式中：表示像素块的第一注意力，为第个疑似异常区域内第个像素块，为待计算像素块的邻域像素块的数量，为待计算像素块的邻域像素块的序号，为待计算像素块的第个邻域像素块的中心点坐标，为包含该像素块的疑似异常区域的中心点坐标，为影响因子，为待计算像素块的第n个邻域像素块，表示欧式距离。

5.根据权利要求1所述的一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法，其特征在于，所述计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第二注意力的方法为：提取不同尺度下疑似异常区域中各像素块的R、G、B的色彩特征参数，根据不同尺度下色彩特征参数基于色彩信息对不同尺度下各像素块的第二注意力进行计算，具体计算公式如下：

式中：表示像素块的第二注意力，为第个疑似异常区域内第个像素块，为疑似异常区域内的像素块数量，代表第个像素块内像素点的R通道均值，为待计算像素块的通道均值，代表第个像素块内像素点的通道均值，为待计算像素块的通道均值，代表第个像素块内像素点的通道均值，为待计算像素块的通道均值，为第个像素块和待计算像素块的质心距离，c为包含待计算像素块的疑似异常区域边缘长度的一半。