[发明专利]一种玻璃缺陷分割方法

说明书

本发明涉及玻璃缺陷分割技术领域，具体涉及一种玻璃缺陷分割方法。方法包括：根据待检测玻璃图像中各像素点的灰度值，得到各灰度级区域对应的各子灰度区域；获取各子灰度区域对应的轮廓区域和各子灰度区域对应的轮廓区域内的填充积液区；根据各子灰度区域对应的轮廓区域内的积液像素点的数量和填充积液区对应的平均连通宽度，得到各子灰度区域对应的聚合度；将聚合度大于聚合度阈值的子灰度区域记为空间灰度区域；根据各空间灰度区域对应的灰度共生矩阵，计算任意两个空间灰度区域之间的纹理相似度；根据任意两个空间灰度区域之间的纹理相似度，得到待检测玻璃图像中的缺陷区域。本发明提高了对玻璃缺陷进行识别的可靠性。

技术领域

本发明涉及玻璃缺陷分割技术领域，具体涉及一种玻璃缺陷分割方法。

背景技术

玻璃是工业领域和民用领域的重要材料之一，并且是一种易碎的建筑材料，因此其强度和安全性尤为重要。但是在玻璃生产过程中，由于工艺不到位、环境有污染等原因，会生产出有缺陷的玻璃，从而严重影响了玻璃的结构性能；玻璃在生产过程中所产生的缺陷主要包括气泡、划痕、结石和夹杂等。

在玻璃生产中对玻璃上的缺陷区域进行识别的方法往往是人工检测，而人工检测主要依靠检测人员的视觉以及经验，主观性较强，易于出错，进而导致对玻璃缺陷进行识别的可靠性较低。

发明内容

为了解决现有基于人工检测的方式对玻璃缺陷进行识别的可靠性较低的问题，本发明的目的在于提供一种玻璃缺陷分割方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明提供了一种玻璃缺陷分割方法包括以下步骤：

获取待检测玻璃图像；根据待检测玻璃图像中各像素点的灰度值，得到预设数量个灰度级对应的灰度级区域；所述灰度级区域包括待检测玻璃图像中灰度值为对应灰度级的像素点；

利用密度聚类算法分别对各灰度级区域中的各像素点进行处理，得到各灰度级区域对应的各子灰度区域；

获取所述各子灰度区域对应的轮廓区域和所述各子灰度区域对应的轮廓区域内的填充积液区，所述填充积液区包括子灰度区域对应的轮廓区域内灰度值不属于对应灰度级的像素点，记为积液像素点；根据所述各子灰度区域对应的轮廓区域内的积液像素点的数量和填充积液区对应的平均连通宽度，得到所述各子灰度区域对应的聚合度；将聚合度大于聚合度阈值的子灰度区域记为空间灰度区域；

根据各空间灰度区域对应的灰度共生矩阵，计算任意两个空间灰度区域之间的纹理相似度；根据任意两个空间灰度区域之间的纹理相似度，将各空间灰度区域进行分组，得到各组对应的各聚类区域；

根据各聚类区域，得到待检测玻璃图像中的缺陷区域。

优选的，根据待检测玻璃图像中各像素点的灰度值，得到预设数量个灰度级对应的灰度级区域，包括：

根据待检测玻璃图像中各像素点的灰度值，统计得到对应的灰度直方图；

根据灰度直方图和多阈值大津法，将待检测玻璃图像划分为预设数量个灰度级区域。

优选的，获取所述各子灰度区域对应的轮廓区域，包括：

对于任一灰度级区域对应的任一子灰度区域：

确定该子灰度区域对应的各像素点对应的行坐标中的最大值，记为最大行坐标；确定该子灰度区域对应的各像素点对应的行坐标中的最小值，记为最小行坐标；

对最大行坐标和最小行坐标之间的行进行遍历，获取每一行包含的该子灰度区域对应的像素点中列坐标最大的像素点，记为第一像素点；获取每一行包含的该子灰度区域对应的像素点中列坐标最小的像素点，记为第二像素点；

将每一行对应的第一像素点和第二像素点作为对应行的两个端点；根据每一行对应的第一像素点和第二像素点，得到该子灰度区域对应的轮廓；将所述轮廓包含的区域记为该子灰度区域对应的轮廓区域。

优选的，根据所述各子灰度区域对应的轮廓区域内的积液像素点的数量和填充积液区对应的平均连通宽度，得到所述各子灰度区域对应的聚合度，包括：

对于任一子灰度区域：