[发明专利]一种太阳能热水器生产质量检测方法

权利要求书

1.一种太阳能热水器生产质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将采集到的太阳能集热板图像进行灰度转换和小波变换获得四个子带，所述子带包括一个低频子带和三个高频子带；

获取所述子带的主特征向量，并基于所述主特征向量确定各个像素点的纹理细节结果；

基于各个像素点的纹理细节处理结果确定前景像素点，并计算各个前景像素点的纹理响应度；

基于前景像素点与边缘像素点的最小距离值和所述纹理响应度确定所述前景像素点的纹理缺失度；

基于各个前景像素点的纹理缺失度确定分割阈值，基于所述分割阈值对前景像素点对应的前景图像进行全局阈值分割，获得缺陷区域；

计算缺陷区域的缺陷区域面积与前景图像面积的比值，将比值大于标准值的前景图像对应的集热板确定为不合格太阳能集热板；

所述基于前景像素点与边缘像素点的最小距离值和所述纹理响应度确定所述前景像素点的纹理缺失度包括：

计算各个前景像素点的平均纹理响应度和纹理响应度标准差；

基于所述平均纹理响应度、纹理响应度标准差以及前景像素点的纹理缺失度确定各个前景像素点的权重；

将前景像素点的纹理缺失度、最小距离值和权重的乘积确定为对应前景像素点的纹理缺失度；

所述基于各个前景像素点的纹理缺失度确定分割阈值，基于所述分割阈值对前景像素点对应的前景图像进行全局阈值分割，获得缺陷区域包括：

计算所有边缘像素点的边缘纹理缺失度均值；

将前景像素点纹理缺失度与边缘纹理缺失度的欧式距离作为分割阈值，基于所述分割阈值对所述前景图像进行分割；

将欧式距离大于经验值的前景像素点确定为缺陷像素点，将缺陷像素点对应的区域确定为缺陷区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述子带的主特征向量，并基于所述主特征向量确定各个像素点的纹理细节结果包括：

获得所述子带的矢量矩阵，基于所述矢量矩阵获得第一协方差矩阵，并基于所述第一协方差矩阵的特征值矩阵和特征向量矩阵确定各个子带的主特征向量；

获得坐标系中指定位置的像素点的主特征向量，基于所述主特征向量获得对应像素点的纹理细节结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述子带的矢量矩阵，基于所述矢量矩阵获得第一协方差矩阵，并基于所述第一协方差矩阵的特征值矩阵和特征向量矩阵确定各个子带的主特征向量包括：

将所述子带中各个像素点的像素值标准化，获得标准化像素值；

基于所述标准化像素值构建子带的矢量矩阵；

将所述矢量矩阵中在同一方向的向量确定为子带的特征向量，其中所述特征向量按列排列成特征向量矩阵；

基于主成分分析将所述子带的特征向量压缩成一个，构建所述特征向量矩阵的第一协方差矩阵；

对所述第一协方差矩阵进行特征值分解，获得第一特征值和第一特征向量；

将所述第一特征向量中最大值对应的第一特征向量确定为主特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得坐标系中指定位置的像素点的主特征向量，基于所述主特征向量获得对应像素点的纹理细节结果包括：

以子带的左上角为原点，水平方向为x轴，垂直方向为y轴构建坐标系，获得所述坐标系中指定位置的像素点的主特征向量；

将所述像素点的主特征向量乘以主成分向量的转置，获得所述像素点逆变后的高维向量；

将所述高维向量归一化处理后获得所述像素点基于所述主特征向量的纹理细节结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个像素点的纹理细节处理结果确定前景像素点，并计算各个前景像素点的纹理响应度包括：

计算像素点的三个高频特征向量的纹理细节结果最大值，将低频特征向量的纹理细节结果与所述纹理细节结果最大值进行对比，若低频特征向量的纹理细节结果大于所述纹理细节结果最大值，则将对应的像素点确定为背景像素点；

若低频特征向量的纹理细节结果小于或等于所述纹理细节结果最大值，则将对应的像素点确定为前景像素点；

计算所述前景像素点的基于纹理细节结果的纹理响应度；

根据纹理细节结果的纹理响应度确定所述前景像素点的纹理响应度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于前景像素点与边缘像素点的最小距离值和所述纹理响应度确定所述前景像素点的纹理缺失度之前，还包括：

通过canny算子对灰度图像进行边缘检测，获得边缘图像；

在所述灰度图像上分别以各个像素点为中心建立预设大小的搜索窗口，逐渐增大搜索窗口的大小，直到所述搜索窗口中出现边缘像素点；

计算所述各个像素点与对应边缘像素点的最小距离值。