[发明专利]基于结构纹理特征的灯管质量检测与瑕疵分类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于结构纹理特征的灯管质量检测与瑕疵分类方法及系统和系统，其利用滑动窗口和纹理特征提取方法获取灯管瑕疵部位；将待分类瑕疵图像和预收集的各类瑕疵样本图像分割成n个子窗口，并为所有子窗口计算ST描述子；利用计算出的ST描述子为待检测图像的每一个子窗口与所有类分别计算子窗口‑类间相似度，进而计算图‑类间相似度，最终将待分类瑕疵图像归类为图‑类间相似度最大的一类。本节能灯管成品质量检测方法，检测效率和分类精度高，同时大大降低了检测人员的劳动强度。

主权项

一种基于结构纹理特征的灯管质量检测与瑕疵分类方法，其特征在于，包括：(1)对各类别瑕疵采集一个或多个样本图像，建立样本库；令各个类别为C_j,j＝1,...,z，其中z为总的类别数,C＝{C₁,C₂,…,C_z}；(2)实时采集待检测的灯管图像，得到待检测图像；(3)利用滑动窗口和纹理特征提取方法检测待检测图像是否存在瑕疵，若待检测图像不存在瑕疵，则判断为合格灯管；若待检测图像存在瑕疵，计算出待检测图像中包含瑕疵的感兴趣区域；(4)截取瑕疵图像的感兴趣区域，视为待分类图像X，针对每一个待分类图像，将其分割为n个子窗口，将样本库中的每一个样本图像分割成n个子窗口，将每个样本图像视为n个小窗口的集合；n为大于零的自然数；(5)为步骤(4)得到的所有子窗口计算ST描述子；(6)利用ST描述子为待分类图像的每一个子窗口与每一个类中的子窗口分别计算子窗口‑类间相似度；(7)计算待分类图像与每一个类的样本图像的图‑类间相似度；(8)将待分类图像归类为图‑类间相似度最大的一类；重复步骤(2)‑(8)实现对多个节能灯管的质量检测和瑕疵分类。