[发明专利]一种基于机器视觉技术的镜片疵病自动分级方法

摘要

一种基于机器视觉技术的镜片疵病自动分级方法，包括以下步骤：1）图像二值化处理、2）摄像机标定处理、3）镜片图像分区、4）群体分类、5）个体分级、6）分级结果输出；本发明：针对镜片疵病图像，结合Otsu法动态阈值分割和摄像机标定，有效地获取镜片边缘图像和镜片疵病图像以及像素尺寸与物理尺寸的互换关系。通过提取疵病的无量纲参数（宽长比、矩形度、圆度等）和依据镜片检验标准，进行群体分类和个体分级。最后结合各种疵病对镜片的影响权重，确定最终的镜片分级结果，提高了镜片分级精度的稳定性，具有广泛的应用前景。

主权项

一种基于机器视觉技术的镜片疵病自动分级方法，包括以下步骤：1）图像二值化处理、2）摄像机标定处理、3）镜片图像分区、4）群体分类、5）个体分级、6）分级结果输出；其特征在于：1）、图像二值化处理：首先采用Otsu法对镜片灰度图像进行动态阈值获取二值图像；然后利用数学形态学分别获取镜片边缘图像和镜片疵病图像；2）、摄像机标定处理：对所述步骤1）处理后的镜片边缘图像进行圆拟合，获取镜片的像素半径，以镜片像素半径与镜片实际半径相运算，确定像素/毫米，记作pixel2mm的值；同时利用镜片的外边缘轮廓坐标点确定镜片质心；3）、镜片图像分区：结合镜片分区物理尺寸、pixel2mm及质心位置，分别创建一区、二区、三区模板；用模板与镜片的二值图像相并运算，获取相对应区域的疵病图像；4）、群体分类：提取疵病的无量纲参数：宽长比、矩形度、圆度，判断疵病属于杂质、羽毛、气泡的类型；5）、个体分级：分别对每个疵病按照相应的位置、大小、数量，确定该疵病的级别；6）、分级结果输出：综合各种疵病对镜片的影响权重，确定最终的镜片分级结果。