基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法。

背景技术：

1、地坪施工涂料表面的隆起，通常是由于施工不均、涂料性能不足造成的，地坪施工涂料表面常常会因为隆起导致涂层的耐用性和安全性下降，并且在使用中可能因为隆起导致一些事故的发生，所以在地坪涂料表面质量的分析中，能够有效检测隆起是非常重要的一环。

2、由于隆起区域的轮廓一般是不规则的，表现为波浪形、凸起或肿块状，所以传统方式下对于隆起的检测一般是利用sobel算子对整幅地坪表面图像进行识别，根据梯度方向获取图像的隆起边缘信息，将确定的隆起边缘连接则得到隆起区域。但是地坪施工涂料表面图像的采集是使用工业相机对地坪表面进行垂直拍摄，拍摄的图像中可能受光斑或漫反射影响，形成与隆起区域相似的特征，导致难以准确判断是隆起还是受光照影响，使得检测的准确性大打折扣，可能会导致虚假检测或漏检。

3、因此，如何通过sobel算子边缘检测算法，提高对地坪施工涂料表面的隆起区域识别的准确性成为亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法，以解决如何通过sobel算子边缘检测算法，提高对地坪施工涂料表面的隆起区域识别的准确性的问题。

2、本发明实施例中提供了一种基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法，该方法包括以下步骤：

3、采集地坪施工涂料表面的灰度图像，利用sobel算子对所述灰度图像进行边缘检测，得到所述灰度图像中的至少一个疑似隆起区域以及每个所述疑似隆起区域对应的疑似隆起边缘；

4、针对任一疑似隆起区域，计算所述疑似隆起区域对应的疑似隆起边缘中的每个像素点的梯度值，根据所述疑似隆起区域中的每个像素点的灰度值，以及所述疑似隆起边缘中的每个像素点的梯度值，得到所述疑似隆起区域的第一特征指标；

5、根据所述疑似隆起区域中的像素点的数量，获取所述疑似隆起区域中的至少一个中心区域像素点，在所述疑似隆起区域中，根据每个所述中心区域像素点与每个其他像素点之间的灰度值差异，得到所述疑似隆起区域的第二特征指标；

6、根据所述第一特征指标和所述第二特征指标，得到所述疑似隆起区域的光照影响指标，获取所述灰度图像中每个疑似隆起区域的光照影响指标，根据所有光照影响指标检测所述地坪施工涂料表面的质量。

7、进一步的，所述根据所述疑似隆起区域中的每个像素点的灰度值，以及所述疑似隆起边缘中的每个像素点的梯度值，得到所述疑似隆起区域的第一特征指标，包括：

8、获取所述疑似隆起区域中所有像素点的平均灰度值，将所述平均灰度值进行归一化，得到所述疑似隆起区域的灰度分布指标；

9、将所述疑似隆起边缘中的每个像素点的梯度值进行归一化，得到对应的梯度值归一化值，计算所述疑似隆起边缘中的所有像素点的梯度值归一化值的均值，将常数1减去所述梯度值归一化值的均值，得到所述疑似隆起边缘的边缘影响程度；

10、对所述灰度分布指标和所述边缘影响程度进行加权求和，得到所述疑似隆起区域的第一特征指标。

11、进一步的，所述根据所述疑似隆起区域中的像素点的数量，获取所述疑似隆起区域中的至少一个中心区域像素点，包括：

12、以所述灰度图像的左下角顶点为原点，构建所述灰度图像对应的二维直角坐标系，根据所述二维直角坐标系，获取所述疑似隆起区域中的所有像素点的坐标，分别计算所述疑似隆起区域中所有像素点的横坐标的平均值以及纵坐标的平均值，分别将所述横坐标的平均值以及所述纵坐标的平均值向上取整，得到中心坐标，将位于所述中心坐标的像素点作为所述疑似隆起区域的形态学中心像素点；

13、将所述疑似隆起区域中的所有像素点的数量的二分之一向上取整，得到目标数量，将位于所述形态学中心像素点的下方的第一个像素点作为起点，按照顺时针方向对所述疑似隆起区域中的像素点进行螺旋遍历，将遍历过的像素点以及所述形态学中心像素点作为中心区域像素点，直到所述中心区域像素点的数量达到所述目标数量，得到所述疑似隆起区域中的所有中心区域像素点。

14、进一步的，所述在所述疑似隆起区域中，根据每个所述中心区域像素点与每个其他像素点之间的灰度值差异，得到所述疑似隆起区域的第二特征指标，包括：

15、计算中心区域像素点的灰度值均值得到中心区域灰度值均值，计算所述疑似隆起区域中的除所有中心区域像素点以外的所有像素点的灰度值均值，得到剩余区域灰度值均值；

16、计算所述中心区域灰度值均值与所述剩余区域灰度值均值之间的差值绝对值，将所述差值绝对值与预设反比例归一化系数之间的乘积作为目标变量，将所述目标变量作为以自然常数e为底数的指数，得到所述疑似隆起区域的第二特征指标。

17、进一步的，所述根据所述第一特征指标和所述第二特征指标，得到所述疑似隆起区域的光照影响指标，包括：

18、将所述第一特征指标和所述第二特征指标进行加权求和，得到所述疑似隆起区域的光照影响指标。

19、进一步的，所述根据所有光照影响指标检测所述地坪施工涂料表面的质量，包括：

20、若所有光照影响指标中的任一光照影响指标小于或等于预设光照影响指标阈值，则所述地坪施工涂料表面存在质量问题；

21、若所有光照影响指标均大于所述预设光照影响指标阈值，则所述地坪施工涂料表面不存在质量问题。

22、本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

23、本发明采集地坪施工涂料表面的灰度图像，利用sobel算子对所述灰度图像进行边缘检测，得到所述灰度图像中的至少一个疑似隆起区域以及每个所述疑似隆起区域对应的疑似隆起边缘；针对任一疑似隆起区域，计算所述疑似隆起区域对应的疑似隆起边缘中的每个像素点的梯度值，根据所述疑似隆起区域中的每个像素点的灰度值，以及所述疑似隆起边缘中的每个像素点的梯度值，得到所述疑似隆起区域的第一特征指标；根据所述疑似隆起区域中的像素点的数量，获取所述疑似隆起区域中的至少一个中心区域像素点，在所述疑似隆起区域中，根据每个所述中心区域像素点与每个其他像素点之间的灰度值差异，得到所述疑似隆起区域的第二特征指标；根据所述第一特征指标和所述第二特征指标，得到所述疑似隆起区域的光照影响指标，获取所述灰度图像中每个疑似隆起区域的光照影响指标，根据所有光照影响指标检测所述地坪施工涂料表面的质量。其中，首先利用sobel算子获取地坪施工涂料表面的疑似隆起区域，然后多维度识别疑似隆起区域的特征，也即是第一特征指标和第二特征指标，结合这两个特征指标得到疑似隆起区域的光照影响指标，可以有效区分属于质量问题的隆起区域和受光照影响区域，提高了对地坪施工涂料表面的隆起区域识别的准确性。

技术特征：

1.基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法，其特征在于，所述基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法，其特征在于，所述根据所述疑似隆起区域中的像素点的数量，获取所述疑似隆起区域中的至少一个中心区域像素点，包括：

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法，其特征在于，所述根据所述第一特征指标和所述第二特征指标，得到所述疑似隆起区域的光照影响指标，包括：

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法，其特征在于，所述根据所有光照影响指标检测所述地坪施工涂料表面的质量，包括：

技术总结本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的地坪施工涂料表面质量分析方法，该方法根据地坪施工涂料表面的灰度图像，获取疑似隆起区域以及其对应的疑似隆起边缘；根据疑似隆起区域中的每个像素点的灰度值，以及疑似隆起边缘中的每个像素点的梯度值，得到第一特征指标；获取疑似隆起区域中的中心区域像素点，在疑似隆起区域中，根据中心区域像素点与其他像素点之间的灰度值差异，得到第二特征指标；根据第一特征指标和第二特征指标，得到疑似隆起区域的光照影响指标，根据光照影响指标检测地坪施工涂料表面的质量，提高对地坪施工涂料表面的隆起区域识别的准确性。技术研发人员：杜波阳,樊伟,刘兴国,任杰,史娜受保护的技术使用者：陕西中奥长兴实业有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/11/18