(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211229029.8 (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 如皋市中如新材 料科技有限公司 地址 226500 江苏省南 通市如皋市吴窑镇 迎宾东路1号 (72)发明人 蔡可建　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/41(2017.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 一种基于高速混料机的混料均匀程度评估 方法 (57)摘要 本发明涉及高速 混料机技术领域， 具体涉及 一种基于高速混料机的混料均匀程度评估方法， 该方法获取混料表面图像的灰度图像； 根据不同 原料的含量获取每种原料在混料中的含量占比， 以计算混料的理论信息熵， 根据含量占比得到瓦 片窗口的尺 寸， 计算每个瓦片窗口内灰度结构的 信息熵， 以结合理论信息熵得到灰度图像的灰度 纹理均匀程度； 基于每种原料对应的灰度值将灰 度图像分割成多个超像素， 根据超像素间的质心 的欧式距离获取每种原料的超像素分布均匀程 度， 进而得到原料综合分布均匀程度； 将灰度纹 理均匀程度和原料综合分布均匀程度的乘积作 为最终混料均匀程度。 本方案提高了高速混料机 的混料程度评估准确性， 使评估结果更具可信 度。 权利要求书1页 说明书6页 附图1页 CN 115294138 A 2022.11.04 CN 115294138 A 1.一种基于高速混料机的混料均匀程度评估方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集混料表面图像， 并得到对应的灰度图像； 根据不同原料的含量获取每种原料在 混料中的含量占比， 基于含量占比计算混料的理 论信息熵； 统计每种原料对应的含量占比的分母， 获取最小公倍数作为瓦片窗口的尺寸； 利 用瓦片窗口在灰度图像上遍历， 计算每个瓦片窗口内灰度结构的信息熵， 根据每个瓦片窗 口的信息熵与理论信息熵的差异获取对应瓦片窗口内的灰度结构均匀程度； 获取灰度结构 均匀程度的均值作为灰度图像的灰度纹 理均匀程度； 将每种原料对应的灰度值作为灰度阈值， 利用灰度阈值将灰度图像分割成多个超像 素； 获取当前种原料对应的每个超像素 的质心， 分别计算质心与其八邻域内每个其他超像 素的质心的欧式距离， 得到平均欧式距离， 根据每个超像素 的平均欧式距离获取当前种原 料的超像素分布均匀程度； 结合每种原料的超像素分布均匀程度得到原料综合分布均匀程 度； 将灰度纹 理均匀程度和原料综合分布均匀程度的乘积作为 最终混料均匀程度。 2.如权利要求1所述的一种基于高速混料机的混料均匀程度评估方法， 其特征在于， 所 述灰度结构均匀程度的获取 方法， 包括： 获取以每个瓦片窗口对应的信息熵为分子、 理论信息熵为分母的比值， 将 1减去比值的 差值的相反数输入以常数e为底数 的指数函数中， 得到的结果为对应瓦片窗口内的灰度结 构均匀程度。 3.如权利要求1所述的一种基于高速混料机的混料均匀程度评估方法， 其特征在于， 所 述超像素分布均匀程度的获取 方法， 包括： 计算当前中原料对应的每个超像素的平均欧式距离的方差， 将方差的相反数输入到以 常数e为底数的指数函数中， 得到的结果作为当前种原料的超像素分布均匀度。 4.如权利要求1所述的一种基于高速混料机的混料均匀程度评估方法， 其特征在于， 所 述原料综合分布均匀程度的获取 方法， 包括： 根据每种原料的超像素分布均匀程度计算L2范数， 将L2范数的均值作为原料综合分布 均匀程度。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115294138 A 2一种基于高 速混料机的混料均匀程度评估方 法 技术领域 [0001]本发明涉及高速混料机技术领域， 具体涉及一种基于高速混料机的混料均匀程度 评估方法。 背景技术 [0002]高速混料机是高分子材料成型加工的必备设备之一。 高分子材料在成型加工之 前， 高速混料机会将需要的几种原料按一定比例混合， 不同的组合和均匀 程度能够决定最 后产品的品质。 [0003]现有对混料均匀程度的评估方法很多， 包括化学检验法、 显微镜观察法、 红外光谱 法等等， 而这些方法的复杂度都比较高， 检测效率低， 随着人工智能的发展， 也出现了利用 机器视觉自动化评估混料均匀 程度的方法。 但粉末状原料在被高速混料机混合后， 其不同 均匀程度之间所呈现的差异极小， 因此对于人工智能而言， 如何构建较优的混料均匀 程度 评价模型 是当前亟 待解决的问题。 发明内容 [0004]为了解决上述技术问题， 本发明的目的在于提供一种基于高速混料机的混料均匀 程度评估方法， 所采用的技 术方案具体如下： 采集混料表面图像， 并得到对应的灰度图像； 根据不同原料的含量获取每种原料在混料 中的含量占比， 基于含量占比计算混料 的理论信息熵； 统计每种原料对应的含量占比的分母， 获取最小公倍数作为瓦片窗口的尺 寸； 利用瓦片窗口在灰度图像上遍历， 计算每个瓦片窗口内灰度结构的信息熵， 根据每个瓦 片窗口的信息熵与理论信息熵的差异获取对应瓦片窗口内的灰度结构均匀程度； 获取灰度 结构均匀程度的均值作为灰度图像的灰度纹 理均匀程度； 将每种原料对应的灰度值作为灰度阈值， 利用灰度阈值将灰度图像分割成多个超 像素； 获取当前种原料对应的每个超像素 的质心， 分别计算质心与其八邻域内每个其他超 像素的质心的欧式距离， 得到平均欧式距离， 根据每个超像素的平均欧式距离获取当前种 原料的超像素分布均匀程度； 结合每种原料的超像素分布均匀程度得到原料综合分布均匀 程度； 将灰度纹 理均匀程度和原料综合分布均匀程度的乘积作为 最终混料均匀程度。 [0005]进一步的， 所述灰度结构均匀程度的获取 方法， 包括： 获取以每个瓦片窗口对应的信息熵为分子、 理论信息熵为分母的比值， 将1减去比 值的差值的相反数输入以常数e为底数 的指数函数中， 得到的结果为对应瓦片窗口内的灰 度结构均匀程度。 [0006]进一步的， 所述超像素分布均匀程度的获取 方法， 包括： 计算当前中原料对应的每个超像素的平均欧式距离的方差， 将 方差的相反数输入 到以常数 e为底数的指数函数中， 得到的结果作为当前种原料的超像素分布均匀度。说　明　书 1/6 页 3 CN 115294138 A 3