(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 202211219664.8 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 淄博永丰环保科技有限公司 地址 256400 山东省淄博市桓台县 唐山镇 振兴路106号 (72)发明人 王东　张晓涵　姜海强　 (74)专利代理 机构 青岛致嘉知识产权代理事务 所(普通合伙) 3723 6 专利代理师 马明月 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06V 10/77(2022.01) (54)发明名称 一种基于图像视觉的瓦楞纸板质 量检测方 法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 该方 法包括： 获取瓦楞纸板的表面灰度图像， 进而确 定多个连通域记为待测定区域； 在垂直于待测定 区域的主成分方向上按照固定间隔获取待测定 区域内的像素点数量， 根据所述像素点数量和角 点数量得到待测定区域的不平整度； 根据像素点 的灰度差异获得内部结构显著度， 根据待测定区 域分别与其相邻的两个待测定区域之间的距离 和灰度差异以及特征角度， 得到相邻结构显著 度； 进而得到瑕疵显著度， 根据显著度阈值和瑕 疵显著度判断瓦楞纸板的表面灰度图像中出现 瑕疵的区域。 本发明能够获得较为准确的分割结 果， 使得瓦楞纸板质量检测结果 也更加准确。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115294123 A 2022.11.04 CN 115294123 A 1.一种基于图像视 觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取瓦楞纸板的表面灰度图像， 对该图像进行边缘检测得到边缘图像， 基于边缘图像 进行分析确定多个连通 域， 记为待测定区域； 获取待测定区域内所有像素点的像素坐标， 对像素坐标进行主成分分析获得待测定区 域对应的主成分方向； 在垂 直于主成分方向上按照固定间隔获取待测定区域内的像素点数 量， 获取待测定区域内角点数量， 根据所述像素点数量和角点数量得到待测定区域的不平 整度； 基于待测定区域内像素点的灰度差异获得内部结构显著度； 将主成分方向对应的角度 记为特征角度， 对于一个待测定区域， 获取该待测定区域分别与其相邻的两个待测定区域 之间的距离和灰度差异以及特征角度之差， 根据所述距离和灰度差异以及特征角度之差得 到相邻结构显著度； 根据内部结构显著度与相邻结构显著度以及不平整度的乘积得到瑕疵显著度， 获取显 著度阈值， 根据所述显著度阈值和瑕疵显著度判断瓦楞纸板的表面灰度图像中出现瑕疵的 区域。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特征在于， 所 述基于边 缘图像进行分析确定多个连通 域， 记为待测定区域， 具体为： 边缘图像中包含像素点数量最多的闭合边缘为瓦楞纸板区域， 将瓦楞纸板区域内各闭 合边缘构成的连通 域记为待测定区域。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特征在于， 所 述待测定区域的不平整度的获取 方法具体为： 在待测定区域对应的主成分方向的直线上任意选取一个像素点， 过该像素点作平行于 宽度方向的直线记为基准线； 在待测定区域对应的主成分方向的直线 上从该像素点开始按 照固定间隔获取多个像素点， 并获取多个像素点的基准线； 各基准线与待测定区域的边缘 均有两个交点， 获取两个交点之间的线段上 的像素点数量， 计算所有线段上像素点数量的 均值； 根据像素点数量与所述均值的差异以及角点数量得到不平整度， 用公式表示 为： 其中， 表示待测定区域的不平整度， 表示待测定区域对应的主成分方向的直线上第 i个像素点对应的线段上像素点数量， 表示所有线段上像素点数量的均值， 表示获取的 待测定区域对应的主成分方向的直线上像素点的总数量， 表示待测定区域内的角点数 量。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特征在于， 所 述内部结构显著度的获取 方法具体为： 以待测定区域内像素点为中心， 建立尺寸大小为3*3的窗口， 获取窗口内所有像素点的 灰度值的最大值与最小值， 根据所述最大值与最小值以及待测定区域内所有像素点的灰度 值的最大值与最小值， 计算待测定区域的内部结构显著度， 用公式表示 为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294123 A 2其中， 表示待测定区域的内部结构显著度， 表示待测定区域内像素点的灰度值的 最大值， 表示待测定区域内像素点的灰度值的最小值， 表示以待测定区域内第n个 像素点为中心的窗口内灰度值的最大值， 表示以待测定区域内第n个像素点为中心的 窗口内灰度值的最小值， 表示待测定区域内所有像素点的数量。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特征在于， 所 述将主成分方向对应的角度记为特征角度具体为： 将主成分方向与水平向右方向之 间的夹 角角度记为特 征角度。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特征在于， 所 述获取该待测定区域分别与其相邻的两个待测定区域之间的距离具体为： 获取每个待测定区域的质心， 分别计算各待测定区域与其他所有待测定区域的质心之 间的欧氏距离， 将其中欧氏距离的最小两个值对应的两个待测定区域记为该待测定区域的 相邻的两个待测定区域， 将待测定区域与其相邻的两个待测定区域的质心之间的欧氏距离 记为区域之间的距离 。 7.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特征在于， 所 述相邻结构显著度的获取 方法具体为： 其中， 表示待测定 区域u的相邻结构显著度， 表示待测定 区域u内像素点的灰度值 均值， 表示待测定区域u对应的特征角度， 和 分别表示与待测定区域u相邻的两个待 测定区域内像素点的灰度值均值， 和 分别表示待测定区域u与其相邻的两个待测定区域 之间的距离， 和 分别表示与待测定区域u相邻的两个待测定区域对应的特 征角度。 8.根据权利要求1所述的一种基于图像视觉的瓦楞纸板质量检测方法， 其特征在于， 所 述显著度阈值的获取 方法具体为： 获取预设数量的含有露楞瑕疵和非露楞瑕疵的瓦楞纸板的表面灰度图像， 人工判断得 到预设数量的表面灰度图像中为露楞瑕疵的区域和为 非露楞瑕疵的区域； 获取 露楞瑕疵的 区域的瑕疵显著度的最小值， 并获取非露楞瑕疵的区域的瑕疵显著度的最大值， 根据所述 最小值与最大值的均值获得显著度阈值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294123 A 3