(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 202211206577.9 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 南通佳木汇木制品有限公司 地址 226000 江苏省南 通市通州区兴东 街 道孙李桥村东5组 (72)发明人 翟发涛　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/44(2017.01) (54)发明名称 一种木饰面板质量检测方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种木饰面板质量检测方法。 方法包括： 基于木饰 面板的灰度图像中目标边缘线上像素点的灰度 值获得各 纹理区域； 对各纹理区域进行超像素分 割获得多个超像素块； 基于各超像素块中像素点 的色彩饱和度和灰度值计算各超像素块的特征 指标， 获得各超像素块的异常指标， 进而判断各 超像素块的类别； 基于各疑似异常超像素块的规 则性指标 获得正常超像素块和异常超像素块； 基 于各正常超像素块的特征指标得到正常超像素 块对应的质量评价影响指标； 基于各异常超像素 块的显著性指标得到异常超像素块对应的质量 评价影响指标； 基于质量评价影 响指标判断木饰 面板的质量是否达标。 本发明提高了木饰面板的 质量检测精度。 权利要求书4页 说明书15页 附图1页 CN 115294113 A 2022.11.04 CN 115294113 A 1.一种木饰面板质量检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取待检测木饰面板的灰度图像； 将所述灰度图像中与待检测木饰面板的主纹理方向垂直的两条轮廓边缘线作为目标 边缘线； 基于所述目标边缘线 上各像素点的灰度值和所述目标边缘线 上各像素点的预设邻 域内像素点的灰度值， 获得各纹理区域； 基于各纹理区域中各像素点的色彩饱和度和各纹 理区域中各像素点的灰度值， 得到各纹 理区域的异常程度； 对所述各纹理区域进行超像素分割获得各纹理区域对应的多个超像素块； 基于各纹理 区域对应的各超像素块中各像素点的色彩饱和度和灰度值， 计算各纹理 区域对应的各超像 素块的特征指标； 基于所述特征指标获得各纹理区域对应的各超像素块的异常指标； 基于 所述各纹理区域的异常程度和所述各纹理 区域对应的各超像素块的异常指标， 判断各超像 素块的类别； 所述类别包括 正常超像素块和疑似异常超像素块； 基于各疑似异常超像素块内各像素点的灰度值， 计算各疑似异常超像素块的规则性指 标； 基于所述规则性指标， 得到 疑似异常超像素块中的正常超像素块和异常超像素块； 基于 各正常超像素块的特征指标， 得到正常超像素块对应的质量评价影响指标； 基于各异常超 像素块的显著性指标， 得到异常超像素块对应的质量评价影响指标； 基于所述正常超像素块对应的质量评价影响指标和所述异常超像素块对应的质量评 价影响指标， 判断待检测木饰面板的质量是否 达标。 2.根据权利要求1所述的一种木饰面板质量检测方法， 其特征在于， 所述基于所述目标 边缘线上各像素点的灰度值和所述目标边缘线上各像素点的预设邻域内像素点的灰度值， 获得各纹理区域， 包括： 对于任意一条目标边缘线上的任一像素点： 获取该像素点的预设邻域内的像素点的灰 度值， 分别计算该像素点的预设邻域内的像素点的灰度值与该像素点的灰度值的差值的绝 对值， 作为对应邻域像素点与该像素点的灰度差异； 将与该像素点的灰度差异小于灰度差 异阈值的邻域像素点作为该像素点的邻域特征点； 若 该像素点的邻域特征点的数量大于2， 则判定该像素点 为纹理特征点； 将两条目标边缘线中的其中一条目标边缘线记为第 一目标边缘线， 另一条目标边缘线 记为第二 目标边缘线； 将所述第一 目标边缘线的任一纹理特征点记为第一纹理特征点， 将 所述第二目标边缘线的任一纹理特征点记为第二纹理特征点； 计算所述第一纹理特征点与 所述第二纹理特征点之间的距离和第一目标边缘线上纹理特征点与第二目标边缘线上纹 理特征点的距离的最大值的比值， 作为所述第一纹理特征点与所述第二纹理特征点的归一 化距离； 计算所述第一纹理特征点与所述第二纹理特征点的灰度值的差值的绝对值， 作为 所述第一纹理特征点与所述第二纹理特征点的灰度差异； 计算所述第一纹理特征点与所述 第二纹理特征点的灰度差异和所述归一化距离的乘积， 记为第一乘积； 以自然常数e为底 数， 以负的所述第一乘积为指数的指数函数的值作为所述第一纹理特征点与所述第二纹理 特征点的匹配度； 对于第一目标边缘线上的任一纹理特征点： 将第 二目标边缘线上与 该纹理特征点匹配 度最大的纹理特征点作为该纹理特征点的匹配点， 该纹理特征点和所述该纹理特征点的匹 配点构成一个匹配点对； 将所有匹配点对中两个纹理特征点的匹配度小于匹配度阈值的匹配点对剔除， 将剩余权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115294113 A 2的每个匹配点对作为一个关联 组合； 基于 关联组合， 采用链码法， 获得待检测木饰面板的灰 度图像中的各纹 理区域。 3.根据权利要求1所述的一种木饰面板质量检测方法， 其特征在于， 所述基于各纹理区 域中各像素点的色彩饱和度和各纹理 区域中各像素点的灰度值， 得到各纹理 区域的异常程 度， 包括： 对于任一纹理区域： 根据该纹理区域中各像素点的色彩饱和度， 计算该纹理区域的色 彩饱和度均值； 根据该纹 理区域中各像素点的灰度值， 计算该纹 理区域的灰度均值； 采用如下公式计算各纹 理区域的异常程度： 其中， 为第B个纹理区域的异 常程度， 为纹理区域的数量， 为第B个纹理区域的色 彩饱和度均值， 为除第B个纹理区域之外的第i个纹理区域的色彩饱和度均值， 为第B 个纹理区域的灰度均值， 为除第B个纹理区域之外的第i个纹理区域的灰度均值， 为取最大值 函数。 4.根据权利要求1所述的一种木饰面板质量检测方法， 其特征在于， 所述基于各纹理区 域对应的各超像素块中各像素点的色彩饱和度和灰度值， 计算各纹理 区域对应的各超像素 块的特征指标， 包括： 对于任一纹 理区域的任一超像素块， 采用如下公式计算该超像素块的特 征指标： 其中， 为该超像素块的特征指标， 为该超像素块种子点的色彩饱和度， 为该超像 素块种子点的灰度值， 为该超像素块所在的纹理 区域中超像素块的个数， 为该超像素 块种子点与该超像素块所在的纹理 区域的第k个超像素块种子点的距离， 为该超像素块 所在的纹理区域的第k个超像素块中的第j个像素点的色彩饱和度， 为该超像素块所在 的纹理区域的第k个超像素块 中的第j个像素点的灰度值， 为该超像素块所在的纹理区 域的第k个超像素块中像素点的个数。 5.根据权利要求1所述的一种木饰面板质量检测方法， 其特征在于， 所述基于所述特征 指标获得各纹理 区域对应的各超像素块的异常指标； 基于所述各纹理 区域的异常程度和所 述各纹理区域对应的各超像素块的异常指标， 判断各超像素块的类别， 包括： 对于任一纹 理区域： 基于该纹理区域中各超像素块的特征指标， 计算该纹理区域中所有超像素块的特征指 标的平均值；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115294113 A 3