(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211177655.7 (22)申请日 2022.09.27 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115272312 A (43)申请公布日 2022.11.01 (73)专利权人 江苏兴尔斯塑业有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县袁庄镇 振兴路25号 (72)发明人 胡升勇　王晓曼　 (74)专利代理 机构 绍兴三人 行柯信知识产权代 理事务所(普通 合伙) 33495 专利代理师 齐玉巧 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/33(2017.01)G06V 10/25(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) 审查员 徐晓艳 (54)发明名称 基于机器视觉的塑料手机外壳缺陷检测方 法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及基 于机器视觉的塑料手机外壳缺陷检测方法。 该方 法是一种应用电子设备进行识别的方法， 利用人 工智能系统完成对塑料手机外壳的缺陷检测。 该 方法首先通过相机识别手机外壳图像， 对手机外 壳图像进行数据处理得到多个轮廓边缘； 对多个 轮廓边缘进行轮廓配准， 剔除最小的最短距离对 应的轮廓边缘， 其他轮廓边缘为缺陷轮廓。 实现 了手机外壳本身的标识特征和缺陷的区分， 且减 少了传统形状上 下文算法的计算 量。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 115272312 B 2022.12.16 CN 115272312 B 1.基于机器视觉的塑料手机 外壳缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集待检测手机的手机 外壳图像， 预处 理所述手机 外壳图像得到 外壳灰度图像； 基于像素点的灰度值， 对所述外 壳灰度图像 中的像素点进行聚类， 得到两个分类簇； 基 于分类簇， 得到外壳灰度图像中的多个轮廓边缘； 通过轮廓边缘上边缘点与外壳边缘的距 离、 轮廓边缘上边缘点过轮廓重心做直线与轮廓边缘对应的长轴 形成的转动角， 计算轮廓 边缘上边缘点的起始定位值； 对于任意轮廓边缘， 以最小起始定位值对应的边缘点作为轮 廓起始点， 以最大起始定位值对应的边缘点作为轮廓末尾点， 由轮廓起始点和轮廓末尾点 得到轮廓匹配方向； 根据相邻边缘点对应的起始定位值的差异， 筛选出部分边缘点； 利用形状上下文算法， 从待检测手机的手机外壳图像中的轮廓边缘的轮廓起始点和标准手机的手机外壳图像中 的轮廓边缘的轮廓起始点开始， 沿着轮廓匹配方向， 对轮廓边缘上 的筛选出 的部分边缘点 进行轮廓配准， 直至匹配至轮廓末尾点， 得到对应的形状上下文直方图矩阵和局部外观描 述矩阵； 结合所述形状上下文直方图矩阵和所述局部外观描述矩阵得到总相似度度量矩 阵； 根据总相似度度量矩阵抽象成距离矩阵， 得到所对应的最短距离， 从多个最短距离中剔 除最小的最短距离对应的轮廓边 缘， 保留其 他轮廓边 缘为缺陷轮廓。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的塑料手机外 壳缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述预处理所述手机 外壳图像得到 外壳灰度图像， 包括： 对所述手机 外壳图像进行 灰度化和图像去噪， 得到初始外壳图像； 对所述初始外壳图像进行图像分割， 得到感兴趣区域， 所述感兴趣区域包括手机外壳 的自带图案和缺陷区域部分； 仅含有感兴趣区域的图像为外壳灰度图像。 3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的塑料手机外 壳缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述通过轮廓边缘上边缘点与外壳边缘的距离、 轮廓边缘上边缘点过轮廓重心做直线与轮廓 边缘对应的长轴形成的转动角， 计算轮廓边 缘上边缘点的起始定位 值， 包括： 所述起始定位 值的计算公式为： 其中， 为轮廓边缘上第i个边缘点的所述起始定位值； 为轮廓边缘上第i个边缘点 与最接近的外壳边缘上的点的曼哈顿距离； 为轮廓边缘上第i个边缘点过轮廓重心做直 线与轮廓边缘对应的长轴形成的转动角； 为余弦函数 和正弦函 数 中的最大值对应的函数在对应位置处的切线斜 率。 4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的塑料手机外 壳缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述由轮廓起始点和轮廓末尾点得到轮廓匹配方向， 包括： 沿着轮廓边缘， 以轮廓 起始点与轮廓末尾点之间像素点数量最少的一侧作为轮廓匹配 方法。 5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的塑料手机外 壳缺陷检测方法， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272312 B 2述根据相邻边 缘点对应的起始定位 值的差异， 筛 选出部分边 缘点， 包括： 获取相邻边缘点之间的起始定位值的差值的绝对值； 当两个相邻边缘点对应的差值的 绝对值小于预设第一阈值时， 保留距离轮廓起始点较近的边缘点， 筛除距离轮廓起始点较 远的边缘点。 6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的塑料手机外 壳缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述结合所述形状上下文直方图矩阵和所述局部外观描述矩阵得到总相似度度量矩阵， 包 括： 计算形状上下文直方图矩阵对应的相似度度量矩阵和局部外观描述矩阵对应的相似 度度量矩阵； 将所述形状上下文直方图矩阵对应的相似度度量矩阵和所述局部外观描述矩阵对应 的相似度 度量矩阵加权求和， 得到总相似度 度量矩阵。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272312 B 3