(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 202211154846.1 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 江苏盾王科技 集团有限公司 地址 226400 江苏省南 通市如东县大豫镇 张謇工业园大豫西路3 08号 (72)发明人 王志雄　孟志磊　 (74)专利代理 机构 济宁仁礼信知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37383 专利代理师 朱英民 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像处理的塑料制品缺陷检测方 法与系统 (57)摘要 本发明涉及缺陷数据识别技术领域， 具体涉 及一种基于图像处理的塑料制 品缺陷检测方法 与系统， 该方法包括： 获取 塑料制品图像， 构建塑 料制品图像的图像金字塔； 通过图像金字塔识别 出图像中不同的类别区域； 进一步根据图像金字 塔各层图像的特征选取目标图像对目标图像进 行进一步分割， 识别出塑料制品的应力痕区域。 本发明通过塑料制 品的图像特征识别出表面的 缺陷区域， 并且通过改进的分水岭算法避免了过 分割的影响， 使得缺陷数据识别更加准确。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115239718 A 2022.10.25 CN 115239718 A 1.一种基于图像处 理的塑料制品缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取塑料制品图像， 构建塑料制品图像的图像金字塔； 将图像金字塔上各层图像中的极小值点分别作为种子点， 利用区域生长算法进行处 理， 得到各层图像的类别区域； 计算图像金字塔的每层图像类别区域的方差之和， 将图像金 字塔各层图像的方差之和构成方差和序列； 计算方差和序列中相邻元素的差值， 对差值进行分类得到不同的差值类别， 将所述差 值类别按从小到大的顺序排列， 选择第二个差值类别的第一个元素对应层的图像作为目标 图像； 对目标图像进行分割处 理， 得到多个灰度区域， 获取 灰度区域的区域极小值； 确定区域极小值在目标图像上对应的种子点， 记为像素极小值点， 将目标图像上采样 到与塑料制品图像同样尺寸， 得到上采样图像， 获取上采样图像中像素极小值点对应的像 素值范围内最小的像素点作为注水点， 利用分水岭算法对上采样图像进行区域划分， 得到 分水岭分割结果； 根据分水岭分割结果识别塑料制品的应力痕区域。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的塑料制品缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述塑料制品的应力痕区域的获取 方法具体为： 所述塑料制品图像为RGB图像， 将塑料制品图像转化到HSV颜色空间， 并获取亮度通道 图像； 利用多阈值分割对亮度通道图像进 行分割处理， 得到不同的亮度区域， 选择像素点亮 度均值最大的亮度区域记为应力痕的亮度范围； 将分水岭分割结果和应力痕的亮度范围的 并集中占比最大的分水岭分割区域记为应力痕区域。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的塑料制品缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述各层图像的类别区域获取 方法具体为： 将图像金字塔上各层图像中的极小值点分别作为种子点， 计算其他像素点属于种子点 的归属度， 将 像素点与其最大归属度对应的种子点合并， 进 行区域生长， 得到各层图像的类 别区域。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的塑料制品缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述归属度的获取 方法具体为： 其中， 表示像素点i属于种子点j的归属度， 表示像素点i与种 子点j的像素值相似 度， 表示像素点 i到种子点j的距离 。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的塑料制品缺陷检测方法， 其特征在于， 所 述区域极小值获取 方法具体为： 将灰度区域内的像素值按升序排列， 选择不同灰度区域内前n个像素值作为区域极小 值。 6.一种基于 图像处理的塑料制品缺陷检测系统， 包括存储器、 处理器以及存储在存储权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239718 A 2器上并可在处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行时实 现如权利要求1至 5任一项所述 一种基于图像处 理的塑料制品缺陷检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239718 A 3