(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 202211130233.4 (22)申请日 2022.09.16 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115205296 A (43)申请公布日 2022.10.18 (73)专利权人 海安玻克超硬材 料有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安市城东 镇 新生工业区古河路1号 (72)发明人 郝宏铎　 (74)专利代理 机构 武汉华强专利代理事务所 (普通合伙) 42237 专利代理师 康晨 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/62(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) 审查员 任俊鹏 (54)发明名称 一种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法， 该方法获 取磨料层图像， 得到磨料层图像中的环区域， 对 每个环的像素点进行分类， 得到多个像素点簇， 计算每个像素点簇的像素值分布异常值； 根据像 素点簇所包含的像素点数量和像素值均值计算 每个像素点簇的局部对比性和分布均匀性， 以得 到对应像素点簇的异常相关性； 异常相关性和像 素值分布异常值之间的乘积作为对应像素点簇 的最终异常程度， 基于最终异常程度进行像素点 簇合并， 以得到合并的每个连通域的异常值， 由 异常值得到磨料层的整体异常程度， 以确认磨损 级别。 本方案能够反应到异常的对比性特征， 使 得检测结果更准确。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115205296 B 2022.12.13 CN 115205296 B 1.一种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取磨料层图像； 利用霍夫圆检测得到所述磨料层图像中的环区域， 根据每个像素点的像素值， 对每个 环的像素点进行分类， 得到多个像素点簇， 根据每个环的多个像素点簇所包含的像素点数 量计算对应环的每 个像素点簇的像素值分布 异常值； 基于每个像素点簇对应的圆弧、 半径和圆心角计算任意两个像素点簇之间的距离； 将 环区域对应的最大半径和最小半径之 间差值作为半径范围， 根据每个像素点簇的像素值均 值和所述距离 分别计算每个像素点簇在半径范围内的局部对比性； 根据每个像素点簇所包 含的像素点数量与所述磨料层图像中像素点总数量之 间的差异， 计算每个像素点簇的分布 均匀性， 结合每 个像素点簇的局部对比性和分布均匀性计算对应 像素点簇的异常相关性； 将每个像素点簇的异常相关性和像素值分布异常值之间的乘积作为对应像素点簇的 最终异常程度； 基于任意两个像素点簇之间最终异常程度的差值将像素点簇进行合并， 得 到多个连通域， 计算每个连通域的异常值， 根据每个连通域的异常值得到磨料层的整体异 常程度， 利用整体异常程度确认磨料层的磨损级别； 所述根据每个像素点簇的像素值均值和所述距离分别计算每个像素点簇在半径范围 内的局部对比性的方法， 包括： 其中， 为第 环中第 个像素点簇在 范围内的局部对比性， 表示 第 环 中 第 个 像 素 点 簇 在 半 径 范 围 内 的 第 个 像 素 点 簇的 像 素 值 均 值 ， 表示对应两个像素点簇之间的像素值均值的差值绝对值， 表示第 环 中第 个像素点簇在半径范围内像素点簇的数量； 表示第 环中第 个像素点簇在半径 范围内与第 个像素点簇之间的所述距离 。 2.如权利要求1所述的一种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法， 其特征在于， 所述像素 值分布异常值的获取 方法， 包括： 获取当前像素点簇所在环对应所有像素点簇的平均像素点数量， 计算当前像素点簇的 像素点数量与所述平均像素点数量之 间的差值绝对值， 将差值绝对值与所述平均像素点数 量之间的比值作为当前像素点簇的像素值分布 异常值。 3.如权利要求1所述的一种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法， 其特征在于， 所述每个 像素点簇的分布均匀性的获取 方法为： 统计与第 环中第 个像素点簇的像素值均 值的差值小于3所对应像素点簇的像素点数 量总和， 将所述像素点数量总和与所述磨料层图像中像素点总 数量之间的比值作为第 环 中第 个像素点簇的分布均匀性。 4.如权利要求1所述的一种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法， 其特征在于， 所述像素 点簇的异常相关性的获取 方法， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205296 B 2获取以分布均匀性为幂指数、 自然数e为底数的结果， 将所述结果与局部对比性之间的 乘积作为对应 像素点簇的异常相关性。 5.如权利要求1所述的一种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法， 其特征在于， 所述计算 每个连通域的异常值的方法， 包括： 获取每个像素点簇 中像素点的数量与对应最终异常程度之间的乘积， 根据当前连通域 中每个像素点簇的所述乘积， 得到平均乘积， 将平均乘积作为当前 连通域的异常值。 6.如权利要求1所述的一种光伏磨轮磨料层生产缺陷识别方法， 其特征在于， 所述磨料 层的整体异常程度的获取 方法， 包括： 对每个连通域的异常值进行归一化， 得到对应的归一化异常值； 统计每个连通域所包 含像素点的总数量， 获取每个连通域的归一化异常值与所包含像素点的总数量之间的乘 积， 将乘积累加后的结果作为磨料层的整体异常程度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205296 B 3