一种钳子外形自动检测方法及系统

专利主权项内容

1.一种钳子外形自动检测方法，其特征在于，该方法包括：获取钳子的降噪后灰度图像；将降噪后灰度图像中像素点数量最多的灰度值作为主体灰度值；将小于主体灰度值的每个灰度值均记为可疑灰度值，根据每个可疑灰度值对应像素点的位置，计算出每个可疑灰度值为齿尖灰度值的概率，选取最大概率的可疑灰度值作为齿尖灰度值，将齿尖灰度值对应的像素点记为齿尖像素点；将齿尖灰度值与主体灰度值之间的灰度值作为易误检灰度值，获取每个易误检灰度值对应连通域；根据每个易误检灰度值对应的每个像素点与距离最近的齿尖像素点之间的距离、每个易误检灰度值对应连通域的数量、每个易误检灰度值对应连通域的面积，计算出每个易误检灰度值的易误检概率；根据每个易误检灰度值的易误检概率，计算出降噪后灰度图像中每个灰度值的均衡化后灰度值；根据每个灰度值的均衡化后灰度值构建增强后图像；识别出增强后图像中钳子边缘信息；根据每个可疑灰度值对应像素点的位置，计算出每个可疑灰度值为齿尖灰度值的概率的步骤包括：获取每个可疑灰度值对应像素点的横坐标和纵坐标；根据每个可疑灰度值对应像素点的横坐标，计算出每个可疑灰度值对应像素点关于横坐标的方差；根据每个可疑灰度值对应像素点的纵坐标，计算出每个可疑灰度值对应像素点关于纵坐标的方差；根据每个可疑灰度值对应像素点关于横坐标和纵坐标的方差，计算出每个可疑灰度值为齿尖灰度值的概率；每个可疑灰度值为齿尖灰度值的概率计算公式为：其中，表示第/>个可疑灰度值为齿尖灰度值的概率；/>表示第/>个可疑灰度值对应像素点关于横坐标的方差；/>表示第/>个可疑灰度值对应像素点关于纵坐标的方差；/>表示自然常数；每个易误检灰度值的易误检概率的计算公式为：其中，表示第/>个易误检灰度值的易误检概率；/>表示第/>个易误检灰度值对应的第/>个像素点与距离最近的齿尖像素点之间的距离；/>表示第/>个易误检灰度值对应的像素点总数量；/>表示第/>个易误检灰度值对应的连通域数量；/>表示全部易误检灰度值中对应的连通域数量最大值；/>表示全部易误检灰度值中对应的连通域数量最小值；/>表示第/>个易误检灰度值对应的第/>个连通域的面积；/>表示第/>个易误检灰度值对应的全部连通域的面积均值；/>表示线性归一化函数；根据每个易误检灰度值的易误检概率，计算出降噪后灰度图像中每个灰度值的均衡化后灰度值的步骤包括：将降噪后灰度图像中除易误检灰度值之外的灰度值标记为其他灰度值，将其他灰度值对应的易误检概率设置为0；计算出降噪后灰度图像中每个灰度值对应的像素点数量与降噪后灰度图像中像素点总数量的比值，记为每个灰度值对应的数量比值；用1减去每个灰度值对应的易误检概率，作为每个灰度值对应的映射转化权重；将每个灰度值对应的映射转化权重与对应的数量比值相乘，得到每个灰度值对应的映射转化基数；将小于每个灰度值的所有灰度值对应的映射转化基数累加，得到降噪后灰度图像中每个灰度值的均衡化后灰度值；降噪后灰度图像中每个灰度值的均衡化后灰度值的计算公式为：其中，表示降噪后灰度图像中第/>个灰度值的均衡化后灰度值；/>表示第/>个灰度值的易误检概率；/>表示第/>个灰度值对应的像素点总数量；/>表示降噪后灰度图像中像素点总数；根据每个灰度值的均衡化后灰度值构建增强后图像的步骤包括：将降噪后灰度图像中每个灰度值映射为均衡化后灰度值得到增强后图像。 马-克-数据