一种钟表钢巴管缺陷智能检测方法

专利主权项内容

1.一种钟表钢巴管缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取钟表钢巴管的灰度图像；根据所述灰度图像中每个像素点与对应的预设邻域范围内其他像素点的距离特征和灰度差异特征，获得每个像素点的局部差异系数；根据每个像素点与所述灰度图像内其他像素点的灰度特征获得每个像素点的近似像素点；根据像素点和灰度图像中其他像素点的灰度差异特征获得像素点的全域灰度差异值；根据像素点和所述近似像素点之间的距离特征、所述全域灰度差异值和所述近似像素点的数量特征，获得像素点的图像偏离系数；根据像素点的所述图像偏离系数和所述局部差异系数获得像素点的自适应系数，根据所述自适应系数获得像素点的自适应高斯核函数，根据自适应高斯核函数对所述灰度图像进行去光照处理获得钢巴管的光照均匀图像；根据所述光照均匀图像进行缺陷检测；所述获得每个像素点的局部差异系数的步骤包括：对于任意一个像素点，计算所述像素点与预设邻域范围内任意一个其他像素点的欧氏距离，获得距离表征值；计算所述像素点与预设邻域范围内任意一个其他像素点的灰度差值的平方值，获得灰度差异表征值；计算所述像素点的预设邻域范围内其他像素点的距离表征值和灰度差异表征值的乘积的平均值并负相关映射，获得所述像素点的所述局部差异系数；所述获得像素点的图像偏离系数的步骤包括：对于任意一个像素点，计算所述像素点与对应的近似像素点的欧氏距离的平均值，获得距离权重；计算所述像素点的所述距离权重与所述全域灰度差异值的乘积，获得所述像素点的特征差异系数；计算所述像素点的近似像素点与所述灰度图像中像素点的数量的比值并负相关映射，获得所述像素点的占比权重；计算所述像素点的所述特征差异系数与所述占比权重的乘积，获得所述像素点的图像偏离系数。