CN114235825A - 一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法 - Google Patents

一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，涉及人工智能领域，主要用于钢丝绳质量检测。获取钢丝束灰度图像，计算每个像素点的梯度幅值；以像素点为中心点，通过中心点每个方向上像素点的梯度值；计算中心点在每个方向上的灰度连续性；获取中心点灰度连续性最小值方向，获取方向差异度序列进行均值聚类，获取像素点在钢丝束方向上的灰度连续性；判断像素点是否断开，获取存在断开像素点的钢丝束，并获取钢丝束断开像素点个数；根据所有钢丝束中断开像素点最大个数对钢丝绳进行质量检测。根据本发明提出的技术手段，通过钢丝束图像特征对钢丝绳进行质量检测，有效提高了检测效率，降低了漏检误检率。

Description

一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法。
背景技术
钢丝绳为捻制在一起的螺旋状钢丝束，供提升、牵引、拉紧和承载之用。若钢丝绳存在缺陷，可能会导致安全事故发生，因此在钢丝绳出厂前需对钢丝绳进行严格的质量检测。而影响钢丝绳质量的缺陷之一为表面断丝缺陷，对于该缺陷，目前通常采用人工检查或图像处理的方式。人工检查效率低下，且漏检误检率高。现有图像处理，如阈值分割、边缘检测等方式，无法排除光照对钢丝绳的影响，导致漏检误检率高。
发明内容
本发明提供一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，以解决现有的问题，包括：获取钢丝束灰度图像，计算每个像素点的梯度幅值；以像素点为中心点，通过中心点每个方向上像素点的梯度值；计算中心点在每个方向上的灰度连续性；获取中心点灰度连续性最小值方向，获取方向差异度序列进行均值聚类，获取像素点在钢丝束方向上的灰度连续性；判断像素点是否断开，获取存在断开像素点的钢丝束，并获取钢丝束断开像素点个数；根据所有钢丝束中断开像素点最大个数对钢丝绳进行质量检测。
根据本发明提出的技术手段，通过对每股钢丝束图像进行特征分析，从而计算图像中每个像素点的灰度连续性，根据灰度连续性判断钢丝束是否存在断丝缺陷，从而对钢丝绳进行质量评估，能够避免光照对钢丝绳的影响，同时提高了对钢丝绳的检测效率和准确度，有效降低了漏检误检率。
本发明采用如下技术方案，一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，包括：
获取钢丝绳中的所有钢丝束图像并进行灰度化处理，得到钢丝束灰度图像。
对所述灰度图像进行滑窗，计算每个窗口内中心像素点在每个方向上的梯度值，得到所述灰度图像中每个像素点在每个方向上的梯度值。
根据所述每个像素点在每个方向上的梯度值，以及每个方向上对应像素点的灰度值计算每个像素点在每个方向上的灰度连续性。
将每个像素点在每个方向上的灰度连续性最小值所对应的方向作为该像素点的灰度连续性最小方向，计算每个像素点灰度连续性最小方向与其他像素点灰度连续性最小方向的差异度。
对所有像素点的灰度连续性最小方向差异度进行均值聚类，根据聚类结果获取每个像素点的钢丝方向，获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性。
根据同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性判断钢丝是否存在断开像素点，获取钢丝束所有钢丝存在断开像素点的数量。
根据所有钢丝束中断开像素点最大数量检测钢丝绳质量。
进一步的，一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，计算每个像素点在每个方向上的灰度连续性的方法如下：
计算第i个像素点在每个方向上的灰度连续性的表达式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个像素点在第l个方向上的灰度连续性，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的灰度值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
为以第
Figure 16184DEST_PATH_IMAGE008
像素点为中心的窗口内第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
个像素点的灰度值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
为该窗口内第
Figure 118132DEST_PATH_IMAGE012
个方向上像素点个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 890916DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 166039DEST_PATH_IMAGE014
个像素点与第
Figure 950456DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的距离，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
为以第
Figure 551201DEST_PATH_IMAGE008
像素点为中心的窗口内第
Figure 545702DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 890096DEST_PATH_IMAGE014
个像素点权重系数。
进一步的，一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，计算每个像素点灰度连续性最小方向与其他像素点灰度连续性最小方向的差异度的方法如下：
计算第
Figure 529019DEST_PATH_IMAGE008
个像素点与其他像素点灰度连续性最小的方向的差异
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
的表达式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
为第
Figure 2463DEST_PATH_IMAGE008
个像素点灰度连续性最小的方向角度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
为第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
个像素点灰度连续性最小的方向角度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
为
Figure 625206DEST_PATH_IMAGE028
与
Figure 773290DEST_PATH_IMAGE030
的夹角大小，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE036
为像素点个数。
进一步的，一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，根据聚类结果获取每个像素点的钢丝方向，获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性的方法为：
利用均值聚类法对所述方向差异度序列进行聚类，对于聚类后均值较小的一类，将对应像素点灰度连续性最小方向垂直的方向作为该像素点所在的钢丝方向；
对于聚类后均值较大的一类，计算聚类后均值较小的一类中像素点灰度连续性最小方向的均值方向，将与所述均值方向垂直的方向作为对应像素点所在的钢丝方向；
获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性。
进一步的，一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，根据所述每个像素点在钢丝束方向上的灰度连续性判断每个像素点是否断开的方法为：
当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE038
时，该像素点位置的钢丝未断开；
当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE040
时，该像素点位置的钢丝断开；其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE042
为预设阈值，q为每个像素点在钢丝束方向上的灰度连续性。
进一步的，一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，根据所有钢丝束中断开像素点最大数量检测钢丝绳质量，包括：
当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE044
时，该钢丝绳中钢丝束中断开像素点最大数量大于T时，该钢丝绳质量不合格；
当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE046
时，该钢丝绳中钢丝束中断开像素点最大数量小于T时，钢丝绳质量合格；其中，T为第一阈值，N为每个钢丝束中断开像素点的个数。
进一步的，一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，对钢丝绳进行质量检测的方法还包括：
计算存在断开像素点的钢丝束在整体钢丝束中的占比，根据所述存在断开像素点的钢丝束在整体钢丝束中的占比对钢丝绳进行质量检测，计算所述占比m的表达式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE050
为钢丝绳中第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE052
个钢丝束上的断开像素点个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE054
为钢丝绳中钢丝束个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE056
为关于单个钢丝束断开像素点个数的单位阶跃函数；
当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE058
时，该钢丝绳中存在断开像素点的钢丝束占比超过F，该钢丝绳质量不合格；
当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE060
时，该钢丝绳中存在断开像素点的钢丝束占比不超过F，该钢丝绳质量合格；其中，F为第二阈值。
本发明的有益效果是：根据本发明提出的技术手段，通过对每股钢丝束图像进行特征分析，从而计算图像中每个像素点的灰度连续性，根据灰度连续性判断钢丝束是否存在断丝缺陷，从而对钢丝绳进行质量评估，能够避免光照对钢丝绳的影响，同时提高了对钢丝绳的检测效率和准确度，有效降低了漏检误检率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法结构示意图；
图2为本发明实施例的另一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，给出了本发明实施例的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法结构示意图，包括：
101.获取钢丝绳中的所有钢丝束图像并进行灰度化处理，得到钢丝束灰度图像。
本实施例所针对的具体场景为：钢丝绳在出厂之前需进行质量检测，对于钢丝绳表面断丝缺陷，人工检查及现有图像处理技术漏检误检率高。
本发明需要根据钢丝束图像特征来计算每个像素点的灰度连续性。所以需先采集钢丝绳表面图像，并识别图中的钢丝束信息。
钢丝束灰度图像中单个钢丝宽度基本一致，单个钢丝与相邻钢丝之间的缝隙较钢丝暗，钢丝在光照作用下，不同区域呈现不同的亮度。在局部区域内，钢丝的亮度基本一致。
利用Sobel算子获得所有像素点的梯度幅值。
102. 对所述灰度图像进行滑窗，计算每个窗口内中心像素点在每个方向上的梯度值，得到所述灰度图像中每个像素点在每个方向上的梯度值。
以图像中第
Figure 437359DEST_PATH_IMAGE008
个像素点为中心，构建一个
Figure DEST_PATH_IMAGE062
的窗口，称为第
Figure 645486DEST_PATH_IMAGE008
个窗口。对窗口内像素点灰度变化进行分析，窗口内较暗的像素点为钢丝缝隙或断丝形成的阴影，较亮的像素点为钢丝。
103. 根据所述每个像素点在每个方向上的梯度值，以及每个方向上对应像素点的灰度值计算每个像素点在每个方向上的灰度连续性。
分析窗口内各个方向上的灰度连续性，可一定程度上得到窗口内的钢丝分布方向。
窗口内过中心点有
Figure DEST_PATH_IMAGE064
个方向。每个方向上像素点构成了该方向的像素点序列，计算每个方向上每个像素点的梯度，第
Figure 489945DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 176142DEST_PATH_IMAGE014
个像素点的梯度为
Figure DEST_PATH_IMAGE066
。结合该方向上所有像素点的梯度以及灰度值，计算每个像素点在该方向上的灰度连续性。
104. 将每个像素点在每个方向上的灰度连续性最小值所对应的方向作为该像素点的灰度连续性最小方向，计算每个像素点灰度连续性最小方向与其他像素点灰度连续性最小方向的差异度。
计算第
Figure 914290DEST_PATH_IMAGE008
个像素点在第
Figure 293319DEST_PATH_IMAGE008
个窗口内各个方向上的灰度连续性，
Figure DEST_PATH_IMAGE068
，获取其中灰度连续性最小的方向，获取该方向的角度
Figure 359495DEST_PATH_IMAGE028
。若该窗口内不存在断丝缺陷，则灰度连续性最小的方向为垂直于钢丝的方向；若该窗口内存在断丝缺陷，则灰度连续性最小的方向不一定为垂直于钢丝的方向。
同理计算图像A中所有像素点在各个方向上的灰度连续性，获取各像素点灰度连续性最小的方向的角度
Figure DEST_PATH_IMAGE070
。
组成钢丝束的各钢丝方向近乎平行，钢丝方向的角度相差无几。若无断丝缺陷，各像素点灰度连续性最小的方向的角度相差无几，计算图像中第
Figure 114962DEST_PATH_IMAGE008
个像素点与其他像素点灰度连续性最小的方向的差异。
同理得到所有像素点与其他像素点灰度连续性最小方向的差异序列。
105. 对所有像素点的灰度连续性最小方向差异度进行均值聚类，根据聚类结果获取每个像素点的钢丝方向，获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性。
利用K-means算法对序列中的数据进行聚类，将数据分为2类，其中均值较小的一类数据表示对应像素点的灰度连续性最小的方向基本一致，该方向为钢丝与方向垂直的方向；均值较大的一类数据表示对应像素点的灰度连续性最小的方向与其他像素点差异较大，像素点所在窗口内可能存在断丝缺陷，灰度连续性最小的方向与钢丝方向不垂直。
106. 根据同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性判断钢丝是否存在断开像素点，获取钢丝束所有钢丝存在断开像素点的数量。
根据每个像素点在钢丝方向上的灰度连续性
Figure DEST_PATH_IMAGE072
，获取钢丝断开的位置：
若
Figure DEST_PATH_IMAGE074
，该像素点位置的钢丝未断开。
若
Figure DEST_PATH_IMAGE076
，该像素点位置的钢丝断开。
至此得到了所有断开的像素点，若断开像素点八邻域内存在其他断开像素点，则将此些标注为同一断开位置，统计所有断开的位置的个数，得到该钢丝束断丝缺陷的个数
Figure DEST_PATH_IMAGE078
。
同理获得所有钢丝束断丝缺陷的个数
Figure DEST_PATH_IMAGE080
，其中
Figure 114142DEST_PATH_IMAGE054
为钢丝束个数。
107.根据所有钢丝束中断开像素点最大个数检测钢丝绳质量。
得到了钢丝绳各钢丝束缺陷的个数
Figure 664072DEST_PATH_IMAGE080
后，计算存在断丝缺陷的钢丝束在整体钢丝束中的占比，通过占比也可以检测钢丝绳的质量。
根据本发明提出的技术手段，通过对每股钢丝束图像进行特征分析，从而计算图像中每个像素点的灰度连续性，根据灰度连续性判断钢丝束是否存在断丝缺陷，从而对钢丝绳进行质量评估，能够避免光照对钢丝绳的影响，同时提高了对钢丝绳的检测效率和准确度，有效降低了漏检误检率。
实施例2
如图2所示，给出了本发明实施例另一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，包括：
201.获取钢丝绳中的所有钢丝束图像并进行灰度化处理，得到钢丝束灰度图像。
本实施例需要根据钢丝束图像特征来计算每个像素点的灰度连续性。所以需先采集钢丝绳表面图像，并识别图中的钢丝束信息，图像中包含背景及钢丝绳。
采用DNN实例分割的方式来识别分割图像中的目标，该DNN网络的相关内容如下：
使用的数据集为俯视采集的钢丝绳图像数据集。
训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，属于同一个钢丝束像素点的标注为同一个标签，对不同的钢丝束依次标注为1,2,3,…，直到所有钢丝束像素点都标注完成。
网络的任务是分类，所以使用的loss函数为交叉熵损失函数。
至此，通过DNN实现了钢丝绳表面图像的处理，获得图像中各个钢丝束连通域信息。
分析钢丝束图像，钢丝束为多条钢丝捻成的一股钢丝，钢丝束表面存在弧度，组成钢丝束的单根钢丝也有高低起伏变化，在光的反射作用下，一条钢丝的不同位置呈现不同的亮度。两条钢丝相邻处存在缝隙，在光照作用下较暗。若钢丝断裂，则可以看到断开处钢丝下下面的钢丝，断开处钢丝与其下面的钢丝有高度差，在光线的照射下，断开处的钢丝在下面钢丝上形成阴影。由于钢丝的不同位置呈现不同的亮度以及缝隙的存在，通过简单的阈值分割难以将钢丝断开处的阴影提取出来。
本方案通过分析钢丝束各区域内像素点灰度值的变化，计算各像素点的灰度连续性，通过像素点灰度连续性，获取钢丝绳表面断丝缺陷，以便后续根据断丝缺陷进行钢丝绳质量评估。
利用Sobel算子获得所有像素点的梯度幅值，得到梯度幅值序列
Figure DEST_PATH_IMAGE082
，
Figure 981658DEST_PATH_IMAGE036
为像素点个数。
202. 对所述灰度图像进行滑窗，计算每个窗口内中心像素点在每个方向上的梯度值，得到所述灰度图像中每个像素点在每个方向上的梯度值。
为便于后续根据像素点灰度变化分析像素点灰度连续性，首先将单个钢丝束连通域图像转化成灰度图。
以图像中第
Figure 9657DEST_PATH_IMAGE008
个像素点为中心，构建一个
Figure 456819DEST_PATH_IMAGE062
的窗口，称为第
Figure 912071DEST_PATH_IMAGE008
个窗口。对窗口内像素点灰度变化进行分析，窗口内较暗的像素点为钢丝缝隙或断丝形成的阴影，较亮的像素点为钢丝。分析窗口内各个方向上的灰度连续性，可一定程度上得到窗口内的钢丝分布方向。
窗口内过中心点有
Figure 952839DEST_PATH_IMAGE064
个方向，每个方向上像素点构成了该方向的像素点序列，计算每个方向上每个像素点的梯度，第
Figure 518950DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 86198DEST_PATH_IMAGE014
个像素点的梯度为
Figure 712351DEST_PATH_IMAGE066
，结合该方向上所有像素点的梯度以及灰度值，计算每个像素点在该方向上的灰度连续性。
2031. 根据所述每个像素点在每个方向上的梯度值，以及每个方向上对应像素点的灰度值计算每个像素点在每个方向上的灰度连续性。
计算每个窗口中心点在每个方向上的灰度连续性的方法如下：
以第i个像素点为中心的窗口中，第l个方向上第j个像素点的梯度为
Figure 365049DEST_PATH_IMAGE066
，结合通过中心点的第l个方向上所有像素点对应的灰度值计算第i个中心点在该方向上的灰度连续性，表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
其中，
Figure 141375DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个像素点在第
Figure 297550DEST_PATH_IMAGE012
个方向上的灰度连续性，
Figure 360184DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 109965DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的灰度值，
Figure 283458DEST_PATH_IMAGE010
为以第
Figure 559718DEST_PATH_IMAGE008
像素点为中心的窗口内第
Figure 793254DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 889386DEST_PATH_IMAGE014
个像素点的灰度值，
Figure 866569DEST_PATH_IMAGE016
为该窗口内第
Figure 371237DEST_PATH_IMAGE012
个方向上像素点个数，
Figure 775674DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 359102DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 874397DEST_PATH_IMAGE014
个像素点与第
Figure 125250DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的距离，
Figure 575954DEST_PATH_IMAGE020
为以第
Figure 646678DEST_PATH_IMAGE008
像素点为中心的窗口内第
Figure 965664DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 71023DEST_PATH_IMAGE014
个像素点权重系数。
Figure 817262DEST_PATH_IMAGE020
为以第
Figure 109703DEST_PATH_IMAGE008
个像素点为中心的窗口内第
Figure 107746DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 67612DEST_PATH_IMAGE014
个像素点权重系数，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE084
其中
Figure 984752DEST_PATH_IMAGE066
为以第
Figure 295648DEST_PATH_IMAGE008
个像素点为中心的窗口内第
Figure 831803DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 646175DEST_PATH_IMAGE014
个像素点在该方向上的梯度；
Figure DEST_PATH_IMAGE086
为图像
Figure DEST_PATH_IMAGE088
的梯度幅值序列；
Figure DEST_PATH_IMAGE090
为梯度幅值序列中的最大值；若该像素点在第
Figure 904856DEST_PATH_IMAGE012
个方向上的梯度越大，则权重越大，在中心像素点灰度连续性计算中越关注该像素点与中心像素点的差异，反之，若该像素在第
Figure 437468DEST_PATH_IMAGE012
个方向上的梯度越小，则权重越小，在中心像素点灰度连续性计算中越不关注该像素点与中心像素点的差异。
Figure DEST_PATH_IMAGE092
为第
Figure 901947DEST_PATH_IMAGE012
个方向上所有像素点与中心像素点（即图像中第
Figure 570826DEST_PATH_IMAGE008
个像素点）的灰度差异加权求和。若第
Figure 829769DEST_PATH_IMAGE012
个方向上所有像素点在该方向上的梯度均较小，则该值较小，中心像素点的灰度连续性较大。若第
Figure 725044DEST_PATH_IMAGE012
个方向上存在像素点在该方向上梯度较大，且该像素点与中心像素点灰度差异较大，则该值较大，中心像素点的灰度连续性较小。
2032. 将每个像素点在每个方向上的灰度连续性最小值所对应的方向作为该像素点的灰度连续性最小方向，计算每个像素点灰度连续性最小方向与其他像素点灰度连续性最小方向的差异度。
同理计算第
Figure 727635DEST_PATH_IMAGE008
个像素点在第
Figure 516600DEST_PATH_IMAGE008
个窗口内各个方向上的灰度连续性。
Figure 212023DEST_PATH_IMAGE068
，获取其中灰度连续性最小的方向，获取该方向的角度
Figure 188069DEST_PATH_IMAGE028
。若该窗口内不存在断丝缺陷，则灰度连续性最小的方向为垂直于钢丝的方向；若该窗口内存在断丝缺陷，则灰度连续性最小的方向不一定为垂直于钢丝的方向。
同理计算图像中所有像素点在各个方向上的灰度连续性，获取各像素点灰度连续性最小的方向的角度
Figure 869718DEST_PATH_IMAGE070
。
组成钢丝束的各钢丝方向近乎平行，钢丝方向的角度相差无几。若无断丝缺陷，各像素点灰度连续性最小的方向的角度相差无几。
计算第
Figure 778768DEST_PATH_IMAGE008
个像素点与其他像素点灰度连续性最小的方向的差异
Figure 113934DEST_PATH_IMAGE022
的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024A
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
其中，
Figure 46118DEST_PATH_IMAGE028
为第
Figure 124933DEST_PATH_IMAGE008
个像素点灰度连续性最小的方向角度，
Figure 888489DEST_PATH_IMAGE030
为第
Figure 34037DEST_PATH_IMAGE032
个像素点灰度连续性最小的方向角度，
Figure 515834DEST_PATH_IMAGE034
为
Figure 398340DEST_PATH_IMAGE028
与
Figure 16403DEST_PATH_IMAGE030
的夹角大小，
Figure 224530DEST_PATH_IMAGE036
为像素点个数。
2033. 对所有像素点的灰度连续性最小方向差异度进行均值聚类，根据聚类结果获取每个像素点的钢丝方向，获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性。
得到所有像素点与其他像素点灰度连续性最小方向的差异序列：
Figure DEST_PATH_IMAGE094
。利用K-means算法对序列
Figure DEST_PATH_IMAGE096
中数据进行
Figure DEST_PATH_IMAGE098
的聚类，将数据分为2类，其中均值较小的一类数据表示对应像素点的灰度连续性最小的方向基本一致，该方向为钢丝与方向垂直的方向；均值较大的一类数据表示对应像素点的灰度连续性最小的方向与其他像素点差异较大，像素点所在窗口内可能存在断丝缺陷，灰度连续性最小的方向与钢丝方向不垂直。
获取每个像素点在钢丝束方向上的灰度连续性的方法为：
利用均值聚类法对所述方向差异度序列进行聚类，对于聚类后均值较小的一类，将对应像素点灰度连续性最小方向垂直的方向作为该像素点所在的钢丝方向，将该方向上的灰度连续性值作为对应像素点在钢丝束方向上的灰度连续性；
对于聚类后均值较大的一类，计算聚类后均值较小的一类中像素点灰度连续性最小方向的均值方向，将与所述均值方向垂直的方向作为对应像素点所在的钢丝方向，将该方向上的灰度连续性值作为对应像素点在钢丝方向上的灰度连续性。
所述像素点在钢丝方向上的灰度连续性值通过步骤203计算得到。
204. 根据同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性判断钢丝是否存在断开像素点，获取钢丝束所有钢丝存在断开像素点的数量。
根据所述每个像素点在钢丝束方向上的灰度连续性判断每个像素点是否断开的方法为：
若
Figure 334569DEST_PATH_IMAGE074
，该像素点位置的钢丝未断开；
若
Figure 20765DEST_PATH_IMAGE076
，该像素点位置的钢丝断开；其中，
Figure 493335DEST_PATH_IMAGE042
为阈值，p为每个像素点在钢丝方向上的灰度连续性。本实施例中，
Figure 482150DEST_PATH_IMAGE042
的取值为0.2。
至此得到了所有断开的像素点，若断开像素点八邻域内存在其他断开像素点，则将此些标注为同一断开位置。统计所有断开的位置的个数，得到该钢丝束断丝缺陷的个数
Figure 672960DEST_PATH_IMAGE078
。
同理获得所有钢丝束断丝缺陷的个数
Figure 162848DEST_PATH_IMAGE080
，其中
Figure 489924DEST_PATH_IMAGE054
为钢丝束个数。
205.根据所有钢丝束中断开像素点最大个数检测钢丝绳质量。
根据所述每个钢丝束中断开像素点的个数对钢丝绳进行质量检测，包括：
当
Figure 39854DEST_PATH_IMAGE044
时，该钢丝绳中钢丝束中断开像素点最大个数大于T时，该钢丝绳质量不合格；
当
Figure 593326DEST_PATH_IMAGE046
时，该钢丝绳中钢丝束中断开像素点最大个数小于T时，钢丝绳质量合格。T为第一阈值，N为每个钢丝束中断开像素点的个数。本实施例中，T的取值为2。
对钢丝绳进行质量检测的方法还包括：
计算存在断开像素点的钢丝在整体钢丝束中的占比，根据所述存在断开像素点的钢丝在钢丝绳中所有钢丝束中的占比对钢丝绳进行质量检测，计算所述占比m的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE048A
其中，
Figure 886904DEST_PATH_IMAGE050
为钢丝绳中第
Figure 334066DEST_PATH_IMAGE052
个钢丝束上的断开像素点个数，
Figure 428799DEST_PATH_IMAGE054
为钢丝绳中钢丝束个数，
Figure 594201DEST_PATH_IMAGE056
为关于单个钢丝束断开像素点个数的单位阶跃函数，若钢丝束上存在断丝缺陷，则
Figure 160311DEST_PATH_IMAGE056
为
Figure DEST_PATH_IMAGE100
，若不存在，则为
Figure DEST_PATH_IMAGE102
。
当
Figure 868504DEST_PATH_IMAGE058
时，该钢丝绳中存在断开像素点的钢丝束占比超过F，该钢丝绳质量不合格；
当
Figure 494658DEST_PATH_IMAGE060
时，该钢丝绳中存在断开像素点的钢丝束占比不超过F，该钢丝绳质量合格。其中，F为第二阈值，本实施例中，F的取值为10%。
根据本发明提出的技术手段，通过对每股钢丝束图像进行特征分析，从而计算图像中每个像素点的灰度连续性，根据灰度连续性判断钢丝束是否存在断丝缺陷，从而对钢丝绳进行质量评估，能够避免光照对钢丝绳的影响，同时提高了对钢丝绳的检测效率和准确度，有效降低了漏检误检率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，其特征在于，包括：
获取钢丝绳中的所有钢丝束图像并进行灰度化处理，得到钢丝束灰度图像；
对所述灰度图像进行滑窗，计算每个窗口内中心像素点在每个方向上的梯度值，得到所述灰度图像中每个像素点在每个方向上的梯度值；
根据所述每个像素点在每个方向上的梯度值，以及每个方向上对应像素点的灰度值计算每个像素点在每个方向上的灰度连续性；
将每个像素点在每个方向上的灰度连续性最小值所对应的方向作为该像素点的灰度连续性最小方向，计算每个像素点灰度连续性最小方向与其他像素点灰度连续性最小方向的差异度；
对所有像素点的灰度连续性最小方向差异度进行均值聚类，根据聚类结果获取每个像素点的钢丝方向，获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性；
根据同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性判断钢丝是否存在断开像素点，获取钢丝束所有钢丝存在断开像素点的数量；
根据所有钢丝束中断开像素点的数量对钢丝绳的质量进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，其特征在于，计算每个像素点在每个方向上的灰度连续性的方法如下：
计算第i个像素点在每个方向上的灰度连续性的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个像素点在第l个方向上的灰度连续性，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的灰度值，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为以第
Figure 717983DEST_PATH_IMAGE008
像素点为中心的窗口内第
Figure DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure DEST_PATH_IMAGE014
个像素点的灰度值，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为该窗口内第
Figure 41649DEST_PATH_IMAGE012
个方向上像素点个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 352544DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 888699DEST_PATH_IMAGE014
个像素点与第
Figure 703071DEST_PATH_IMAGE008
个像素点的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为以第
Figure 56692DEST_PATH_IMAGE008
像素点为中心的窗口内第
Figure 323725DEST_PATH_IMAGE012
个方向上第
Figure 788205DEST_PATH_IMAGE014
个像素点权重系数。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，其特征在于，计算每个像素点灰度连续性最小方向与其他像素点灰度连续性最小方向的差异度的方法如下：
计算第
Figure 96564DEST_PATH_IMAGE008
个像素点与其他像素点灰度连续性最小的方向的差异
Figure DEST_PATH_IMAGE022
的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
Figure DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为第
Figure 886665DEST_PATH_IMAGE008
个像素点灰度连续性最小的方向角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE032
个像素点灰度连续性最小的方向角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为
Figure 313099DEST_PATH_IMAGE028
与
Figure 315690DEST_PATH_IMAGE030
的夹角大小，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
为像素点个数。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，其特征在于，根据聚类结果获取每个像素点的钢丝方向，获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性的方法为：
利用均值聚类法对所述方向差异度序列进行聚类，对于聚类后均值较小的一类，将对应像素点灰度连续性最小方向垂直的方向作为该像素点所在的钢丝方向；
对于聚类后均值较大的一类，计算聚类后均值较小的一类中像素点灰度连续性最小方向的均值方向，将与所述均值方向垂直的方向作为对应像素点所在的钢丝方向；
获取同一钢丝方向上所有像素点的灰度连续性。
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，其特征在于，根据所述每个像素点在钢丝束方向上的灰度连续性判断每个像素点是否断开的方法为：
当
Figure DEST_PATH_IMAGE038
时，该像素点位置的钢丝未断开；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE040
时，该像素点位置的钢丝断开；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为预设阈值，q为每个像素点在钢丝束方向上的灰度连续性。
6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，其特征在于，根据所有钢丝束中断开像素点最大数量检测钢丝绳质量，包括：
当
Figure DEST_PATH_IMAGE044
时，该钢丝绳中钢丝束中断开像素点最大数量大于T时，该钢丝绳质量不合格；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE046
时，该钢丝绳中钢丝束中断开像素点最大数量小于T时，钢丝绳质量合格；其中，T为第一阈值，N为每个钢丝束中断开像素点的个数。
7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的钢丝绳质量检测方法，其特征在于，对钢丝绳进行质量检测的方法还包括：
计算存在断开像素点的钢丝束在整体钢丝束中的占比，根据所述存在断开像素点的钢丝束在整体钢丝束中的占比对钢丝绳进行质量检测，计算所述占比m的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE050
为钢丝绳中第
Figure DEST_PATH_IMAGE052
个钢丝束上的断开像素点个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为钢丝绳中钢丝束个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
为关于单个钢丝束断开像素点个数的单位阶跃函数；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE058
时，该钢丝绳中存在断开像素点的钢丝束占比超过F，该钢丝绳质量不合格；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE060
时，该钢丝绳中存在断开像素点的钢丝束占比不超过F，该钢丝绳质量合格；其中，F为第二阈值。
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