CN116228590B - 一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质 - Google Patents
一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116228590B CN116228590B CN202310285535.7A CN202310285535A CN116228590B CN 116228590 B CN116228590 B CN 116228590B CN 202310285535 A CN202310285535 A CN 202310285535A CN 116228590 B CN116228590 B CN 116228590B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- gray
- image
- channel image
- flame
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims abstract description 10
- 230000008030 elimination Effects 0.000 title claims description 5
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 title claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 2
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 12
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000003763 carbonization Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 229920000049 Carbon (fiber) Polymers 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000004917 carbon fiber Substances 0.000 description 1
- 238000004200 deflagration Methods 0.000 description 1
- 238000006356 dehydrogenation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000013021 overheating Methods 0.000 description 1
- 238000007363 ring formation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004513 sizing Methods 0.000 description 1
- 102000030938 small GTPase Human genes 0.000 description 1
- 108060007624 small GTPase Proteins 0.000 description 1
- 238000004381 surface treatment Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质，包括：对相机采集的彩色三通道图像进行分割，分割成第一单通道图像、第二单通道图像和第三单通道图像，分别包含R值、G值和B值；将第一单通道图像分别减去第二单通道图像和第三单通道图像，并进行灰度化处理，得到灰度图像；将灰度图像中灰度值为负值的像素点赋值为零；对灰度图像进行火焰检测。本发明中，由于火焰检测时，火焰为明亮的红色，R值很大，而G值和B值很小，噪声点不存在这种特性，所以将R值分别减去G值和B值，将负值设为0，得到仅包含红色分量值的灰度图像，此处的灰度值即为红色分量的值，将其他颜色噪声点消除，增加检测精度。
Description
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质。
背景技术
PAN基碳纤维的氧化碳化过程包含预氧化、低温碳化、高温碳化、表面处理、上浆干燥等工序。其中，预氧化是一个重要的中间过程，PAN原丝的线型分子链在此过程中逐渐形成耐热的梯形结构，PAN原丝需要在氧化炉集群中经过温度递增的多个氧化炉，预氧化过程的主要反应是环化、氧化和脱氢，都是放热反应，会在纤维内部造成蓄热和过热，而氧化炉内温度又高，很容易由于局部温度过高而发生着火现象。
由于氧化炉内温度较高，炉内一旦着火即发生爆燃现象，在几秒内火焰即可扩散至整个氧化炉，为了提高对氧化炉内火焰识别的速度，可通过视觉检测的方式，但是对于检测精度要求很高，在一出现火焰时，就要识别出并进行后续的灭火措施。高精度的检测往往带来较高的误检率，一旦误检进行后续的灭火措施，则对于生产线的运作产生很大的影响，极大增加了生产成本。
在相机进行图像采集时，由于使用过程中的热效应，会产生一些随机的噪声点，这些噪声点可能出现在图像中的任意位置，对于火焰检测精度产生很大的影响。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提供了一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质，从而有效解决背景技术中的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种火焰视觉检测噪声点消除方法，包括如下步骤：
对相机采集的彩色三通道图像进行分割，分割成第一单通道图像、第二单通道图像和第三单通道图像，分别包含R值、G值和B值；
将所述第一单通道图像分别减去所述第二单通道图像和第三单通道图像，并进行灰度化处理，得到灰度图像；
将所述灰度图像中灰度值为负值的像素点赋值为零；
对所述灰度图像进行火焰检测。
进一步地，所述灰度图像中：
h(x,y)= R(x,y)-G(x,y)-B(x,y)；
其中，(x,y)为像素点的坐标，h(x,y)为所述灰度图像中此坐标像素点对应的灰度值，R(x,y)为所述第一单通道图像中此坐标像素点对应的R值，G(x,y)为所述第二单通道图像中此坐标像素点对应的G值，B(x,y)为所述第三单通道图像中此坐标像素点对应的B值。
进一步地，若h(x,y)<0，则令h(x,y)=0。
进一步地，还包括：
对所述灰度图像中像素点进行筛选，找出灰度值关于所述第一单通道图像中R值占比小于第一阈值的像素点；
将找出的像素点的灰度值赋值为零。
进一步地，若：
h(x,y)/ R(x,y)<A
则令：h(x,y)=0
其中，(x,y)为像素点的坐标，h(x,y)为所述灰度图像中此坐标像素点对应的灰度值，R(x,y)为所述第一单通道图像中此坐标像素点对应的R值，A为所述第一阈值。
进一步地，所述第一阈值A取值范围为0.65-0.75。
本发明还包括一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的方法。
本发明还包括一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。
本发明的有益效果为：本发明通过将相机采集的彩色三通道图像分割成三幅单通道图像，分别包含R值、G值和B值，由于火焰检测时，火焰为明亮的红色，R值很大，而G值和B值很小，噪声点不存在这种特性，所以将R值分别减去G值和B值，将负值设为0，从而得到仅包含红色分量值的灰度图像，此处的灰度值即为红色分量的值，将其他颜色的随机噪声点消除，增加检测精度。
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中记载的一些实施例，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为本发明方法的流程图；
图2为计算机设备的示意图。
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。
如图1所示：一种火焰视觉检测噪声点消除方法，包括如下步骤：
对相机采集的彩色三通道图像进行分割，分割成第一单通道图像、第二单通道图像和第三单通道图像，分别包含R值、G值和B值；
将第一单通道图像分别减去第二单通道图像和第三单通道图像，并进行灰度化处理，得到灰度图像；
将灰度图像中灰度值为负值的像素点赋值为零；
对灰度图像进行火焰检测。
通过将相机采集的彩色三通道图像分割成三幅单通道图像，分别包含R值、G值和B值，由于火焰检测时，火焰为明亮的红色，R值很大，而G值和B值很小，噪声点不存在这种特性，所以将R值分别减去G值和B值，将负值设为0，从而得到仅包含红色分量值的灰度图像，此处的灰度值即为红色分量的值，将其他颜色的随机噪声点消除，增加检测精度。
在本实施例中，灰度图像中：
h(x,y)= R(x,y)-G(x,y)-B(x,y)；
其中，(x,y)为像素点的坐标，h(x,y)为灰度图像中此坐标像素点对应的灰度值，R (x,y)为第一单通道图像中此坐标像素点对应的R值，G(x,y)为第二单通道图像中此坐标像素点对应的G值，B(x,y)为第三单通道图像中此坐标像素点对应的B值。
其中，若h(x,y)<0，则令h(x,y)=0。
作为上述实施例的优选，还包括：
对灰度图像中像素点进行筛选，找出灰度值关于第一单通道图像中R值占比小于第一阈值的像素点；
将找出的像素点的灰度值赋值为零。
作为上述实施例的优选，若：
h(x,y)/ R(x,y)<A
则令：h(x,y)=0
其中，(x,y)为像素点的坐标，h(x,y)为灰度图像中此坐标像素点对应的灰度值，R (x,y)为第一单通道图像中此坐标像素点对应的R值，A为第一阈值。
由于随机噪声点中，还可能存在少量的红色噪声点，如果仅通过显示红色分量的情况下，这些红色噪声点经过R值减去G值和B值后，可能还大于0，会对后续的检测造成影响，所以还需要进行二次筛选，找出那些显示为红色的噪声点。
其中，由于噪声点不存在火焰明亮的红色的特性，所以即使显示为红色，但是不存在R值很大，G值和B值很小的特性，通过这一点，找出R值减去G值和B值后，与原来的R值的比例关系，如果占比比较大，则此像素点G值和B值很小，显示为明亮的红色，如果占比较小，则说明此像素点G值和B值较大，虽然也显示为红色，但是并不是火焰的那种明亮红色，所以将其筛选为噪声点，将这个像素点的灰度值重新赋值为0，将其消除，防止后续的影响。
其中，第一阈值A取值范围为0.65-0.75。
请参见图2示出的本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。本申请实施例提供的一种计算机设备400，包括：处理器410和存储器420，存储器420存储有处理器410可执行的计算机程序，计算机程序被处理器410执行时执行如上的方法。
本申请实施例还提供了一种存储介质430，该存储介质430上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器410运行时执行如上的方法。
其中，存储介质430可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备（如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***）使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (5)
1.一种火焰视觉检测噪声点消除方法，其特征在于，包括如下步骤：
对相机采集的彩色三通道图像进行分割，分割成第一单通道图像、第二单通道图像和第三单通道图像，分别包含R值、G值和B值；
将所述第一单通道图像减去所述第二单通道图像和第三单通道图像，并进行灰度化处理，得到灰度图像；
将所述灰度图像中灰度值为负值的像素点赋值为零；
对所述灰度图像进行火焰检测；
所述灰度图像中：
h(x,y)= R(x,y)-G(x,y)-B(x,y)；
其中，(x,y)为像素点的坐标，h(x,y)为所述灰度图像中此坐标像素点对应的灰度值，R (x,y)为所述第一单通道图像中此坐标像素点对应的R值，G(x,y)为所述第二单通道图像中此坐标像素点对应的G值，B(x,y) 为所述第三单通道图像中此坐标像素点对应的B值；
还包括：
对所述灰度图像中像素点进行筛选，找出灰度值关于所述第一单通道图像中R值占比小于第一阈值的像素点；
将找出的像素点的灰度值赋值为零；
若：
h(x,y)/ R(x,y)<A
则令：h(x,y)=0
其中，(x,y)为像素点的坐标，h(x,y)为所述灰度图像中此坐标像素点对应的灰度值，R (x,y)为所述第一单通道图像中此坐标像素点对应的R值，A为所述第一阈值。
2.根据权利要求1所述的火焰视觉检测噪声点消除方法，其特征在于，若h(x,y)<0，则令h(x,y)=0。
3.根据权利要求1所述的火焰视觉检测噪声点消除方法，其特征在于，所述第一阈值A取值范围为0.65-0.75。
4.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
5.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310285535.7A CN116228590B (zh) | 2023-03-22 | 2023-03-22 | 一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310285535.7A CN116228590B (zh) | 2023-03-22 | 2023-03-22 | 一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116228590A CN116228590A (zh) | 2023-06-06 |
| CN116228590B true CN116228590B (zh) | 2024-01-26 |
Family
ID=86582519
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310285535.7A Active CN116228590B (zh) | 2023-03-22 | 2023-03-22 | 一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116228590B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108550159A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-09-18 | 佛山市云米电器科技有限公司 | 一种基于图像三色分割的烟气浓度标识方法 |
| CN109507192A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-22 | 江苏理工学院 | 一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法 |
| CN109523458A (zh) * | 2018-05-24 | 2019-03-26 | 湖北科技学院 | 一种结合稀疏诱导动态引导滤波的高精度稀疏角度ct重建方法 |
-
2023
- 2023-03-22 CN CN202310285535.7A patent/CN116228590B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108550159A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-09-18 | 佛山市云米电器科技有限公司 | 一种基于图像三色分割的烟气浓度标识方法 |
| CN109523458A (zh) * | 2018-05-24 | 2019-03-26 | 湖北科技学院 | 一种结合稀疏诱导动态引导滤波的高精度稀疏角度ct重建方法 |
| CN109507192A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-22 | 江苏理工学院 | 一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116228590A (zh) | 2023-06-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109871895B (zh) | 电路板的缺陷检测方法和装置 | |
| CN109788205B (zh) | 图像调整方法、装置及电子设备 | |
| JP2019163993A (ja) | 欠陥検査装置および欠陥検査方法 | |
| CN116228590B (zh) | 一种火焰视觉检测噪声点消除方法、设备及存储介质 | |
| CN115937147A (zh) | 缺陷检测参数的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| KR100827906B1 (ko) | 기판 검사 장치 | |
| US20150260973A1 (en) | Focus determination apparatus, focus determination method, and imaging apparatus | |
| JP4841819B2 (ja) | 物体のカラー画像による欠陥検出 | |
| CN113409271A (zh) | 一种镜头油污的检测方法、装置及设备 | |
| CN116228589B (zh) | 一种视觉检测相机噪声点消除方法、设备及存储介质 | |
| JP2011089962A (ja) | 塗布状態検査装置及び方法並びにプログラム | |
| US20200304739A1 (en) | Image processing device, image processing method and storage medium | |
| CN118115950A (zh) | 预氧化炉内火焰检测灯光干扰筛选***及方法 | |
| CN115394040A (zh) | 一种火焰检测方法、计算机设备及存储介质 | |
| JP2009115765A (ja) | 目標撮像探知装置 | |
| JP2017223512A (ja) | 表面状態診断装置 | |
| CN115359616B (zh) | 一种氧化炉内火情监测方法、计算机设备及存储介质 | |
| JP2021189239A (ja) | ベルト検査システムおよびベルト検査プログラム | |
| JP4389568B2 (ja) | 欠陥検査装置 | |
| JP2006292500A (ja) | 表面検査方法及び表面検査装置 | |
| US20230368449A1 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| CN117115146B (zh) | 一种碳化硅材质半导体表面镀膜质量检测方法 | |
| JP2024034741A (ja) | 検査方法、検査装置および検査プログラム | |
| CN115359247A (zh) | 一种基于动态特征的火焰检测方法、设备及存储介质 | |
| JP3216669B2 (ja) | 光ディスク欠陥検査方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |