(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210196982.0 (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人 厦门聚视智创科技有限公司 地址 361000 福建省厦门市软件园三期诚 毅北大街65号501-4单元 (72)发明人 罗翔　 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 7/12(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种视觉检测中数字图片强干扰特征的消 除方法 (57)摘要 本发明公开一种视觉检测中数字图片强干 扰特征的消除方法， 取待摄目标的基础图像信号 后， 保留基础图像信号的基础上对其进行复制， 将复制的基础图像信号转化为灰度图样， 随后将 基础图像信号通过图像处理系统， 获得基础数字 化图像信息， 对基础数字化图像信息进行滤波除 噪并取得聚类像素点的色值和亮度， 随后重新输 出图像信号及其对应的灰度图样， 与基础图像信 号及其灰度图样进行比较， 来排除强干扰特征， 本发明的优点在于在视觉检测 中数字图片的生 成和输出过程中实现了滤波除噪和二次复检比 较， 可以有效消除基础数字化图像信息在输出过 程中可能产生的强干 扰特征。 权利要求书1页 说明书3页 CN 114648453 A 2022.06.21 CN 114648453 A 1.一种视 觉检测中数字图片强干扰特 征的消除方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1、 采用图像 摄取装置对待摄目标进行拍摄， 获取待摄目标的基础图像信号； S2、 保留基础图像信号的基础上对其进行复制， 将复制的基础图像信号转化为灰度图 样， 随后将基础图像信号 通过图像处 理系统， 获得基础数字化图像信息； S3、 对基础数字化图像信息进行滤波除噪， 除去污染待分割图像的白噪音和椒盐噪音， 随后对滤波完成的基础数字化图像信息进 行进行动态聚类处理， 获取基础数字化图像信息 的聚类像素点， 并通过分析聚类 像素点的色值和亮度； S4、 根据S3中获得的基础数字化图像信 息中聚类像素点的色值和亮度通过图像处理系 统还原成处理后的图像信号， 将图像信号转化为对应的灰度图样并与S2中的灰度图样比较 边缘状态， 若边 缘重合标准则进行 下一步， 若边缘存在干扰错 位则进行修 正后进入下一 步； S5、 将图像信号中聚类像素点的色值和亮度直接与S2中的基础图像信号进行比较， 若 区域色值与基础图像信号匹配则进行输出， 否则进行修 正后再行输出。 2.根据权利要求1所述的一种视觉检测中数字图片强干扰特征的消除方法， 其特征在 于： S4中采用基于边缘检测的灰度检测算法将图像信号转化为对应的灰度图样并与S2中的 灰度图样进行比较， 若边 缘存在干扰错 位则通过 灰度边际分割方法进行修 正。 3.根据权利要求1所述的一种视觉检测中数字图片强干扰特征的消除方法， 其特征在 于： S5中采用动态聚类处理的方法比较图像信号中聚类像素点的色值和亮度与基础图像信 号的色值和亮度， 若区域色值与基础图像信号不匹配则采用对不匹配的聚类像素点进 行色 彩填充的方式进行修补。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114648453 A 2一种视觉检测中数字图片强干扰特征的消除方 法 技术领域 [0001]本发明涉及视觉检测领域， 具体地说， 是一种视觉检测中数字图片强干扰特征的 消除方法。 背景技术 [0002]视觉检测平台就是用机器代替人眼来做测量和判断， 视觉检测是指通过机器视觉 产品(即图像摄取装置， 分CMOS和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号， 传送给专用的图 像处理系统， 根据像素分布和亮度、 颜色等信息， 转变成数字化信号； 图像系统对这些信号 进行各种运算来抽取目标 的特征， 进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 是用于生 产、 装配或包装的有价值的机制， 它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方 面具有不可估量的价 值。 [0003]由图像摄取装置拍摄的实物图像传送给专用的图像处理系统并输出数字化信号 的过程中， 拍摄过程、 传输过程及输出过程均可能因外界光线变化、 传输信号 强度变化乃至 于工作场景电压的变化都可能导致最 终输出的数字信号受到干扰， 如出现强干扰甚至可能 会导致输出的数字图片严重失真， 进 而导致无法进行视 觉检测。 发明内容 [0004]发明目的： 本发明目的在于针对现有技术的不足， 提供一种视觉检测中数字图片 强干扰特 征的消除方法。 [0005]技术方案： 本发明所述一种视觉检测中数字图片强干扰特征的消除方法， 包括以 下步骤： [0006]S1、 采用图像 摄取装置对待摄目标进行拍摄， 获取待摄目标的基础图像信号； [0007]S2、 保留基础图像信号的基础上对其进行复制， 将复制的基础图像信号转化为灰 度图样， 随后将基础图像信号 通过图像处 理系统， 获得基础数字化图像信息； [0008]S3、 对基础数字化图像信息进行滤波除噪， 除去污染待分割图像的白噪音和椒盐 噪音， 随后对滤波完成的基础数字化图像信息进行进行动态 聚类处理， 获取基础数字化图 像信息的聚类 像素点， 并通过分析聚类 像素点的色值和亮度； [0009]S4、 根据S3中获得的基础数字化图像信息中聚类像素点的色值和亮度通过图像处 理系统还原成处理后的图像信号， 将图像信号转化为对应的灰度图样并与S2中的灰度图样 比较边缘状态， 若边缘重合标准则进行下一步， 若边缘存在干扰错位则进行修正后进入下 一步； [0010]S5、 将图像信号中聚类像素点的色值和亮度直接与S2中的基础图像信号进行比 较， 若区域色值与基础图像信号匹配则进行输出， 否则进行修 正后再行输出。 [0011]作为优选的， S4中采用基于边缘检测的灰度检测算法将图像信号转化为对应的灰 度图样并与S2中的灰度图样进 行比较， 若边缘存在干扰错位则通过灰度边际分割方法进 行 修正。说　明　书 1/3 页 3 CN 114648453 A 3