基于图像识别的装配式墙体模具质量检测与定位系统的制作方法

本发明涉及图像识别，具体涉及基于图像识别的装配式墙体模具质量检测与定位系统。

背景技术：

1、在装配式建筑工业化生产过程中，预制混凝土构件的成型质量高度依赖于其钢制模具的状态。模具长期使用后易出现锈蚀、磨损、变形等缺陷，这些缺陷会直接复制到构件表面，影响构件质量、结构耐久性与外观。因此，对模具进行定期、精准的质量检测与维护至关重要。目前，行业内逐步采用基于机器视觉的自动化检测技术替代传统人工目视检查。主流方法通常采用高分辨率工业相机采集模具表面的二维彩色（rgb）图像，并利用图像处理算法或深度学习模型（如卷积神经网络）进行缺陷识别与分类。

2、现有技术存在以下不足：

3、在模具表面存在高度异质的微观几何结构与混合材质状态时，主动偏振成像解析所得的宏观偏振参数（偏振度、偏振角）与目标表面的真实物理反射属性之间，可能产生非线性的“解耦失效”，“解耦失效”引发的严重后果是：在重建的“去镜面反射特征图像”中，本应被分离的真实锈蚀漫反射信号可能被错误地削弱或抹除，而本应被保留的、与锈蚀共存的非均匀背景噪声（如油渍的干涉色）却被错误地增强。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于图像识别的装配式墙体模具质量检测与定位系统，以解决上述背景中问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、基于图像识别的装配式墙体模具质量检测与定位系统，包括：

4、多偏振态图像采集模块，用于控制线性偏振光源以四种不同的预设偏振角度依次照射模具表面，并在每一种预设偏振角度下，利用偏振敏感成像单元采集对应的一幅模具表面偏振图像，从而获得一组多偏振态图像序列；

5、偏振特性解析模块，用于对多偏振态图像序列中处于同一像素位置的像素值进行解析，计算出每一个像素位置对应的偏振度参数与偏振角参数，生成表征整个模具表面偏振特性的偏振度图与偏振角图；

6、镜面反射剥离与特征重建模块，依据偏振度图与偏振角图，对每一像素位置的光强成分进行解算，将镜面反射光强分量从总光强中分离，并基于剩余的漫反射光强分量，重建出能够反映模具表面固有材质属性的去镜面反射特征图像；

7、表面缺陷识别与分割模块，用于将去镜面反射特征图像输入至预设的图像分析单元，图像分析单元对去镜面反射特征图像进行像素级分析与分类，识别并分割出模具表面存在的锈蚀缺陷区域，生成对应的二值化缺陷分割图；

8、缺陷量化与空间定位模块，根据二值化缺陷分割图，计算每一个锈蚀缺陷区域的几何参数与图像坐标；结合预先标定的成像系统参数，将图像坐标转换至模具所处的世界坐标系，输出每一个锈蚀缺陷区域在世界坐标系中的三维空间位置信息和量化几何参数。

9、作为本发明进一步的方案：所述生成表征整个模具表面偏振特性的偏振度图与偏振角图，具体包括：

10、将不同预设偏振角度下采集的模具表面偏振图像进行像素级的空间配准，确保多偏振态图像序列中表征同一物理点的像素位置精确对准；

11、针对每个已配准的像素位置，选取至少四个不同偏振角度下的光强值，计算其中两两正交偏振方向下的光强差值，并对光强差值按预设的权重系数进行加权融合，形成对应像素位置的光强差值加权向量；

12、依据每个像素位置的光强差值加权向量与对应点的总光强值，通过反正切函数与平方和开方运算，逐像素解算出偏振角参数与偏振度参数，同步生成覆盖整个模具表面的偏振度图与偏振角图。

13、作为本发明进一步的方案：所述逐像素解算出偏振角参数与偏振度参数，具体包括：

14、基于光强差值加权向量的分量比值，通过迭代查找预存的角度映射表获取初始偏振角，并依据分量的正负符号关系判定分量所在象限，对初始偏振角进行圆周角度校正，得到偏振角参数；

15、将光强差值加权向量各分量的平方和总光强值的平方进行比值运算，得到原始偏振度值；

16、根据总光强值所处的预设亮度区间，选择对应的非线性补偿函数对原始偏振度值进行自适应增强，获得优化后的偏振度参数；

17、将计算得到的偏振角参数与优化后的偏振度参数进行逻辑关联验证，若偏振度参数低于第一阈值且偏振角参数变化剧烈，则判定对应像素点的偏振特性数据无效，并用相邻有效像素数据的插值结果进行替换，最终同步生成高质量的偏振度图与偏振角图。

18、作为本发明进一步的方案：所述重建出能够反映模具表面固有材质属性的去镜面反射特征图像，具体包括：

19、将每个像素位置偏振度参数与偏振角参数进行关联分析，识别其中偏振度参数高于设定阈值且偏振角参数变化平缓的连续区域，初步判定为潜在的镜面反射主导区域；

20、基于初步判定的镜面反射主导区域，构造一个与对应像素偏振度参数呈正相关的自适应权重函数，利用权重函数对总光强进行比例划分，直接计算出待分离的镜面反射光强分量；

21、从总光强中减去镜面反射光强分量，得到漫反射光强分量；并依据相邻像素间漫反射分量的连续性，对因镜面反射被遮蔽区域的漫反射强度进行空间插值恢复，生成最终的去镜面反射特征图像。

22、作为本发明进一步的方案：所述构造一个与对应像素偏振度参数呈正相关的自适应权重函数，利用权重函数对总光强进行比例划分，具体包括：

23、以像素的偏振度参数为输入，定义第一阈值与第二阈值；当偏振度参数低于第一阈值时，权重输出为零；当偏振度参数介于第一与第二阈值之间时，权重随偏振度参数按预设的第一非线性曲线递增；当偏振度参数高于第二阈值时，权重维持为恒定最大值；

24、以待处理像素为中心划定局部邻域，计算局部邻域内所有权重值的标准差；若标准差超过预设的波动阈值，则使用局部邻域内权重值的中值替换中心像素的原计算权重；

25、将经过校正的权重值，与对应像素位置的总光强值直接相乘，乘积即为计算得到的像素的镜面反射光强分量。

26、作为本发明进一步的方案：所述生成对应的二值化缺陷分割图，具体包括：

27、将去镜面反射特征图像的像素从原始颜色空间转换到预设的缺陷敏感颜色空间，并在此空间内，根据图像全局统计特性动态计算阈值，对每个像素进行二值化初分类，得到初始缺陷掩模；

28、在初始缺陷掩模标识的潜在缺陷区域内，提取多个尺度下的局部纹理描述子，并计算纹理描述子在空间上的连续性测度；将连续性低于预设阈值的区域从初始缺陷掩模中剔除，生成经过纹理验证的中间掩模；

29、对中间掩模中每个独立连通区域的边缘进行检测与闭合操作，并以闭合后的边缘为约束，在去镜面反射特征图像对应的颜色空间内进行自适应区域生长，将符合生长规则的相邻像素补入，输出二值化缺陷分割图。

30、作为本发明进一步的方案：所述计算纹理描述子在空间上的连续性测度，具体包括：

31、针对潜在缺陷区域内的每个像素，使用一组预设方向与不同尺寸的卷积核进行卷积运算，得到像素在多个尺度及方向上的纹理响应值，将这些响应值排列构成对应像素的多尺度方向纹理矩阵；

32、对于潜在缺陷区域内的每一个像素，以像素多尺度方向纹理矩阵作为特征向量，计算其与预定义邻域窗口内所有其他像素特征向量之间的余弦相似度，生成像素的局部邻域相似度矩阵；

33、分析每个像素的局部邻域相似度矩阵，统计其中相似度高于设定阈值的像素连接数目，并将其与像素在初始缺陷掩模中所属连通区域的整体像素数量进行比值运算，得到表征对应区域纹理空间一致性的连续性测度。

34、作为本发明进一步的方案：所述输出每一个锈蚀缺陷区域在世界坐标系中的三维空间位置信息和量化几何参数，具体包括：

35、针对二值化缺陷分割图中的每个独立连通区域，计算独立连通区域最小外接矩形；基于独立连通区域框内的像素点集，构造对应缺陷区域的凸包多边形，并计算凸包多边形的几何中心作为缺陷的质心图像坐标；

36、以每个质心图像坐标为中心，根据预先标定的双目成像系统参数，在左右视图的去镜面反射特征图像上分别构建局部的虚拟立体投影网格，通过匹配两个网格的强度分布模式，计算质心在视差空间中的精确视差值；

37、根据精确视差值以及双目成像系统的基线距离和焦距参数，解算出质心对应的三维空间深度值；结合质心图像坐标和相机内参，计算出缺陷区域质心在世界坐标系下的三维空间位置，并输出包括三维空间位置及凸包多边形面积的量化报告。

38、作为本发明进一步的方案：所述构建局部的虚拟立体投影网格，具体包括：

39、计算缺陷区域凸包多边形最小外接矩形的长轴方向作为网格的主轴方向，并以外接矩形的尺寸按预设比例缩放，确定虚拟立体投影网格的初始范围；

40、在初始范围内，建立与主轴方向对齐的规则采样点阵；根据去镜面反射特征图像在采样点邻近区域的局部梯度强度，动态调整采样点的密度，在纹理丰富区域增加采样点，在平坦区域稀疏采样；

41、在左视图的去镜面反射特征图像上，以质心图像坐标为中心放置自适应采样点阵；根据预先标定的极线约束关系，将左视图的每个采样点投影至右视图的对应极线上，形成右视图的对应匹配网格，完成双向网格构建。

42、本发明的有益效果：

43、（1）本发明通过采集多角度偏振图像并解算偏振态参数，能够从物理原理上区分并剥离高度偏振的镜面反射分量，从而重建出反映表面本征材质属性的漫反射特征图像。这使得后续的图像分析过程不再受光照条件剧烈变化的制约，提升了在复杂工业现场环境下对锈蚀、划痕等缺陷进行像素级精确分割的鲁棒性与准确性，解决了长期困扰该领域的关键技术瓶颈。

44、（2）本发明通过融合偏振视觉与双目立体视觉，在高质量分割图的基础上，利用自适应局部网格匹配计算缺陷区域的精确视差与三维坐标，并输出包括位置、面积在内的完整量化报告。这为机器人自动引导除锈、涂装或模具状态数字化管理提供了直接、精确的输入数据，从而将视觉检测从“发现问题”提升到“指导解决”的层次，提升了装配式建筑生产线的自动化与智能化水平。