金属表面损伤检测方法、系统、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及损伤检测技术领域，特别地涉及一种金属表面损伤检测方法、系统、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.金属是很多家电、生产线的重要组件，也是易发生磨损及损伤的部分，其损伤状况很大程度上影响着物品使用的体验和日常生产安全。
3.目前对于金属表面损伤状态的检测大多采用人工经验的方式，还有一些是通过采集视频再人工检测。这种方式不仅劳动强度大、同时检测的效率也很低，没有办法及时有效的了解金属表面的实时状态。


技术实现要素：

4.针对上述问题，本技术提供一种金属表面损伤检测方法、系统、存储介质及电子设备，解决了相关技术中人工检测劳动强度大、同时检测的效率也很低，没有办法及时有效的了解金属表面的实时状态的技术问题。
5.第一方面，本技术提供了一种金属表面损伤检测方法，所述方法包括：
6.采集待检测金属表面目标区域的原始图像；
7.对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；
8.对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；
9.根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；
10.根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。
11.在一些实施例中，所述对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi，包括：
12.根据rgb色彩特征和灰度特征对所述原始图像进行背景压制；
13.通过局部自适应二值化去除背景压制后的原始图像中的细小连通域，锁定感兴趣区域roi。
14.在一些实施例中，所述方法还包括：
15.通过高斯平滑滤波对所述原始图像进行降噪处理。
16.在一些实施例中，所述对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果，包括：
17.采用全局双阈值的canny算法对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果。
18.在一些实施例中，所述采用全局双阈值的canny算法对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果，包括：
19.采用sobel算子计算所述感兴趣区域roi的图像梯度，得到所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵；
20.对所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵进行非极大值抑制处理；
21.对进行非极大值抑制处理后的所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵进行滞后阈值处理，得到边缘检测结果。
22.在一些实施例中，所述根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果，包括：
23.采用opencv对所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果，所述损伤检测结果包括损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例。
24.在一些实施例中，所述根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告，包括：
25.分别判断所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例是否符合预设的工艺标准；
26.若所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例中至少一项不符合预设的工艺标准，则生成维护评价报告；
27.若所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例均符合预设的工艺标准，则生成不维护评价报告。
28.第二方面，一种金属表面损伤检测系统，所述系统包括：
29.采集单元，用于采集待检测金属表面目标区域的原始图像；
30.锁定单元，用于对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；
31.检测单元，用于对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；
32.计算单元，用于根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；
33.评价单元，用于根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。
34.第三方面，一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如上述第一方面所述的金属表面损伤检测方法。
35.第四方面，一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如上述第一方面所述的金属表面损伤检测方法。
36.本技术提供的一种金属表面损伤检测方法、系统、存储介质及电子设备，包括：采集待检测金属表面目标区域的原始图像；对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。本技术实现了金属表面损伤的自动检测和评价，大幅度节约人力物力，提高产品、生产线的日常维护效率和准确度，保证产品质量和使用安全。
附图说明
37.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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
38.图1为本技术实施例提供的一种金属表面损伤检测方法的流程示意图；
39.图2为本技术实施例提供的一种金属表面损伤检测系统的结构示意图；
40.图3为本技术实施例提供的一种电子设备的连接框图。
具体实施方式
41.以下将结合附图及实施例来详细说明本技术的实施方式，借此对本技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本技术实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本技术的保护范围之内。
42.由背景技术可知，目前对于金属表面损伤状态的检测大多采用人工经验的方式，还有一些是通过采集视频再人工检测。这种方式不仅劳动强度大、同时检测的效率也很低，没有办法及时有效的了解金属表面的实时状态。
43.有鉴于此，本技术提供一种金属表面损伤检测方法、系统、存储介质及电子设备，解决了相关技术中人工检测劳动强度大、同时检测的效率也很低，没有办法及时有效的了解金属表面的实时状态的技术问题。
44.实施例一
45.图1为本技术实施例提供的一种金属表面损伤检测方法的流程示意图，如图1所示，本方法包括：
46.s101、采集待检测金属表面目标区域的原始图像；
47.s102、对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；
48.s103、对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；
49.s104、根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；
50.s105、根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。
51.需要说明的是，因为计算机的计算量和速度远远超过人力，因此机器视觉技术相比于人力而言具有速度快、识别量大、功能多且不会因为疲劳影响检测效率的特点，建立合理的工况评价体系，将会大幅度节约人力物力，提高产品、产线的日常维护效率和准确度，保证产品质量和使用安全。
52.具体的，采用工业平板电脑或者摄像设备采集金属表面得原始图像。
53.其中，感兴趣区域(region of interest，roi)是图像处理技术中用于选择图像中的区域的方法，该区域是后续进行分析处理时重点关注的处理对象。
54.在一些实施例中，所述对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi，包括：
55.根据rgb色彩特征和灰度特征对所述原始图像进行背景压制；
56.通过局部自适应二值化去除背景压制后的原始图像中的细小连通域，锁定感兴趣区域roi。
57.在一些实施例中，所述方法还包括：
58.通过高斯平滑滤波对所述原始图像进行降噪处理。
59.需要说明的是，为了排除复杂环境干扰，例如可能存在的噪声干扰，因此需要对原始图像进行预处理，以锁定清晰确定的感兴趣区域。
60.在一些实施例中，所述对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果，包括：
61.采用全局双阈值的canny算法对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果。
62.需要说明的是，在锁定了roi区域之后，因为掉块边缘特征相比较与阴影和反光更明显，因此选取采取了全局双阈值的canny算法进行边缘检测，可以最大限度提取真边缘，消除伪边缘的影响。
63.在一些实施例中，所述采用全局双阈值的canny算法对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果，包括：
64.采用sobel算子计算所述感兴趣区域roi的图像梯度，得到所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵；
65.需要说明的是，利用sobel算子计算图像梯度。根据裂纹及掉块区域图像数据中，sobel算子的矩阵直方图分布特点和均值、方差在概率统计中的意义及应用，可以得到边缘区域与非边缘区域的大致分界。
66.进一步需要说明的是，边缘检测算子除了sobel之外，还可以使用laplacian，prewitt，roberts等。
67.对所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵进行非极大值抑制处理；
68.需要说明的是，图像梯度幅值矩阵中的元素值越大，说明图像中该点的梯度值越大，但并不能说明该点就是边缘，因为可能是环境变化或者拍摄角度对处理结果的影响，因此需要进行极大值抑制处理，操作如下：寻找图片点的集合中，像素点局部最大值，将非极大值点对应的灰度值设置为0。通过这一步，可以排除掉一大部分非边缘点的影响，留下一些细小的候选边缘。
69.对进行非极大值抑制处理后的所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵进行滞后阈值处理，得到边缘检测结果。
70.需要说明的是，需要预设高、低两个阈值。如果存在像素幅度变化超过了高阈值，则该元素保留为边缘像素；如果存在像素幅度变化低于了低阈值，则去掉该像素，减少对结果产生的影响；如果存在像素幅度变化处于二者之间，为了保证结果的准确性，若该像素与一个大于高阈值的像素有连接，则被保留，否则也会被清除掉。
71.在一些实施例中，所述根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果，包括：
72.采用opencv对所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果，所述损伤检测结果包括损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例。
73.需要说明的是，在得到边缘检测结果后，若存在细小的干扰可以通过进一步的去干扰处理方法去掉干扰，然后再进行损伤区域计算。
74.在一些实施例中，所述根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告，包括：
75.分别判断所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例是否符合预设的工艺标准；
76.若所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例中至少一项不符合预
设的工艺标准，则生成维护评价报告；
77.若所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例均符合预设的工艺标准，则生成不维护评价报告。
78.需要说明的是，具体可以据产品、产线维护更换的相关工艺标准，结合计算结果，得到最终的工况评价，输出评价报告。若达到了维护的标准，则通知工人进行维护或者更换。若没达到维护的标准，则让工人根据实际情况进行处理。
79.其中，评价报告可以根据检测目标的实际工艺要求制定。至少包括当前检测产品的名称和/或标识、损伤区域面积、数量和占所述目标区域总体的比例；以及与工艺标准的对比结果，并相应生成否需要更换的评估结果。
80.综上所述，本技术实施例提供了一种金属表面损伤检测方法，包括：采集待检测金属表面目标区域的原始图像；对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。本技术实现了金属表面损伤的自动检测和评价，大幅度节约人力物力，提高产品、生产线的日常维护效率和准确度，保证产品质量和使用安全。
81.实施例二
82.基于上述本发明实施例公开金属表面损伤检测方法，图2具体公开了应用该金属表面损伤检测方法的金属表面损伤检测系统。
83.如图2所示，本发明实施例公开了一种金属表面损伤检测系统，所述系统包括：
84.采集单元201，用于采集待检测金属表面目标区域的原始图像；
85.锁定单元202，用于对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；
86.检测单元203，用于对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；
87.计算单元204，用于根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；
88.评价单元205，用于根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。
89.需要说明的是，因为计算机的计算量和速度远远超过人力，因此机器视觉技术相比于人力而言具有速度快、识别量大、功能多且不会因为疲劳影响检测效率的特点，建立合理的工况评价体系，将会大幅度节约人力物力，提高产品、产线的日常维护效率和准确度，保证产品质量和使用安全。
90.具体的，采用工业平板电脑或者摄像设备采集金属表面得原始图像。
91.其中，感兴趣区域(region of interest，roi)是图像处理技术中用于选择图像中的区域的方法，该区域是后续进行分析处理时重点关注的处理对象。
92.在一些实施例中，所述锁定单元，用于：
93.根据rgb色彩特征和灰度特征对所述原始图像进行背景压制；
94.通过局部自适应二值化去除背景压制后的原始图像中的细小连通域，锁定感兴趣区域roi。
95.在一些实施例中，所述方法还包括：
96.通过高斯平滑滤波对所述原始图像进行降噪处理。
97.需要说明的是，为了排除复杂环境干扰，例如可能存在的噪声干扰，因此需要对原始图像进行预处理，以锁定清晰确定的感兴趣区域。
98.在一些实施例中，所述检测单元，用于：
99.采用全局双阈值的canny算法对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果。
100.需要说明的是，在锁定了roi区域之后，因为掉块边缘特征相比较与阴影和反光更明显，因此选取采取了全局双阈值的canny算法进行边缘检测，可以最大限度提取真边缘，消除伪边缘的影响。
101.在一些实施例中，所述检测单元，包括：
102.计算子单元，用于采用sobel算子计算所述感兴趣区域roi的图像梯度，得到所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵；
103.需要说明的是，利用sobel算子计算图像梯度。根据裂纹及掉块区域图像数据中，sobel算子的矩阵直方图分布特点和均值、方差在概率统计中的意义及应用，可以得到边缘区域与非边缘区域的大致分界。
104.进一步需要说明的是，边缘检测算子除了sobel之外，还可以使用laplacian，prewitt，roberts等。
105.处理子单元，用于对所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵进行非极大值抑制处理；
106.需要说明的是，图像梯度幅值矩阵中的元素值越大，说明图像中该点的梯度值越大，但并不能说明该点就是边缘，因为可能是环境变化或者拍摄角度对处理结果的影响，因此需要进行极大值抑制处理，操作如下：寻找图片点的集合中，像素点局部最大值，将非极大值点对应的灰度值设置为0。通过这一步，可以排除掉一大部分非边缘点的影响，留下一些细小的候选边缘。
107.滞后子单元，用于对进行非极大值抑制处理后的所述感兴趣区域roi的图像梯度幅值矩阵进行滞后阈值处理，得到边缘检测结果。
108.需要说明的是，需要预设高、低两个阈值。如果存在像素幅度变化超过了高阈值，则该元素保留为边缘像素；如果存在像素幅度变化低于了低阈值，则去掉该像素，减少对结果产生的影响；如果存在像素幅度变化处于二者之间，为了保证结果的准确性，若该像素与一个大于高阈值的像素有连接，则被保留，否则也会被清除掉。
109.在一些实施例中，所述计算单元，用于：
110.采用opencv对所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果，所述损伤检测结果包括损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例。
111.需要说明的是，在得到边缘检测结果后，若存在细小的干扰可以通过进一步的去干扰处理方法去掉干扰，然后再进行损伤区域计算。
112.在一些实施例中，所述评价单元，包括：
113.判断单元，用于分别判断所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例是否符合预设的工艺标准；
114.生成单元，用于若所述损伤区域的面积、数量和占所述目标区域总体的比例中至少一项不符合预设的工艺标准，则生成维护评价报告；若所述损伤区域的面积、数量和占所
述目标区域总体的比例均符合预设的工艺标准，则生成不维护评价报告。
115.需要说明的是，具体可以据产品、产线维护更换的相关工艺标准，结合计算结果，得到最终的工况评价，输出评价报告。若达到了维护的标准，则通知工人进行维护或者更换。若没达到维护的标准，则让工人根据实际情况进行处理。
116.其中，评价报告可以根据检测目标的实际工艺要求制定。至少包括当前检测产品的名称和/或标识、损伤区域面积、数量和占所述目标区域总体的比例；以及与工艺标准的对比结果，并相应生成否需要更换的评估结果。
117.综上所述，本技术实施例提供了一种金属表面损伤检测系统，包括：采集待检测金属表面目标区域的原始图像；对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。本技术实现了金属表面损伤的自动检测和评价，大幅度节约人力物力，提高产品、生产线的日常维护效率和准确度，保证产品质量和使用安全。
118.实施例三
119.本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、app应用商城等等，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以实现如实施例一的方法步骤，本实施例在此不再重复赘述。
120.实施例四
121.图3为本技术实施例提供的一种电子设备500的连接框图，如图3所示，该电子设备500可以包括：处理器501，存储器502，多媒体组件503，输入/输出(i/o)接口504，以及通信组件505。
122.其中，处理器501用于执行如实施例一中的金属表面损伤检测方法中的全部或部分步骤。存储器502用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括电子设备中的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。
123.处理器501可以是专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例一中的金属表面损伤检测方法。
124.存储器502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，例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-only memory，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 read-only memory，简称prom)，只读存储器(read-only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
125.多媒体组件503可以包括屏幕和音频组件，该屏幕可以是触摸屏，音频组件用于输
出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器或通过通信组件发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。
126.i/o接口504为处理器501和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。
127.通信组件505用于该电子设备500与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi-fi，蓝牙，近场通信(near field communication，简称nfc)，2g、3g或4g，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件505可以包括：wi-fi模块，蓝牙模块，nfc模块。
128.综上，本技术提供的一种金属表面损伤检测方法、系统、存储介质及电子设备，该方法包括：采集待检测金属表面目标区域的原始图像；对所述原始图像进行预处理，锁定所述原始图像中的感兴趣区域roi；对所述感兴趣区域roi进行边缘检测，得到边缘检测结果；根据所述边缘检测结果进行损伤区域计算，得到损伤检测结果；根据所述损伤检测结果进行工况评价，得到评价报告。本技术实现了金属表面损伤的自动检测和评价，大幅度节约人力物力，提高产品、生产线的日常维护效率和准确度，保证产品质量和使用安全。
129.在本技术实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的。
130.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
131.虽然本技术所揭露的实施方式如上，但上述的内容只是为了便于理解本技术而采用的实施方式，并非用以限定本技术。任何本技术所属技术领域内的技术人员，在不脱离本技术所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本技术的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。