本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理。更具體地，本發(fā)明涉及一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。
背景技術(shù)：
1、在金屬件折彎成型過程中，由于加工環(huán)境復(fù)雜多變，采集到的工件表面圖像常呈現(xiàn)對(duì)比度低的問題，而細(xì)微的折痕、裂紋等缺陷往往隱藏在低對(duì)比度區(qū)域，直接影響后續(xù)質(zhì)量檢測(cè)的準(zhǔn)確性。因此，需要對(duì)折彎區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
2、直方圖均衡化作為經(jīng)典的圖像增強(qiáng)方法，通過擴(kuò)展像素值動(dòng)態(tài)范圍來提高整體對(duì)比度，在早期工業(yè)檢測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。然而該方法存在顯著局限性：直方圖均衡化算法對(duì)高頻灰度區(qū)域會(huì)過度增強(qiáng)，而低頻灰度區(qū)域則可能被弱化甚至丟失。由于金屬表面細(xì)微的折痕、裂紋等缺陷往往對(duì)應(yīng)著低頻灰度值分布，在直方圖均衡化處理過程中，這些關(guān)鍵的缺陷特征容易被背景的噪聲淹沒或完全丟失，從而嚴(yán)重影響質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、解決上述直方圖均衡化會(huì)導(dǎo)致折痕、裂紋等低頻灰度區(qū)域被背景的噪聲淹沒或完全丟失，影響質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括：
2、對(duì)于折彎區(qū)域圖像中的任意一種灰度值，根據(jù)灰度值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)與小于該灰度值的各灰度值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的分布關(guān)系，確定該灰度值與小于該灰度值的各灰度值之間的分布包含程度；
3、根據(jù)灰度值的局部范圍內(nèi)大于該灰度值的所有灰度值與小于該灰度值的所有灰度值之間的分布包含程度，確定該灰度值的分界程度；
4、根據(jù)各灰度值的分界程度對(duì)各灰度值的頻率進(jìn)行修正，獲取各灰度值的修正頻率；
5、根據(jù)各灰度值的修正頻率對(duì)折彎區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)圖像；
6、根據(jù)增強(qiáng)圖像進(jìn)行金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)。
7、優(yōu)選地，所述確定該灰度值與小于該灰度值的各灰度值之間的分布包含程度，包括：
8、獲取各灰度值對(duì)應(yīng)的所有像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的最小外接矩形，作為各灰度值的最小外接矩形；
9、對(duì)于任意兩個(gè)灰度值，獲取此兩個(gè)灰度值的最小外接矩形獲取此兩個(gè)像素點(diǎn)之間的分布重合程度；將所述分布重合程度與分布重合程度的可信度的乘積作為此兩個(gè)像素點(diǎn)之間的分布包含程度。
10、優(yōu)選地，所述分布重合程度的獲取方法為：
11、獲取此兩個(gè)灰度值的最小外接矩形之間的交集以及并集，根據(jù)交集中包含的像素點(diǎn)數(shù)量與并集中包含的像素點(diǎn)數(shù)量的比值作為此兩個(gè)像素點(diǎn)之間的分布重合程度。
12、優(yōu)選地，所述可信度的獲取方法為：
13、將灰度值的最小外接矩形均勻劃分為若干個(gè)網(wǎng)格，統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格中包含的該灰度值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的數(shù)量，獲取任意兩個(gè)網(wǎng)格中包含的該灰度值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的數(shù)量的平均差異，對(duì)所述平均差異進(jìn)行負(fù)相關(guān)歸一化，得到該灰度值的分布分散程度；
14、對(duì)于任意兩個(gè)像素點(diǎn)，將此兩個(gè)像素點(diǎn)的分布分散程度中的最小值作為此兩個(gè)像素點(diǎn)之間的分布重合程度的可信度。
15、優(yōu)選地，所述確定該灰度值的分界程度，包括：
16、該灰度值之后的若干灰度值作為該灰度值的后向參考灰度值，將該灰度值之前的若干灰度值作為該灰度值的前向參考灰度值；
17、根據(jù)該灰度值的后向參考灰度值與該灰度值的所有前向參考灰度值之間的分布包含程度、該灰度值的后向參考灰度值與該灰度值以及該后向參考灰度值之前的所有后向參考灰度值之間的分布包含程度，確定后向參考灰度值下該灰度值的分界概率；
18、將該灰度值的所有后向參考灰度值下該灰度值的分界概率的均值，作為該灰度值的分界程度。
19、優(yōu)選地，所述分界概率的獲取方法為：
20、對(duì)于灰度值的任意一個(gè)后向參考灰度值，獲取后向參考灰度值與該灰度值的所有前向參考灰度值之間的分布包含程度的均值，作為第一均值；獲取后向參考灰度值與該灰度值以及該后向參考灰度值之前的所有后向參考灰度值之間的分布包含程度的均值，作為第二均值；將第二均值與第一均值的差作為前后向類間差異；將后向參考灰度值與該灰度值的所有前向參考灰度值之間的分布包含程度兩兩之間差異的均值，作為前向類內(nèi)差異；將后向參考灰度值與該灰度值以及該后向參考灰度值之前的所有后向參考灰度值之間的分布包含程度兩兩之間差異的均值，作為后向類內(nèi)差異；
21、根據(jù)前后向類間差異、前向類內(nèi)差異以及后向類內(nèi)差異，確定后向參考灰度值下該灰度值的分界概率。
22、優(yōu)選地，所述分界概率滿足表達(dá)式：
23、；
24、其中，表示第個(gè)灰度值的第個(gè)后向參考灰度值下第個(gè)灰度值的分界概率；表示第個(gè)灰度值的第個(gè)后向參考灰度值的前后向類間差異；表示前向類內(nèi)差異，表示后向類內(nèi)差異；表示s型曲線；表示以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)。
25、優(yōu)選地，所述修正頻率滿足表達(dá)式：
26、；
27、其中，表示第個(gè)灰度值的修正頻率，表示第個(gè)灰度值的分界程度；表示第個(gè)灰度值的頻率；表示折彎區(qū)域圖像中灰度值的數(shù)量；表示第個(gè)灰度值的分界程度；表示第個(gè)灰度值的頻率。
28、優(yōu)選地，所述根據(jù)各灰度值的修正頻率對(duì)折彎區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)圖像，包括：
29、以灰度值為橫軸，以各灰度值的修正頻率為縱軸，構(gòu)建灰度直方圖，對(duì)灰度直方圖進(jìn)行直方圖均衡化，得到折彎區(qū)域圖像的增強(qiáng)圖像。
30、優(yōu)選地，所述根據(jù)增強(qiáng)圖像進(jìn)行金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)，包括：
31、將增強(qiáng)圖像輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出金屬件折彎缺陷。
32、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明利用兩個(gè)灰度值之間的分布包含程度量化了此兩個(gè)灰度值屬于同一個(gè)圖像特征的可能性；依據(jù)灰度值的局部范圍內(nèi)大于該灰度值的所有灰度值與小于該灰度值的所有灰度值之間的分布包含程度，確定灰度值的分界程度，利用分界程度反映了灰度值作為兩種圖像特征的分界灰度值的可能性。基于分界程度對(duì)灰度值的頻率進(jìn)行修正，使得在增強(qiáng)時(shí)能夠重點(diǎn)增強(qiáng)分界灰度值，使得不同圖像特征之間的對(duì)比度增大，避免了高頻灰度區(qū)域過度增強(qiáng)，低頻灰度值區(qū)域被吞噬，能夠突出了裂紋、褶皺等異常區(qū)域，針對(duì)性強(qiáng)化折彎區(qū)域的微弱缺陷特征，提高金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。
1.一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述確定該灰度值與小于該灰度值的各灰度值之間的分布包含程度，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述分布重合程度的獲取方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述可信度的獲取方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述確定該灰度值的分界程度，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述分界概率的獲取方法為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述分界概率滿足表達(dá)式：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述修正頻率滿足表達(dá)式：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述根據(jù)各灰度值的修正頻率對(duì)折彎區(qū)域圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)圖像，包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述根據(jù)增強(qiáng)圖像進(jìn)行金屬件折彎成型質(zhì)量評(píng)價(jià)，包括：