(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 202210822985.0 (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 南通华烨塑料工业有限公司 地址 226000 江苏省南 通市启东科技创业 园彩龙中路18号 (72)发明人 王小红　邓存芳　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/77(2022.01) (54)发明名称 基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制 方法 (57)摘要 本发明涉及智能控制技术领域， 具体涉及一 种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方 法。 该方法包括： 获取不同光照情况下的改性塑 料图像， 获取改性塑料图像上所有连通域， 计算 不同连通域的宽度一致性和无序性； 获得不同连 通域的宽度一致性和对应中轴线无序性的差值 作为第一特征值； 根据第一特征值和预设阈值的 比较得到确定性边缘所属缺陷类别和不确定性 边缘； 对不确定性边缘进行多阈值分割和密度聚 类， 得到不同的边缘类别； 计算不同边缘类别的 字典变化率得到所有缺陷类别的比例， 进而确定 相应的温度参数控制方法。 本发 明通过对不同光 照情况下的改性塑料图像进行分析， 获得改性塑 料图像上缺陷类别， 进而对相应的参数进行控 制， 减少缺陷发生的概 率。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114897906 A 2022.08.12 CN 114897906 A 1.一种基于计算机 视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 利用缺陷光学识别控制装置采集所有光照下的改性塑料图像， 通过边缘检测算法获得 每个光照下改性塑料图像中的所有边缘， 然后 获取所有边缘围成的所有连通域， 根据每个 连通域不同位置的宽度获得每个连通域的宽度一致性， 根据每个连通域的中轴线的弯曲规 律获得每 个连通域的无序性； 将每个连通域的宽度一致性和无序性的差值称为每个连通域的第 一特征值， 根据 所有 连通域第一特征值的大小获得所有熔接痕缺陷类别和裂痕缺陷类别以及所有不确定性边 缘； 首先根据 所有不确定性边缘的第 一特征值和位置信 息进行聚类， 并获得所有不确定性 边缘类别， 然后根据每个不确定性边缘类别的K ‑SVD分解结果获得每个不确定性边缘类别 的字典变化率， 根据所有光照 情况下的同一不确定性边缘类别的字典变化率序列获得所述 不确定性边缘类别的离散系数， 根据所述离散系数确定每个不确定性边缘类别所属的缺陷 类别； 统计所有不确定性边缘类别对应的缺陷类别、 所述的所有熔接痕缺陷类别、 所述的所 有裂痕缺陷类别的数量， 然后进行相应的参数调整， 减小缺陷的产生 概率。 2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述的每 个连通域的宽度一 致性的获取步骤 包括： 对于每个连通域， 对所述连通域边缘上所有像素点的坐标进行主成分分析， 获得所有 主成分方向以及每个主成分方向对应的特征值， 将最小特征值对应的主成分方向称为最小 主成分方向； 将所述连通域中心和所述最小主成分方向确定的直线称为连通域的最小主成分方向 线； 根据所述平行于最小主成分方向线的方向获得所有第一直线， 将所述每个第一直线与 连通域的交点距离称为每个第一直线的宽度特征， 将所有第一直线的宽度特征构成的序列 称为连通 域的宽度 序列， 根据所述宽度 序列的均值与标准差的商值获宽度一 致性。 3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述的每 个连通域的无序性的获取步骤 包括： 对于每个连通域， 对所述连通域边缘上所有像素点的坐标进行主成分分析， 获得所有 主成分方向以及每个主成分方向对应的特征值， 将最大特征值对应的主成分方向称为最大 主成分方向； 根据所述连通域中心和所述最大主成分方向确定的直线称为所述连通域的最大主成 分方向线； 获得 所述最大主成分方向线和所述连通 域的两个第一交点； 获取每个第一直线与连通域边界的两个第二交点的中点； ， 连接多个所述的所有中点 和所述第一交点得到每 个连通域的中轴线； 获得所述每个连通域的中轴 线上每个像素的链码， 所述每个像素的链码是指相邻边缘 点连线的方向值， 然后计算所述中轴线上所有像素 的链码的均值和标准差， 将所述均值与 标准差的商值作为所述连通 域的无序性。 4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述所有熔接痕缺陷类别和裂痕缺陷类别以及所有不确定性 边缘包括： 将所有连通域的第一特征值在预设第一阈值范围内的特征值对应的连通域作为熔接权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114897906 A 2痕缺陷类别， 将所述所有连通域的第一特征值在预设第二阈值范围内的特征值对应的连通 域作为裂痕缺陷类别， 将所述所有连通域的第一特征值在第三阈值范围内的特征值对应的 连通域称为不确定性 边缘， 所述第二阈值范围的最大值小于第一阈值范围的最小值。 5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述 不确定性 边缘类别的获取步骤 包括： 采用多阈值分割的方法对所述所有的不确定性边缘的第 一特征值进行聚类， 获得所有 聚类结果， 称为 不确定性 边缘属性类别； 将所述每个不确定性边缘属性类别中的连通域的中心点作为连通域中心点， 对所有不 确定性边缘对应的所述中心点进行密度聚类， 并获得所有聚类结果， 称为不确定性边缘类 别。 6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述每 个不确定性 边缘类别的字典变化 率的获取步骤 包括： 对所述改性塑料图像的灰度图像进行K ‑SVD分解， 得到字典矩阵， 称为原始字典矩阵； 将去除每一个不确定性 边缘类别后的灰度图像， 称为更新后的灰度图像； 根据所述每个不确定性边缘类别的最小外接矩形对更新后的灰度图像分块， 将所述每 个灰度块中的像素变成行向量， 组成行向量矩阵； 对所述行向量矩阵进行K ‑SVD分解， 将所述行向量矩阵对应的字典矩阵称为新字典矩 阵； 根据所述每个不确定性边缘类别的新字典矩阵的熵值和原始字典矩阵的熵值得到每 个不确定性 边缘类别的字典变化 率。 7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述确定每 个不确定性 边缘类别所属的缺陷类别的步骤 包括： 获取不同光照条件下同一个不确定性边缘类别对应的所有字典变化率， 以所述所有字 典变化率的标准差与均值的比值作为所述离散系数； 根据所述离散系数的大小与预设第四 阈值进行比较， 大于第四阈值的不确定性边缘类别为熔接痕缺陷类别， 小于第四阈值的对 应不确定性 边缘类别为裂痕缺陷类别。 8.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述 根据所有缺陷类别的数量进行参数调整， 减小缺陷产生 概率的步骤 包括： 首先统计所有不确定性边缘类别对应的缺陷类别、 所述的所有熔接痕缺陷类别、 所述 的所有裂痕缺陷类别的数量， 得到熔接痕缺陷和所有缺陷的数量比值， 如果所述比值大于 预设第五阈值， 则采取升高温度的方法减少熔接痕缺陷的出现概率， 如果所述比值小于预 设第五阈值， 则通过增 加注射口减少单一注射口压力的方法减少裂痕缺陷的出现概 率。 9.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的改性塑料外观缺陷控制方法， 其特征 在于， 所述的缺陷光学识别控制装置包括但不限于： 一个RGB相机、 一个可变方向的LED光 源、 一个温度调节装置、 一个嵌入式系统， 所述的嵌入式系统运行如权利要求1~8任意一项 所述方法的步骤， 所述温度调节装置用于控制注塑设备的温度大小。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114897906 A 3