(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 202211002723.6 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 启东市云鹏玻璃机 械有限公司 地址 226200 江苏省南 通市启东市海复镇 人民路 (72)发明人 李坤　 (74)专利代理 机构 绍兴三人 行柯信知识产权代 理事务所(普通 合伙) 33495 专利代理师 齐玉巧 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种玻璃缺陷分割方法 (57)摘要 本发明涉及玻璃 缺陷分割技术领域， 具体涉 及一种玻璃缺陷分割方法。 方法包括： 根据待检 测玻璃图像中各像素点的灰度值， 得到各灰度级 区域对应的各子灰度区域； 获取各子灰度区域对 应的轮廓区域和各子灰度区域对应的轮廓区域 内的填充积液区； 根据各子灰度区域对应的轮廓 区域内的积液像素点的数量和填充积液区对应 的平均连通宽度， 得到各子灰度区域对应的聚合 度； 将聚合度大于聚合度阈值的子灰度区域记为 空间灰度区域； 根据各空间灰度区域对应的灰度 共生矩阵， 计算任意两个空间灰度区域之间的纹 理相似度； 根据任意两个空间灰度区域之间的纹 理相似度， 得到待检测玻璃图像中的缺陷区域。 本发明提高了对玻璃缺陷进行识别的可靠性。 权利要求书4页 说明书10页 附图1页 CN 115100221 A 2022.09.23 CN 115100221 A 1.一种玻璃缺陷分割方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取待检测玻璃图像； 根据待检测玻璃图像中各像素点的灰度值， 得到预设数量个灰 度级对应的灰度级区域； 所述灰度级区域包括待检测玻璃图像中灰度值为对应灰度级的像 素点； 利用密度聚类算法分别对各灰度级区域中的各像素点进行处理， 得到各灰度级区域对 应的各子灰度区域； 获取所述各子灰度区域对应的轮廓区域和所述各子灰度区域对应的轮廓区域内的填 充积液区， 所述填充积液区包括子灰度区域对应的轮廓区域内灰度值不属于对应灰度级的 像素点， 记为积液像素点； 根据所述各子灰度区域对应的轮廓区域内的积液像素点的数量 和填充积液区对应的平均连通宽度， 得到所述各子灰度区域对应的聚合度； 将聚合度大于 聚合度阈值的子灰度区域记为空间灰度区域； 根据各空间灰度区域对应的灰度共生矩阵， 计算任意两个空间灰度区域之间的纹理相 似度； 根据任意两个空间灰度区域之间的纹理相似度， 将各 空间灰度区域进行分组， 得到各 组对应的各聚类区域； 根据各聚类区域， 得到待检测玻璃图像中的缺陷区域。 2.根据权利要求1所述的一种玻璃缺陷分割方法， 其特征在于， 根据待检测玻璃图像中 各像素点的灰度值， 得到预设数量个灰度级对应的灰度级区域， 包括： 根据待检测玻璃图像中各像素点的灰度值， 统计得到对应的灰度直方图； 根据灰度直方图和多阈值 大津法， 将待检测玻璃图像划分为预设数量个灰度级区 域。 3.根据权利要求1所述的一种玻璃缺陷分割方法， 其特征在于， 获取所述各子灰度区域 对应的轮廓区域， 包括： 对于任一灰度级区域对应的任一子灰度区域： 确定该子灰度区域对应的各像素点对应的行坐标中的最大值， 记为最大行坐标； 确定 该子灰度区域对应的各像素点对应的行坐标中的最小值， 记为 最小行坐标； 对最大行坐标和最小行坐标之间的行进行遍历， 获取每一行包含的该子灰度区域对应 的像素点中列坐标最大 的像素点， 记为第一像素点； 获取每一行包含的该子灰度区域对应 的像素点中列坐标最小的像素点， 记为第二像素点； 将每一行对应的第 一像素点和第 二像素点作为对应行的两个端点； 根据每一行对应的 第一像素点和第二像素点， 得到该子灰度区域对应的轮廓； 将所述轮廓包含的区域记为该 子灰度区域对应的轮廓区域。 4.根据权利要求1所述的一种玻璃缺陷分割方法， 其特征在于， 根据所述各子灰度区域 对应的轮廓区域内的积液像素点的数量和填充积液区对应的平均连通宽度， 得到所述各子 灰度区域对应的聚合度， 包括： 对于任一子灰度区域： 对该子灰度区域进行闭合性检测， 若判定该子灰度区域是闭合线结构， 则令该子灰度 区域对应的聚合度为1； 若判定该子灰度区域不是闭合线结构： 获取该子灰度区域对应的轮廓区域内所有像素权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115100221 A 2点的数量； 计算该子灰度区域对应的轮廓区域内的积液像素点数量与所述所有像素点的数 量之比， 记 为积液占比； 计算 1与积液占比之差， 将 差值作为该子灰度区域对应的填充度； 若 该子灰度区域对应的填充度小于预设阈值， 则将该子灰度区域对应的聚合度设置为0； 若 该 子灰度区域对应的填充度大于等于预设阈值， 则计算该子灰度区域对应的填充积液区的平 均连通宽度和该子灰度区域对应的填充积液区的不均匀度； 根据所述填充度、 所述平均连 通宽度和所述 不均匀度， 计算该子灰度区域对应的聚合度。 5.根据权利要求4所述的一种玻璃缺陷分割方法， 其特征在于， 计算该子灰度区域对应 的填充积液区的平均连通宽度， 包括： 构建该子灰度区域对应的二值图像； 所述二值图像 中积液像素点对应的点被标记为1， 其他点被标记为0； 采用canny算子对该子灰度区域对应的二值图像进行处理， 得到对应的边缘图像； 将边 缘图像中边 缘上的像素点记为 边缘像素点； 对于任一边缘像素点： 在该边缘像素点梯度方向上寻找与其距离最近的边缘像素点； 若在该边缘像素点梯度方向上找不到与其距离最近的边缘像素点， 则将该边缘像素点记为 无效边缘点； 若在该边缘像素点梯度方向上能找到与其距离最近的边缘像素点， 则将该边 缘像素点记为目标边缘像素点； 计算该目标边缘像素点与其梯度方向上距离最近的边缘像 素点的欧式距离， 将所述欧式距离作为该目标边 缘像素点对应的连通宽度； 将各目标边缘像素点对应的连通宽度从小到大进行排序， 获取连通宽度的中值； 提取 所述中值预设邻域范围内的连通宽度， 将提取出来的连通宽度对应的目标边缘像素点记为 有效边缘点； 计算各有 效边缘点对应的连通宽度的平均值， 将所述平均值作为该子灰度区域对应的 填充积液区的平均连通宽度。 6.根据权利要求5所述的一种玻璃缺陷分割方法， 其特征在于， 计算该子灰度区域对应 的填充积液区的不均匀度， 包括： 将所述二值图像均匀 划分， 得到多个图像块； 对于任一图像块： 计算该图像块中包含的有效边缘点对应的连通宽度的均值， 将所述 均值作为该图像块包 含的填充积液区的平均连通宽度； 根据各图像块包含的填充积液区的平均 连通宽度， 计算该子灰度区域对应的填充积液 区的不均匀度； 所述该子灰度区域对应的填充积液区的不均匀度的计算公式为： 其中， 为该子灰度区域对应的填充积液区的不均匀度， 为图像块的总数量， 为二值 图像被划分的行数， 为二值图像被划分的列数， 为第 行第 列的图像块包含的填充权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115100221 A 3