(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210941727.4 (22)申请日 2022.08.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115018838 A (43)申请公布日 2022.09.06 (73)专利权人 和诚精密管业 （南 通） 有限公司 地址 226500 江苏省南 通市如皋市江安 镇 新宁路56号 (72)发明人 赵雪兴　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01)(56)对比文件 CN 108682017 A,2018.10.19 CN 104915951 A,2015.09.16 CN 110765941 A,2020.02.07 WO 2019197021 A1,2019.10.17 杨艳等.优化加权核K-means聚类初始中心 点的SLIC算法. 《计算机科 学与探索》 .2017,(第 03期),第159-16 6页. 审查员 任俊鹏 (54)发明名称 用于被氧化钢管材料表面麻点瑕疵的识别 方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理领域， 具体涉及一种用 于被氧化钢管材料表面麻点瑕疵的识别方法。 采 集钢管图像并进行边缘检测， 对钢管图像进行初 始超像素分割， 得到多个超像素块； 获取每个超 像素块的聚类中心点； 获取每个像素点的第一归 属性； 获取每个像素点的第二归属性； 获取每个 像素点的最终归属性， 确定每个像素点与其聚类 区域内各个聚类中心点的颜色距离， 计算每个像 素点的距离度量， 根据每个像素点的距离度量对 所有像素点进行超像素块划分， 得到划分后的多 个超像素块； 根据钢管图像中像素点的灰度均值 确定麻点缺陷区域。 本发明通过确定像素点的颜 色距离来确定每个像素点进行超像素分割的归 属， 从而进行缺陷判断， 能够识别出准确的麻点 缺陷区域。 权利要求书2页 说明书10页 附图1页 CN 115018838 B 2022.11.29 CN 115018838 B 1.一种用于被氧化钢管 材料表面麻点瑕疵的识别方法， 其特 征在于， 包括： 采集钢管图像并进行边缘检测， 得到多个闭合区域， 根据闭合区域的最大尺寸对钢管 图像进行初始超像素分割， 得到多个超像素块； 获取每个超像素块的聚类中心点， 并对每个聚类中心点设定范围内的像素点进行聚 类， 得到多个聚类区域； 根据每个像素点的颜色值与该像素点所在聚类区域内各个聚类中心点八邻域所有像 素点颜色值， 计算每个像素点与各个聚类中心点的相似性， 将每个像素点与各个聚类中心 点的相似性表征每 个像素点的第一归属性； 分别获取每个像素点与其所在遍历范围内各个聚类中心连线上经过的所有像素点， 根 据每个像素点与各个聚类中心点的相似性、 该像素点和各个聚类中心点连线 上经过的所有 像素点与对应聚类中心的相似性表征每 个像素点的第二归属性； 根据每个像素点的第 一归属性和第 二归属性获取每个像素点的最终归属性， 根据每个 像素点的最终归属性确定每 个像素点与各个聚类中心点的颜色距离； 根据第一归属性和第二归属性获取每 个像素点的最终归属性的表达式为： 其中， 表示每个像素点与聚类中心点的第一归属性， 表示每个像素点的第二归 属性； 根据每个像素点与 各个聚类中心点的颜色距离计算每个像素点的距离度量， 根据每个 像素点的距离度量对每 个像素点进行区域划分； 计算每个像素点的距离度量的方法为： 根据每个像素点到各个聚类中心的空间距离以及颜色距离计算每个像素点在超像素 分割中的距离度量， 表达式为： 其中， 表示每个像素点的距离度量， (R,G,B)为聚类中心点的颜色值， 表示聚 类区域内第q个像素点的颜色值， 表示第q个像素点的坐标， （x,y） 为聚类中心点坐 标， 为每个像素点与其聚类区域内各个聚类中心点的颜色距离， 为每个像素点与其聚 类区域内各个聚类中心点的空间距离； 获取对钢管图像所有像素点进行区域划分后得到的多个超像素块， 根据钢管图像 中每 个划分后的超像素块中像素点灰度均值识别出 麻点缺陷区域。 2.根据权利要求1所述的一种用于被氧化钢管材料表面麻点瑕疵的识别方法， 其特征 在于， 根据闭合区域的最大尺寸对钢管图像进行初始超像素分割的方法为： 对钢管图像进行边缘检测得到多个闭合区域， 根据每个闭合区域中像素点的个数确定 其尺寸； 根据所有闭合区域的最大尺寸作为超像素分割的尺寸， 对钢管图像进行超像素分割，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115018838 B 2得到多个超像素块。 3.根据权利要求1所述的一种用于被氧化钢管材料表面麻点瑕疵的识别方法， 其特征 在于， 表征每 个像素点的第一归属性的方法为： 获取每个像素点的颜色值以及各个聚类中心点八邻域像素点的颜色值； 根据每个像素点的颜色值与各个聚类中心点八邻域像素点的颜色值计算每个像素点 与各个聚类中心 点的相似性， 将 每个像素点与各个聚类中心 点的相似性 获取每个像素点的 第一归属性， 表达式为： 其中， 表示每个像素点与聚类中心点的第一归属性， 表示每个像素点与聚类 中心点的邻域方向上第i个像素点的相似性， (r,g,b)为每个像素点的颜色值， 为聚 类中心点八邻域中第i个 像素点的颜色值。 4.根据权利要求1所述的一种用于被氧化钢管材料表面麻点瑕疵的识别方法， 其特征 在于， 表征每 个像素点的第二归属性的方法为： 将钢管图像中每个像素点与其 聚类区域内的各个聚类中心连线， 获取其与每个聚类中 心连线上的所有像素点； 根据每个聚类中心连线上的所有像素点与对应聚类中心像素点的相似性获取每个像 素点的第二归属性， 表达式为： 其中， 表示每个像素点的第二归属性， 表示每个像素点的第一归属性， 与 聚类中心 点连线上第 j像素点与聚类中心 点的相似性， n表 示与聚类中心点连线 上所有像素 点的个数。 5.根据权利要求1所述的一种用于被氧化钢管材料表面麻点瑕疵的识别方法， 其特征 在于， 根据每 个像素点的距离度量对每 个像素点进行区域划分的方法为： 获取每个像素点到聚类区域内各个聚类中心的距离度量最小值对应的聚类中心， 将该 像素点划分至对应聚类中心所在的超像素块； 将所有像素点进行区域划分， 得到划分后的所有超像素块。 6.根据权利要求1所述的一种用于被氧化钢管材料表面麻点瑕疵的识别方法， 其特征 在于， 根据钢管图像中每 个超像素块中像素点的灰度均值确定麻点 缺陷区域的方法为： 获取所有超像素块的平均灰度值， 获取每 个超像素块中像素点的灰度均值； 将超像素块中像素点的灰度均值低于所有超像素块平均灰度值对应的超像素块作为 麻点缺陷区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115018838 B 3