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申请/专利权人：宝鸡源盛实业有限公司
申请日：2024-04-24
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118096545B
主分类号：G06T5/40
分类号：G06T5/40;G06T7/11;G06T7/136;G06V10/20;G06V10/26;G06V10/764
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种揉面杂质检测方法及系统，包括：获取当前面团的目标灰度图像；获取当前面团对应的前一次揉面后面团的第一灰度图像；采用DBSCAN算法对所述目标灰度图像和第一灰度图像分别进行分类，得到多个类别，并将属于同一类别中的像素点组成一个区域；根据各个类别的所述像素点数量和平均灰度值，计算得到目标灰度图像中各个类别为杂质的预测值。本发明通过获取加权之后的杂质对应灰度级的频率分布，进而获取每个灰度级的累积分布，然后采用经过优化的直方图均衡化方法对目标灰度图像增强，使得图像增强效果更好，最后利用OTSU算法对增强后的目标灰度图像进行阈值分割，得到杂质区域。
主权项：1.一种揉面杂质检测方法，其特征在于，包括：获取当前面团的目标灰度图像；获取当前面团对应的前一次揉面后面团的第一灰度图像；采用DBSCAN算法对所述目标灰度图像和第一灰度图像分别进行分类，得到多个类别，并将属于同一类别中的像素点组成一个区域；根据各个类别的所述像素点数量和平均灰度值，计算得到目标灰度图像中各个类别为杂质的预测值，计算公式为： ；其中，为所述目标灰度图像中第个类别为杂质的预测值，为所述目标灰度图像中第个类别的平均灰度值，为所述目标灰度图像中第个类别的像素点数量，为所述第一灰度图像中第个类别与目标灰度图像中第个类别的平均灰度值的差异，为所述第一灰度图像中第个类别与目标灰度图像中第个类别像素点数量差异；对于每一个类别，以其中最大的预测值作为该类别的概率值，进而获取所述目标灰度图像中所有类别对应的概率值，利用K-means聚类算法按概率值大小将区域分成两类，将概率值较大的类别判定为杂质区域；对所述目标灰度图像进行增强，以分割所述杂质区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝鸡源盛实业有限公司 一种揉面杂质检测方法及系统
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