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申请/专利权人：艾华(浙江)新材料有限公司

摘要：本发明公开了一种铝箔类光线漫反射材料的视觉检测系统和方法，涉及视觉检测领域，所述系统包含拍摄模块、图像质量评价模块、图像预处理模块、图像识别模块、诊断查阅模块、储存管理模块和判断模块，所述拍摄模块的输出端与所述图像质量评价模块的输入端连接，所述拍摄模块的输出端与所述储存管理模块的输入端连接，所述图像质量评价模块的输出端与所述图像预处理模块的输入端连接，所述图像预处理模块的输出端与所述图像识别模块的输入端连接，所述图像识别模块的输出端与所述判断模块的输入端连接，本发明能够对铝箔类光线漫反射材料进行检测和识别；自动化、智能化程度高。

主权项：1.一种铝箔类光线漫反射材料的视觉检测系统，其特征在于：所述系统包括：拍摄模块，用于获取待检测铝箔类光线漫反射材料的图像，所述拍摄模块通过360°数字相机和图像捕获装置进行铝箔类光线漫反射材料表面的拍摄，所述360°数字相机和图像捕获装置通过无线通信方式将拍摄图像传输至图像预处理模块；图像质量评价模块，用于综合评价拍摄图像的质量，所述图像质量评价模块采用综合质量评价算法CQEA综合评价拍摄图像的清晰度和完整度，并基于评价结果对拍摄过程进行改进，提高拍摄图像的可用性；图像预处理模块，用于对拍摄图像进行去噪、降采样、锐化、裁剪、旋转和去除阴影处理，以提高后续处理的准确率；图像识别模块，用于对拍摄图像进行特征提取和分类识别处理，所述图像识别模块采用云端服务器ECS实现拍摄图像边缘检测、色彩分析和形态学操作，并采用多线程可视化VTK模式并行计算加速图像识别；储存管理模块，用于对拍摄图像进行数据生命周期管理，所述储存管理模块采用MySQL数据库对拍摄图像信息分类储存，并通过图像管理系统PACS统一管理，以提高拍摄图像特征提取和分类识别的准确度；判断模块，用于对处理后的拍摄图像进行分析，以判断铝箔类光线漫反射材料是否存在异常，所述判断模块采用分类阈值筛选算法判断拍摄照片是否存在异常；其中，所述拍摄模块的输出端与所述图像质量评价模块的输入端连接，所述拍摄模块的输出端与所述储存管理模块的输入端连接，所述图像质量评价模块的输出端与所述图像预处理模块的输入端连接，所述图像预处理模块的输出端与所述图像识别模块的输入端连接，所述图像识别模块的输出端与所述判断模块的输入端连接；所述综合质量评价算法CQEA设置拍摄图像数据集为，n为拍摄图像数据个数，n，提取拍摄图像数据集的清晰度和完整度质量特征属性数据集为，m为拍摄图像质量特征属性个数，m，表示拍摄图像清晰度质量属性特征，表示拍摄图像完整度质量属性特征，清晰度和完整度质量属性特征评估输出函数公式为： （1）在公式（1）中，为拍摄图像清晰度质量属性评估结果，为拍摄图像完整度质量属性特征评估结果，为拍摄图像清晰度加权值，为拍摄图像清晰度加权参数，为第j个拍摄图像清晰度质量属性特征，为拍摄图像清晰度质量属性特征最大值，为拍摄图像清晰度质量属性特征最小值，为拍摄图像完整度加权值，为拍摄图像完整度加权参数，为第j个拍摄图像完整度质量属性特征，为拍摄图像完整度质量属性特征最大值，为拍摄图像完整度质量属性特征最小值，综合拍摄图像清晰度值和完整度质量属性特征的输出函数公式为： （2）在公式（2）中，拍摄图像质量综合评价值，为拍摄图像清晰度和完整度质量属性特征综合加权值，为拍摄图像清晰度和完整度质量属性特征综合加权系数；所述云端服务器ECS包括特征提取单元、分类识别单元、优化单元和安全加固单元，所述特征提取单元用于提取出与铝箔类光线漫反射材料颜色和纹理特征，所述分类识别单元用于根据训练好的分类器对待检测物品进行分类识别，以实现快速和准确地检测，所述优化单元用于对分类器训练数据进行筛选、增强和扩充操作，提高分类器的精度和泛化能力，以优化分类识别性能，所述安全加固单元用于对云端服务器ECS进行安全保护，所述特征提取单元通过颜色直方图进行拍摄图像颜色分布的特征表示，并通过纹理特征描述对拍摄图像区域纹理信息进行提取和描述，所述分类识别单元采用机器学习模型进行分类器训练和数据识别，所述优化单元采用自适应神经网络调优算法优化分类识别性能，所述安全加固单元采用双层防护防火墙对云端服务器ECS进行安全保障，所述特征提取单元的输出端与所述分类识别单元的输入端连接，所述分类识别单元与所述优化单元双向连接，所述安全加固单元全程工作；所述分类阈值筛选算法挖掘拍摄图像数据与训练数据的特征相似度区域，所述拍摄图像数据中的拍摄图像点为，，所述训练数据中的训练图像点为，，拍摄图像数据与训练数据的特征相似度输出公式为： （3）在公式（3）中，为拍摄图像数据与训练数据的特征相似度，为拍摄图像点横坐标，为拍摄图像点纵坐标，为训练图像点横坐标，为训练图像点纵坐标，为拍摄图像数据与训练数据的特征相似度挖掘加权值，为挖掘参数，拍摄图像数据与训练数据的特征相似度数据为S，拍摄图像数据与训练数据的特征相似度的低阈值输出函数公式为： （4）在公式（4）中，S为拍摄图像数据与训练数据的特征相似度数据，为拍摄图像数据与训练数据的特征相似度最大值，为拍摄图像数据与训练数据的特征相似度最小值，为拍摄图像点纵坐标，为拍摄图像点横坐标，为拍摄图像点纵坐标采样周期。

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