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申请/专利权人：江苏展鸣驱动科技有限公司
摘要：本发明涉及图形识别技术领域，具体涉及一种节能充电宝电池瑕疵识别方法，包括：对电极图像预处理，得到若干个像素块和每个像素块中的所有边缘像素点，得到每个像素块的纹理复杂度，根据每个像素块的纹理复杂度得到像素块的纹理复杂度曲线，获取灰度级曲线，获取纹理复杂度曲线和灰度级曲线之间的差异程度，根据两个曲线之间的差异程度得到最优灰度级曲线，获得灰度游程矩阵；根据灰度游程矩阵得到第一概率缺陷参数和第二概率缺陷参数，根据第一概率缺陷参数和第二概率缺陷参数得到图像的异常概率；根据图像的异常概率对电极图像进行异常识别。本发明通过对电极图像进行分析处理，提高了对节能充电宝电池瑕疵识别的准确性。
主权项：1.一种节能充电宝电池瑕疵识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集电极图像；对电极图像进行分块，得到若干个像素块，对每个像素块进行边缘检测得到每个像素块中的所有边缘像素点，获取每个像素块中所有边缘像素点的平均梯度幅值，根据每个像素块中的边缘像素点个数得到每个像素块中边缘像素点的占比，根据每个像素块中所有边缘像素点的平均梯度幅值和每个像素块中边缘像素点的占比得到每个像素块的纹理复杂度，根据每个像素块的纹理复杂度得到像素块的纹理复杂度曲线，获取灰度级曲线，根据像素块的纹理复杂度曲线的像素块的纹理复杂度和灰度级曲线中灰度级对应的像素点数量，获得像素块的纹理复杂度曲线和灰度级曲线之间的差异程度，根据像素块的纹理复杂度曲线和灰度级曲线之间的差异程度，得到最优灰度级曲线，根据最优灰度级曲线得到调整后的电极图像，根据调整后的电极图像获得灰度游程矩阵；根据灰度游程矩阵得到第一概率缺陷参数和第二概率缺陷参数，根据第一概率缺陷参数和第二概率缺陷参数得到图像的异常概率；根据图像的异常概率对电极图像进行异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏展鸣驱动科技有限公司 一种节能充电宝电池瑕疵识别方法
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