一种用于产品缺陷检测以及质量控制的图像减薄和特征分类方法

摘要

本发明一种用于产品缺陷检测以及质量控制的图像减薄和特征分类方法通过将图像的像素点二值化，形成图像对应的像素值集合区域；进行图像骨架化前进行端点去除，消除噪点影响；判定图像减薄方向，进行图像骨架化，所述图像减薄方向为依次自图像的上、下、左、右极点位置至内部连续迭代减薄；进行图像严格骨架化，图像严格骨架化为依次自图像的北、南、西、东方点处位置至内部连续迭代减薄。其还在图像不再减薄或到达减薄次数时，进行冗余端点去除，平滑处理图像。本发明1、可令圆形区域减薄后成为一个点，且骨架保留了原始信息；2、该方法耗时同Davies两步法；3、定义END点后，可消除端点干扰，配合改进的减薄原则，可保证判断的正确性。

主权项

一种用于产品缺陷检测以及质量控制的图像减薄和特征分类方法，包括如下步骤：A.将图像的像素点二值化，形成图像对应的像素值集合区域；C.判定图像减薄方向，进行图像骨架化，所述图像减薄方向为依次自图像的上、下、左、右极点位置至内部连续迭代减薄；其特征在于，步骤A和C之间还包括如下步骤：B.进行图像骨架化前进行端点去除，消除噪点影响；步骤C之后包括如下步骤：D.进行图像严格骨架化，所述图像严格骨架化为依次自图像的北、南、西、东方点处位置至内部连续迭代减薄，其中，所述北、南、西、东方点定义包括如下步骤：D1.遍历图像，获取极点位置并作为目标像素，目标像素8邻域中，顶部三位像素值判断为背景像素，则定义目标像素为北方点；D2.遍历图像，获取图像极点位置并作为目标像素，目标像素8邻域中，底部三位像素值判断为背景像素，则定义目标像素为南方点；D3.遍历图像，获取图像极点位置并作为目标像素，目标像素8邻域中，左侧三位像素值判断为背景像素，则定义目标像素为西方点；D4.遍历图像，获取图像极点位置并作为目标像素，目标像素8邻域中，右侧三位像素值判断为背景像素，则定义目标像素为东方点；循环步骤C及步骤D至图像不再减薄或到达减薄次数。