基于机器视觉的纸杯缺陷高效检测方法

本申请涉及图像分析领域，具体涉及一种基于机器视觉的纸杯缺陷高效检测方法，包括：根据纸杯底部图像对应的初始灰度图像中每个像素点对应的损坏概率确认连通域，再计算目标连通域对应的初始连通域损坏概率，再通过目标连通域对应的近似连通域数量、初始连通域损坏概率以及初始灰度图像对应的连通域总数量，计算目标连通域对应的最终连通域损坏概率，最后基于所述目标连通域对应的最终连通域损坏概率，确认纸杯底部是否损坏。通过纸杯底部图像对应的初始灰度图像的像素点灰度值进行连通域的确认，进一步根据连通域对应的最终连通域损坏概率确认纸杯是否损坏，相对于传统的纸杯底部破损的检测方法，提高了纸杯损坏检测的准确性。