摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种基于计算机视觉的印刷新材料质量监测方法。该方法获取印刷新材料的图像;根据图像中闭合区域的边缘粗糙程度和位置分布,获取闭合区域的散斑程度;根据每个疑似背景闭合区域内闭合区域的边缘粗糙程度和散斑程度,获取背景可能程度;根据任意两个闭合区域所处疑似背景闭合区域的背景可能程度和散斑程度差异,获取任意两个闭合区域的聚类距离,进而将闭合区域进行聚类,获得聚类簇;根据聚类簇内闭合区域的边缘粗糙程度,对散斑缺陷进行检测。本发明通过获取聚类距离将图像中的闭合区域进行准确划分,避免了正常区域对散斑缺陷的干扰,有利于准确识别出散斑缺陷区域。
技术关键词
计算机视觉
新材料
监测方法
像素点
指数
连线
聚类
边缘检测算法
图像处理技术
特征值
关系
散斑
邻域
端点
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无人机
定位方法
多光谱特征
机器学习模型
监测方法
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策略
指数
加权融合算法