權(quán)利要求書： 

 1.一種鋁電解電容器引出線異常識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：獲取鋁電解電容器的引出線圖像，對引出線圖像進(jìn)行邊緣檢測，將進(jìn)行非極大值抑制處理時(shí)被抑制的邊緣像素點(diǎn)記為斷續(xù)像素點(diǎn)；選擇斷續(xù)像素點(diǎn)中灰度值最大和最小的兩個(gè)像素點(diǎn)分別記為第一聚類中心和第二聚類中心；根據(jù)其他斷續(xù)像素點(diǎn)到聚類中心的距離對各斷續(xù)像素點(diǎn)進(jìn)行聚類得到第一聚類和第二聚類，并計(jì)算兩個(gè)聚類中所有斷續(xù)像素點(diǎn)灰度值的均值和方差；設(shè)置n*n鄰域模板，分別計(jì)算兩個(gè)聚類內(nèi)鄰域模板的設(shè)定方向的一階導(dǎo)數(shù)，根據(jù)所述一階導(dǎo)數(shù)和聚類對應(yīng)的均值和方差獲得各聚類對應(yīng)的水平與垂直方向的差分，進(jìn)而根據(jù)水平與垂直方向上的差分獲得像素點(diǎn)的梯度幅值與梯度方向；將第一聚類中心和第二聚類中心作為初始種子點(diǎn)，根據(jù)像素點(diǎn)的梯度幅值的比值進(jìn)行區(qū)域生長，進(jìn)而獲得邊緣的分割像素點(diǎn)，根據(jù)梯度對分割像素點(diǎn)進(jìn)行非極大值抑制處理，獲得精細(xì)的鋁電解電容器引出線的邊緣，根據(jù)該邊緣判斷鋁電解電容器引出線的缺陷情況；所述水平與垂直方向的差分的獲取方法具體為：式中， 表示水平方向的差分， 表示數(shù)值方向的差分；表示 方向上的一階導(dǎo)數(shù)的均值， 表示第 個(gè)聚類的方差；所述梯度幅值與梯度方向的獲取方法具體為：式中， 表示梯度幅值，表示梯度方向， 表示水平方向的差分，表示數(shù)值方向的差分。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋁電解電容器引出線異常識別方法，其特征在于，所述設(shè)置n*n鄰域模板具體為設(shè)置3*3鄰域模板。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋁電解電容器引出線異常識別方法，其特征在于，所述根據(jù)像素點(diǎn)的梯度幅值的比值進(jìn)行區(qū)域生長包括截止生長條件，具體為：式中，為截止生長條件， 表示第i個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值， 表示第i+1個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋁電解電容器引出線異常識別方法，其特征在于，所述根據(jù)該邊緣判斷鋁電解電容器引出線的缺陷情況具體為：對精細(xì)的鋁電解電容器引出線的邊緣進(jìn)行主成分分析，獲得像素點(diǎn)的最大主成分方向，計(jì)算邊緣點(diǎn)與最大主方向之間的投影距離；若投影距離大于閾值，則該邊緣像素點(diǎn)為毛刺缺陷，鋁電解電容器引出線的邊緣存在缺陷；若投影距離小于閾值，則該邊緣像素點(diǎn)屬于平整的邊緣，鋁電解電容器引出線不存在缺陷。

說明書： 一種鋁電解電容器引出線異常識別方法技術(shù)領(lǐng)域[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鋁電解電容器引出線異常識別方法。背景技術(shù)[0002] 電容器高壓側(cè)引出線由薄鋼片制成，如果制造工藝不良，邊緣不平有毛刺或嚴(yán)重彎折，其尖端容易產(chǎn)生電暈，電暈會使油分解、箱殼膨脹、油面下降而造成擊穿。另外，在封蓋時(shí)，轉(zhuǎn)角處如果燒焊時(shí)間過長，將內(nèi)部絕緣燒傷并產(chǎn)生油污和氣體，使電壓大大下降而損壞。在現(xiàn)有技術(shù)中，檢測鋁電解電容器引出線邊緣的缺陷，大多通過閾值分割獲得鋁電解電容器引出線的邊緣，利用該方法進(jìn)行處理時(shí)，閾值的設(shè)置影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，又因?yàn)殇X電解電容器引出線的邊緣存在毛刺細(xì)小的情況，閾值設(shè)置的不準(zhǔn)確，不能夠檢測精確的邊緣，使得對邊緣缺陷的判斷不準(zhǔn)確。發(fā)明內(nèi)容[0003] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種鋁電解電容器引出線異常識別方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：[0004] 獲取鋁電解電容器的引出線圖像，對引出線圖像進(jìn)行邊緣檢測，將進(jìn)行非極大值抑制處理時(shí)被抑制的邊緣像素點(diǎn)記為斷續(xù)像素點(diǎn)；[0005] 選擇斷續(xù)像素點(diǎn)中灰度值最大和最小的兩個(gè)像素點(diǎn)分別記為第一聚類中心和第二聚類中心；根據(jù)其他斷續(xù)像素點(diǎn)到聚類中心的距離對各斷續(xù)像素點(diǎn)進(jìn)行聚類得到第一聚類和第二聚類，并計(jì)算兩個(gè)聚類中所有斷續(xù)像素點(diǎn)灰度值的均值和方差；[0006] 設(shè)置nn鄰域模板，分別計(jì)算兩個(gè)聚類內(nèi)鄰域模板的設(shè)定方向的一階導(dǎo)數(shù)，根據(jù)所述一階導(dǎo)數(shù)和聚類對應(yīng)的均值和方差獲得各聚類對應(yīng)的水平與垂直方向的差分，進(jìn)而根據(jù)水平與垂直方向上的差分獲得像素點(diǎn)的梯度幅值與梯度方向；[0007] 將第一聚類中心和第二聚類中心作為初始種子點(diǎn)，根據(jù)像素點(diǎn)的梯度幅值的比值進(jìn)行區(qū)域生長，進(jìn)而獲得邊緣的分割像素點(diǎn)，根據(jù)梯度對分割像素點(diǎn)進(jìn)行非極大值抑制處理，獲得精細(xì)的鋁電解電容器引出線的邊緣，根據(jù)該邊緣判斷鋁電解電容器引出線的缺陷情況。[0008] 優(yōu)選地，所述設(shè)置n*n鄰域模板具體為設(shè)置3*3鄰域模板。[0009] 優(yōu)選地，所述水平與垂直方向的差分的獲取方法具體為：[0010][0011][0012] 式中， 表示水平方向的差分， 表示數(shù)值方向的差分。表示 方向上的一階導(dǎo)數(shù)的均值， 表示第 個(gè)聚類的方差。

[0013] 優(yōu)選地，所述梯度幅值與梯度方向的獲取方法具體為：[0014][0015][0016] 式中， 表示梯度幅值，表示梯度方向， 表示水平方向的差分，表示數(shù)值方向的差分。[0017] 優(yōu)選地，所述根據(jù)像素點(diǎn)的梯度幅值的比值進(jìn)行區(qū)域生長包括截止生長條件，具體為：[0018][0019] 式中，為截止生長條件， 表示第i個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值， 表示第i+1個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值。[0020] 優(yōu)選地，所述根據(jù)該邊緣判斷鋁電解電容器引出線的缺陷情況具體為：[0021] 對精細(xì)的鋁電解電容器引出線的邊緣進(jìn)行主成分分析，獲得像素點(diǎn)的最大主成分方向，計(jì)算邊緣點(diǎn)與最大主方向之間的投影距離；若投影距離大于閾值，則該邊緣像素點(diǎn)為毛刺缺陷，鋁電解電容器引出線的邊緣存在缺陷；若投影距離小于閾值，則該邊緣像素點(diǎn)屬于平整的邊緣，鋁電解電容器引出線不存在缺陷。[0022] 本發(fā)明實(shí)施例至少具有如下有益效果：[0023] 基于canny邊緣檢測算法進(jìn)行檢測鋁電解電容器引出線的準(zhǔn)確邊緣，對邊緣梯度的進(jìn)行重新賦值，獲得邊緣區(qū)別較大的梯度值，然后再進(jìn)行非極大值抑制，進(jìn)而判斷鋁電解電容器引出線是否存在毛刺缺陷。本發(fā)明使得在非極大值抑制的過程中，將梯度變化較小的邊緣像素點(diǎn)也能保留，丟棄的邊緣像素點(diǎn)較少，達(dá)到精確檢測邊緣的目的。

附圖說明[0024] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它附圖。[0025] 圖1是本發(fā)明的一種鋁電解電容器引出線異常識別方法的方法流程圖。具體實(shí)施方式[0026] 為了更進(jìn)一步闡述本發(fā)明為達(dá)成預(yù)定發(fā)明目的所采取的技術(shù)手段及功效，以下結(jié)合附圖及較佳實(shí)施例，對依據(jù)本發(fā)明提出的一種鋁電解電容器引出線異常識別方法，其具體實(shí)施方式、結(jié)構(gòu)、特征及其功效，詳細(xì)說明如下。在下述說明中，不同的“一個(gè)實(shí)施例”或“另一個(gè)實(shí)施例”指的不一定是同一實(shí)施例。此外，一或多個(gè)實(shí)施例中的特定特征、結(jié)構(gòu)或特點(diǎn)可由任何合適形式組合。[0027] 除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于本發(fā)明的技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員通常理解的含義相同。[0028] 下面結(jié)合附圖具體的說明本發(fā)明所提供的一種鋁電解電容器引出線異常識別方法的具體方案。

[0029] 實(shí)施例：[0030] 本發(fā)明所針對的具體場景為：因?yàn)殇X電解電容器引出線的薄鋼片存在毛刺，導(dǎo)致尖端容易產(chǎn)生電暈，使得電容器因?yàn)殡娏鬟^大而產(chǎn)生擊穿，影響產(chǎn)品的正常使用，故對鋁電解電容器引出線的缺陷進(jìn)行檢測與識別。[0031] 請參閱圖1，其示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的一種鋁電解電容器引出線異常識別方法的方法流程圖，該方法包括以下步驟：[0032] 步驟一，獲取鋁電解電容器的引出線圖像，對引出線圖像進(jìn)行邊緣檢測，將進(jìn)行非極大值抑制處理時(shí)被抑制的邊緣像素點(diǎn)記為斷續(xù)像素點(diǎn)。[0033] 首先，本發(fā)明需要對鋁電解電容器引出線的缺陷進(jìn)行檢測與識別，因此需要采集鋁電解電容器的圖像，但是在采集圖像的過程中，因?yàn)榻饘俚谋砻鏁l(fā)生光的反射，所以在采集圖像時(shí)，需要光照均均勻。光線的照射方向?yàn)楦┮曊丈?，且需要多個(gè)光源，從而形成均勻的光線，照射在鋁電解電容器的表面。[0034] 在采集鋁電解電容器的圖像后，需要對圖像進(jìn)行處理，去除背景的干擾，獲得鋁電解電容器引出線的圖像，記為引出線圖像。在本實(shí)施例中，采用DNN語義分割的方式來識別分割圖像中的目標(biāo)，實(shí)施者也可選擇其他合適的方法去除背景的干擾。[0035] 其中，DNN網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)內(nèi)容包括：使用的數(shù)據(jù)集為俯視采集的鋁電解電容器圖像數(shù)據(jù)集，鋁電解電容器的樣式為多種多樣的。需要分割的像素共分為兩類，即訓(xùn)練集對應(yīng)標(biāo)簽標(biāo)注過程為：單通道的語義標(biāo)簽，對應(yīng)位置像素屬于背景類的標(biāo)注為0，屬于鋁電解電容器引出線的標(biāo)注為1。網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是分類，所有使用的loss函數(shù)為交叉熵?fù)p失函數(shù)。通過語義分割得到的01掩膜圖像與原圖像相乘，得到的圖像中只含有鋁電解電容器引出線的圖像，去除了背景的干擾。[0036] 然后，需要說明的是，本發(fā)明對鋁電解電容器引出線的毛刺缺陷進(jìn)行檢測，通過傳統(tǒng)的canny邊緣檢測算法檢測鋁電解電容器引出線的邊緣時(shí)，會存在部分邊緣缺陷的情況。在非極大值抑制的過程中，會因?yàn)檫吘壍奶荻茸兓^小，造成部分邊緣像素點(diǎn)丟失。發(fā)明對邊緣梯度的進(jìn)行重新賦值，獲得邊緣區(qū)別較大的梯度值，然后再進(jìn)行非極大值抑制。使得在非極大值抑制的過程中，將梯度變化較小的邊緣像素點(diǎn)也能保留，丟棄的邊緣像素點(diǎn)較少，達(dá)到精確檢測邊緣的目的。

[0037] 本發(fā)明需要對鋁電解電容器的引出線進(jìn)行缺陷檢測，因?yàn)殇X電解電容器的引出線會存在邊緣不平整和毛刺缺陷，在使用的過程中會造成鋁電解電容器的損壞。因此需要檢測鋁電解電容器引出線的邊緣的是否存在毛刺。[0038] 因?yàn)檫吘壌嬖诘拿瘫容^細(xì)小，通過常規(guī)的檢測手段可能檢測不到邊緣的小毛刺，使得邊緣比較平滑，不能檢測到精確的邊緣。因此還需要根據(jù)檢測的粗邊緣進(jìn)行邊緣像素的修正，獲得準(zhǔn)確的細(xì)邊緣。本實(shí)施例使用canny邊緣檢測算法，獲得鋁電解電容器引出線的邊緣，并對獲得的邊緣進(jìn)行去噪處理，所使用的去噪方法為均值濾波去噪，該方法為現(xiàn)有已知技術(shù)，在此不再贅述。[0039] 在對鋁電解電容器的引出線圖像進(jìn)行邊緣檢測處理后得到邊緣檢測圖像，因?yàn)樵趯︿X電解電容器的引出線圖像進(jìn)行邊緣檢測時(shí)，是根據(jù)邊緣像素點(diǎn)的灰度變化獲得邊緣像素點(diǎn)的梯度幅值與方向，然后進(jìn)行非極大值抑制。在進(jìn)行非極大值抑制處理時(shí)，是沿著梯度方向?qū)Ψ颠M(jìn)行非極大值抑制，而非邊緣方向。但是沿著梯度方向進(jìn)行非極大值抑制容易造成邊緣像素點(diǎn)的灰度值變化較小時(shí)，形成偽邊緣的情況，使得檢測的結(jié)果不準(zhǔn)確。[0040] 因此本發(fā)明根據(jù)鋁電解電容器的引出線圖像的邊緣檢測的實(shí)際情況，對canny邊緣檢測算法進(jìn)行一定的自適應(yīng)改進(jìn)，使得在檢測鋁電解電容器引出線的邊緣時(shí)，能夠檢測到邊緣的毛刺缺陷。將第一次經(jīng)過邊緣檢測的結(jié)果記為粗邊緣，即粗邊緣表示該邊緣信息較為粗糙，不夠精細(xì)。[0041] 在粗邊緣的基礎(chǔ)上再進(jìn)行邊緣的修正，使得能夠檢測到精細(xì)的邊緣。邊緣的修正是基于粗邊緣的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，所以在根據(jù)梯度進(jìn)行非極大值抑制時(shí)，首先需要獲得精梯度，才能沿著梯度的方向獲得準(zhǔn)確的值。而精梯度不只是根據(jù)鄰域像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行計(jì)算的，需要根據(jù)邊緣區(qū)域的灰度連續(xù)性獲得。[0042] 最后，邊緣的梯度是反映邊緣變化劇烈程度的描述，為了得到精邊緣，首先對得到的粗邊緣進(jìn)行劃分，因?yàn)榈谝淮芜M(jìn)行邊緣檢測時(shí)，會因?yàn)榉菢O大值抑制與雙閾值篩選時(shí)，因?yàn)檫吘壔叶茸兓^小，檢測到的部分邊緣不連續(xù)，因此會形成斷斷續(xù)續(xù)的邊緣，而斷裂的邊緣上有可能存在毛刺缺陷，會造成有用信息的損失。[0043] 邊緣區(qū)域根據(jù)獲得的邊緣是否連續(xù)進(jìn)行劃分，因?yàn)樵诘谝淮蝐anny邊緣檢測進(jìn)行非極大值抑制時(shí)，將一部分梯度較小的點(diǎn)去除了，才會使得檢測的邊緣不準(zhǔn)確。因此在進(jìn)行第一次邊緣檢測非極大值抑制時(shí)，將小于舍棄的邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，即將在進(jìn)行非極大值抑制處理時(shí)被抑制的邊緣像素點(diǎn)記為斷續(xù)像素點(diǎn)，這些標(biāo)記像素點(diǎn)就是canny邊緣檢測圖像缺少的像素點(diǎn)。由這些像素點(diǎn)組成不同的區(qū)域，后續(xù)對這些區(qū)域進(jìn)行分析。[0044] 步驟二，選擇斷續(xù)像素點(diǎn)中灰度值最大和最小的兩個(gè)像素點(diǎn)分別記為第一聚類中心和第二聚類中心；根據(jù)其他斷續(xù)像素點(diǎn)到聚類中心的距離對各斷續(xù)像素點(diǎn)進(jìn)行聚類得到第一聚類和第二聚類，并計(jì)算兩個(gè)聚類中所有斷續(xù)像素點(diǎn)灰度值的均值和方差。[0045] 具體地，根據(jù)劃分的邊緣斷續(xù)區(qū)域選取兩個(gè)像素點(diǎn)作為聚類中心，其灰度值為和 ， 為此區(qū)域的灰度最大值， 為此區(qū)域的灰度最小值，則將灰度值最大和最小的兩個(gè)像素點(diǎn)分別記為第一聚類中心和第二聚類中心，計(jì)算圖像中剩余像素點(diǎn)到聚類中心的距離，并將其劃分到最近距離的聚類中心中，得到兩個(gè)子類，分別記為第一聚類和第二聚類。計(jì)算兩個(gè)子類的像素點(diǎn)灰度值的均值，即計(jì)算第一聚類和第二聚類的所有像素點(diǎn)的灰度值均值，其公式計(jì)算如下：

[0046][0047] 式中，表示第 個(gè)聚類的聚類中心的灰度值，即為第j個(gè)聚類中所有像素點(diǎn)灰度值的均值， 表示第個(gè)子類的像素?cái)?shù)量， 表示第 個(gè)子類中第 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值。[0048] 計(jì)算兩個(gè)子類的像素點(diǎn)灰度值的方差，即計(jì)算第一聚類和第二聚類的所有像素點(diǎn)的灰度值的方差，其計(jì)算公式如下：[0049][0050] 式中， 表示第 個(gè)聚類的方差， 表示第 個(gè)子類的像素均值, ，表示第個(gè)子類中第 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值， 表示第 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與灰度均值的差，表示第 個(gè)子類中所有像素點(diǎn)的與灰度均值的差值平方和， 表示第 個(gè)子類中所有像素點(diǎn)的平方和，j在本實(shí)施例中的取值為1和2，即計(jì)算第一聚類和第二聚類的方差。[0051] 邊緣像素點(diǎn)的灰度值的差異越小，邊緣的梯度變化就很小，說明在進(jìn)行非極大值抑制時(shí)，刪掉的像素點(diǎn)就會變多，使得邊緣的損失變大。因此根據(jù)邊緣聚類的方差去評價(jià)邊緣像素點(diǎn)的灰度差異。通過計(jì)算邊緣聚類像素點(diǎn)的方差，表示邊緣像素點(diǎn)灰度的差異程度，方差越大，灰度的差異越大，方差越小，灰度的差異越小。[0052] 步驟三，設(shè)置n*n鄰域模板，分別計(jì)算兩個(gè)聚類內(nèi)鄰域模板的設(shè)定方向的一階導(dǎo)數(shù)，根據(jù)所述一階導(dǎo)數(shù)和聚類對應(yīng)的均值和方差獲得各聚類對應(yīng)的水平與垂直方向的差分，進(jìn)而根據(jù)水平與垂直方向上的差分獲得像素點(diǎn)的梯度幅值與梯度方向。[0053] 因?yàn)樘荻鹊挠?jì)算直接關(guān)系到極大值抑制時(shí)像素點(diǎn)的篩選，因此獲得區(qū)別特征較大的梯度值，在進(jìn)行非極大值抑制時(shí)，能夠?qū)⑦m合的像素點(diǎn)保留，只篩選掉一小部分的像素點(diǎn)，因此需要對獲得初始邊緣像素點(diǎn)的梯度進(jìn)行重新賦值。[0054] 具體地，選取一個(gè)n*n鄰域模板，在本實(shí)施例中n的取值為3，即選擇一個(gè)3*3鄰域模板，分別計(jì)算兩個(gè)聚類內(nèi)鄰域模板的設(shè)定方向的一階導(dǎo)數(shù)，在本實(shí)施例中，設(shè)定方向具體為四個(gè)方向，包括0°、45°、90°和135°。即分別計(jì)算第一聚類和第二聚類內(nèi)3*3鄰域模板的四個(gè)方向的一階導(dǎo)數(shù) ，因?yàn)橐浑A導(dǎo)數(shù)會獲得精細(xì)的邊緣，然后根據(jù)一階導(dǎo)數(shù)與子類的方差獲得水平與垂直方向的差分，計(jì)算公式如下：[0055][0056][0057] 式中， 表示水平方向的差分， 表示數(shù)值方向的差分。表示 方向上的一階導(dǎo)數(shù)的均值， 表示第 個(gè)聚類的方差，因?yàn)樗椒较驅(qū)嶋H是 與 之間的夾角，而 與 是在坐標(biāo)系中是相反的平角，因此這里是加號。 表示在第 個(gè)聚類選取的3*3鄰域模板中，根據(jù)邊緣的方差獲得的新的差分值。

[0058] 需要說明的是，計(jì)算當(dāng)前點(diǎn)的梯度方向，并在梯度方向連線與鄰域交點(diǎn)進(jìn)行插值，表示當(dāng)前梯度方向與鄰域之間的變化關(guān)系相結(jié)合。然后根據(jù)水平與垂直方向上的差分獲得像素點(diǎn)的梯度幅值與梯度方向，計(jì)算公式如下：[0059][0060][0061] 式中， 表示梯度幅值，表示梯度方向。該公式為現(xiàn)有邏輯公式，不在解釋。因?yàn)樵谟?jì)算梯度的時(shí)候采用3*3鄰域模板，并且引入了水平與垂直方向的差分，所以能夠得到更加精確的邊緣。[0062] 步驟四，將第一聚類中心和第二聚類中心作為初始種子點(diǎn)，根據(jù)像素點(diǎn)的梯度幅值的比值進(jìn)行區(qū)域生長，進(jìn)而獲得邊緣的分割像素點(diǎn)，根據(jù)梯度對分割像素點(diǎn)進(jìn)行非極大值抑制處理，獲得精細(xì)的鋁電解電容器引出線的邊緣，根據(jù)該邊緣判斷鋁電解電容器引出線的缺陷情況。

[0063] 首先，通過上述方法獲得了斷續(xù)邊緣的精梯度，然后根據(jù)獲得的梯度進(jìn)行極大值抑制。因?yàn)樯鲜霾襟E中通過邊緣檢測算法獲得了鋁電解電容器引出線的粗邊緣，因?yàn)榭赡軗p失掉了部分邊緣像素點(diǎn)，因此本發(fā)明提出基于區(qū)域生長法的非極大值抑制。[0064] 因?yàn)閰^(qū)域生長法中的初始種子直接決定了被提取的區(qū)域，因此生成初始種子是十分重要的步驟。本實(shí)施例使用聚類算法獲得的聚類中心作為初始種子點(diǎn)，然后根據(jù)梯度的變化進(jìn)行區(qū)域生長。因?yàn)樘荻确从车氖沁吘壪袼攸c(diǎn)的變化程度，梯度變化越小，說明是相似的像素點(diǎn)，梯度變化越大，說明是邊緣的像素點(diǎn)或其他區(qū)域的像素點(diǎn)。即分別將第一聚類中心和第二聚類中心作為初始種子點(diǎn)，通過計(jì)算像素點(diǎn)之間的梯度值的相似情況進(jìn)行區(qū)域生長。[0065] 根據(jù)梯度進(jìn)行區(qū)域生長獲得像素點(diǎn)會獲得邊緣的截止生長條件，如果不使用約束條件對生長過程進(jìn)行限制，則將出現(xiàn)過度分割問題，計(jì)算公式如下：[0066][0067] 式中，為截止生長條件， 表示第i個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值， 表示第i+1個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值。若向下生長的過程中，第 個(gè)像素點(diǎn)與下一個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值比值大于2時(shí)，表示梯度變化較大，停止生長。[0068] 根據(jù)區(qū)域生長法獲得邊緣的分割像素點(diǎn)，然后對分割像素點(diǎn)進(jìn)行判斷，根據(jù)梯度進(jìn)行非極大值抑制。在梯度方向連線與鄰域交點(diǎn)進(jìn)行插值，即使用與交點(diǎn)相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)的梯度值進(jìn)行插值，其計(jì)算方法如下：[0069][0070][0071] 式中， 表示 與 的插值。其中 與 表示像素點(diǎn)的梯度。上述公式為現(xiàn)有公式，不做邏輯解釋。[0072] 然后，將當(dāng)前像素的梯度強(qiáng)度與沿正負(fù)梯度方向上的兩個(gè)梯度插值點(diǎn)dT1和dT2進(jìn)行比較，如果當(dāng)前像素的梯度強(qiáng)度與dT1和dT2的梯度強(qiáng)度相比是最大的，則該像素點(diǎn)的梯度值保留，作為邊緣點(diǎn)，否則該像素點(diǎn)的的梯度值將被抑制（梯度值置為0）。這樣可以抑制非極大值，保留局部梯度最大的點(diǎn)的梯度值，以得到細(xì)化的邊緣。[0073] 通過上述方法，進(jìn)行非極大值抑制。然后根據(jù)改進(jìn)的邊緣檢測算法對圖像進(jìn)行二次邊緣檢測，獲得精細(xì)的鋁電解電容器引出線的邊緣。[0074] 最后，獲得精細(xì)準(zhǔn)確的鋁電解電容器引出線的邊緣，然后對邊緣進(jìn)行判斷是否存在毛刺。本實(shí)施例根據(jù)邊緣的平滑程度進(jìn)行計(jì)算。首先對獲得的邊緣進(jìn)行PCA主成分分析，獲得邊緣像素點(diǎn)的最大主成分方向，記為主方向，其主方向?yàn)橐粭l直線，通過計(jì)算邊緣點(diǎn)與主方向之間的投影距離 ，表示邊緣的平滑程度，若距離越大，表示是毛刺的可能程度越大。此處的閾值為0.12，若 ，則表示為毛刺缺陷，若 ，則表示為平整的邊緣。進(jìn)而獲得鋁電解電容器引出線的邊緣是否存在缺陷，則需對檢測到的缺陷進(jìn)行標(biāo)記，便于人工的核驗(yàn)。

[0075] 以上所述實(shí)施例僅用以說明本申請的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實(shí)施例對本申請進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本申請各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍，均應(yīng)包含在本申請的保護(hù)范圍之內(nèi)。