本发明涉及钢板检测，尤其是钢板x线图像中气泡自动检测方法。
背景技术：
1、钢板在汽车结构件等产品领域得到广泛应用,在钢板的生产过程中由于受到工艺等各种客观因素的影响，钢板内部有时会产生气泡等缺陷产生，这些缺陷严重影响了钢板的质量，因此对钢板内部气泡缺陷进行检测对于提高钢板产品质量，减少残次品具有重要的实际意义。
2、钢板内部气泡常用的是x线拍照钢板图像,识别区分钢板内部的气泡并测定钢板内存在的气泡的最大面积和直径,如果气泡最大面积或是直径大于一个指定的阈值,则钢板属于不良品.目前多采用人工判读及测量钢板x线图像中的气泡并进行分类,耗时费力,检测效率低,精度差,成本较高。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是：为了解决背景技术中描述的技术问题，本发明提供了一种钢板x线图像中气泡自动检测方法。本申请通过检测得到钢板区域的边缘线及有效区域，并得到钢板区域的二值图像，最后识别钢板区域中的气泡后进行钢板合格与否的判断。本申请可以自动检测钢板中存在的气泡并测定出气泡的面积及最大长径,提高了钢板中气泡的检测效率和精度,节约了人力和成本。
2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种钢板x线图像中气泡自动检测方法，包括以下步骤：
4、s1、拍摄并计算出矩形钢板的四条边缘线及有效区域；
5、s2、通过算法对钢板的有效区域做二值化，得到二值图像；
6、s3、从二值图像中识别出钢板上的气泡，并计算出气泡的面积和径向长度值；
7、s4、根据气泡的面积和径向长度值来判断钢板是否合格。
8、具体地，步骤s1中，所述钢板的四条边缘线的获取方式为，将钢板放入治具中进行摄像，得到的钢板的x线图像中，4条边缘线分别为两条水平线及两条垂直线，对钢板的x图像使用灰度积分投影法，计算得到钢板的4边的边缘线。
9、具体地，所述灰度积分投影法的具体步骤是，获取钢板的x线图像像素的行数和列数，把图像每一行的像素灰度叠加求和后除以每一行的像素数，得到x线图像每一行的灰度投影值并存储，把x线图像每一列的像素灰度叠加求和后除以每一列的像素数，得到x线图像每一列的灰度投影值并存储；
10、对相邻两行的灰度投影值进行差分计算，计算差分值及对应的行坐标，差分值大于指定的阈值的行位置，是水平方向灰度变化大的位置，该行位置为钢板水平方向2条边缘线的位置；
11、对相邻两列的灰度投影值进行差分计算，计算差分值及对应的列坐标，差分值大于指定的阈值的列位置，是垂直方向灰度变化大的位置，该列位置为钢板垂直方向2条边缘线的位置；
12、使用得到的4条边缘线做一个矩形，矩形内部区域则为钢板的有效区域。
13、具体地，步骤s2中，所述算法为niblack局部二值化算法。
14、具体地，每个像素的阈值的计算公式是：
15、t＝m+k*v，
16、其中m为以该像素点为中心的窗口区域的平均灰度值，v是该区域的标准差，k是一个系数。
17、具体地，步骤s3中，所述识别出钢板上的气泡的具体步骤是，对得到的钢板有效区域中的二值图像做标签化处理，得到存在的全部标签区域，使用区域的大小、区域的形状因数、区域的平均灰度、区域的对比度作为条件，识别得到钢板区域存在的全部气泡，同时对识别得到的各个气泡计算出面积和长径值并输出。
18、具体地，所述区域的形状因数为区域的面积和区域的凸包面积的比值。
19、具体地，所述区域的对比度定义为区域的平均灰度和区域周围背景的平均灰度差值。
20、本发明的有益效果是：本发明提供了一种钢板x线图像中气泡自动检测方法。本申请通过检测得到钢板区域的边缘线及有效区域，并得到钢板区域的二值图像，最后识别钢板区域中的气泡后进行钢板合格与否的判断。本申请可以自动检测钢板中存在的气泡并测定出气泡的面积及最大长径,提高了钢板中气泡的检测效率和精度,节约了人力和成本。
1.一种钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：步骤s1中，所述钢板的四条边缘线的获取方式为，将钢板放入治具中进行摄像，得到的钢板的x线图像中，4条边缘线分别为两条水平线及两条垂直线，对钢板的x图像使用灰度积分投影法，计算得到钢板的4边的边缘线。
3.根据权利要求2所述的钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：所述灰度积分投影法的具体步骤是，获取钢板的x线图像像素的行数和列数，把图像每一行的像素灰度叠加求和后除以每一行的像素数，得到x线图像每一行的灰度投影值并存储，把x线图像每一列的像素灰度叠加求和后除以每一列的像素数，得到x线图像每一列的灰度投影值并存储；
4.根据权利要求1所述的钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：步骤s2中，所述算法为niblack局部二值化算法。
5.根据权利要求3所述的钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：每个像素的阈值的计算公式是：
6.根据权利要求1所述的钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：步骤s3中，所述识别出钢板上的气泡的具体步骤是，对得到的钢板有效区域中的二值图像做标签化处理，得到存在的全部标签区域，使用区域的大小、区域的形状因数、区域的平均灰度、区域的对比度作为条件，识别得到钢板区域存在的全部气泡，同时对识别得到的各个气泡计算出面积和长径值并输出。
7.根据权利要求6所述的钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：所述区域的形状因数为区域的面积和区域的凸包面积的比值。
8.根据权利要求6所述的钢板x线图像中气泡自动检测方法，其特征在于：所述区域的对比度定义为区域的平均灰度和区域周围背景的平均灰度差值。
