本发明公开了一种爬索机器人视频缺陷信息自动提取方法,包括将视频数据转换为数字图像,并根据拉索颜色选择不同颜色空间,对数字图像进行颜色空间转换,获得拉索表面缺陷检测图像序列;采用基于灰度‑梯度矩阵的阈值分割法对拉索表面缺陷检测图像序列中的每幅图像进行单幅图像分割处理,并对分割后的拉索表面缺陷检测图像序列进行统计分析与掩模处理,得到拉索区域图像;对拉索区域图像进行缺陷区域分割,并通过形态学处理获得缺陷区域,采用形状描述子对缺陷区域进行描述,生成缺陷信息等步骤。其显著效果是:避免了缺陷信息提取是背景信息的干扰,提高了信息提取效率,并提高了信息提取质量。
1.一种爬索机器人视频缺陷信息自动提取方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,视频数据输入;步骤2,视频数据预处理:将视频数据转换为数字图像,并根据拉索颜色选择不同颜色空间,对数字图像进行颜色空间转换,获得拉索表面缺陷检测图像序列;步骤3,图像背景分割:采用基于灰度‑梯度矩阵的阈值分割法对拉索表面缺陷检测图像序列中的每幅图像进行单幅图像分割处理,并对分割后的拉索表面缺陷检测图像序列进行统计分析与掩模处理,得到拉索区域图像;步骤4,缺陷信息提取:对拉索区域图像进行缺陷区域分割,并通过形态学处理获得缺陷区域,采用形状描述子对缺陷区域进行描述,生成缺陷信息。
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/tech/sell/s_2311464.html,转载请声明来源钻瓜专利网。