技术摘要：
本发明公开了一种蜂窝规整度检测的邻域窗口递推胞元重构方法，所述方法是对指定蜂窝产品的图像进行识别和分析，最后对该蜂窝产品的质量水平作出判断；所述方法包括获取图像、图像处理、顶点提取、形态分析；步骤“获取图像”包括拍摄图像和计算机读取图像；步骤“图像  全部
背景技术：
轻质蜂窝产品以其优异的承载能力和良好的吸能特性而被广泛应用，比如，高速 列车也广泛采用了轻质蜂窝产品。但蜂窝产品在生产、运输及使用过程中易产生胞孔的变 形，而该变形会对蜂窝产品的性能产生重要的影响。因此需要对蜂窝产品的胞孔变形即几 何规整度进行评估，从而对蜂窝产品的质量作出判断。 中国专利申请号为201910503383.7，其申请日为2019年9月13日，公开了一种从蜂 窝芯表面测量数据中识别蜂窝边的方法。包括如下步骤：将采集到的蜂窝芯表面三维数据 进行二维坐标变换，通过角点检测算法识别蜂窝芯的二维平面投影图像中的角点，所述角 点包括人形顶点、Y形顶点、伪顶点，还包括未识别出的缺失角点；基于所提出的角点类型判 断算法，对蜂窝边的两个端点依次识别，其中一个端点是在相邻边识别时确定，另一个端点 是通过对该识别顶点的局部分析确定；在蜂窝边的实现过程中能有效地对伪顶点进行排 除，同时补充缺失的顶点，实现稳定高精度的蜂窝边识别。识别蜂窝边后可以对蜂窝产品的 几何规整度做出评估，并依此对蜂窝产品的质量做出判断。该方法具有精度高、鲁棒性好的 优点，但该方法需要对蜂窝芯表面做逐点扫描，费时较长，步骤繁琐。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种工作效率高，分析精度高的蜂 窝规整度检测的邻域窗口递推胞元重构方法。 本发明的目的通过以下技术方案予以实现： 一种蜂窝规整度检测的邻域窗口递推胞元重构方法，所述方法是对指定蜂窝产品 的图像进行识别和分析，最后对该蜂窝产品的质量水平作出判断；所述方法顺序包括以下 步骤：获取图像、图像处理、顶点提取、形态分析；所述步骤“获取图像”包括拍摄图像和计算 机读取图像；所述步骤“图像处理”即对图像进行降噪滤波，得到降噪图像；所述步骤“顶点 提取”是在“图像处理”的基础寻找胞元的顶点并记录；所述步骤“形态分析”是在“图像处 理”的基础上，分析计算被测蜂窝产品的变形程度； 所述步骤“顶点提取”和“形态分析”之间设置步骤“重构胞元”； 所述步骤“重构胞元”包括边缘扩展和顶点连线； 所述步骤“边缘扩展”是以降噪图像为基础，顺序执行二值化、形态学滤波，得到形 态图像，再以形态图像为基础，在形态图像四个边的最外缘，均向外扩展至少1个像素的宽 度形成扩展区，扩展区内所有像素点的像素值全部置为1，得到扩展图像； 所述步骤“顶点连线”是以扩展图像为对象，以从左至右、自上而下的顺序遍历该 扩展图像，当遇到像素值＝0的像素点时，就采用摩尔邻域跟踪算法进行边界追踪，并以每 4 CN 111583237 A 说　明　书 2/6 页 个追踪到的边界像素点为中心建立一个预设大小的窗口，判断该窗口内有无顶点，若有顶 点，则记录该顶点的坐标，并按获取顶点的先后顺序为当前顶点排序，当追踪到重复的边界 点时，该胞元的追踪完成，将当前胞元的顶点及其连接顺序并记录在该胞元的名下，以每个 胞元最多保留六个顶点为原则，删除重复的记录，随后将该胞元内所有像素点的像素值全 部置为1；在此基础上，寻找下一个像素值＝0的像素点，重复以上操作，直到整个图像遍历 完成，最后按照各胞元的顶点顺序进行顶点连线，画出完整的胞元。 所述步骤“顶点提取”是以降噪图像为基础，顺序执行二值化、形态学滤波，得到形 态图像，再执行确定壁厚、像素赋值、确定胞元边长和像素湮灭； 所述步骤“确定壁厚”是以形态图像为对象，设置一个边长能够从小变大变化的正 方形窗口，当某一边长的窗口遍历形态图像后，如果窗口内的像素值＝0的像素数的最小值 为非零时，将该正方形窗口的边长定义为壁厚L； 所述步骤“像素赋值”是以形态图像为对象，设置一个边长为壁厚L的正方形的赋 值窗口，用赋值窗口遍历形态图像中像素值＝1的像素点，然后将该窗口内的像素值＝1的 像素个数的总和赋值给该赋值窗口的中心点的像素点上； 所述步骤“确定胞元边长”是以形态图像为对象，在完成“像素赋值”之后，找到最 大赋值的像素点，以该点为中心建立一个正方形区域，其初始边长E＝壁厚L，计算出该区域 四个边界上各像素点的赋值与该中心点的赋值的差值绝对值Z，遍历整个形态图像，记录本 轮中最小的差值绝对值Z及其坐标；以E＝E 2个像素建立新的正方形区域，重复上述过程， 直到最小的差值绝对值Z有明显的反向增大的趋势为止，以此时取出最小的差值绝对值Z的 像素点坐标与对应的区域中心点的坐标，通过两者的坐标值求解得到蜂窝胞元边长A； 所述步骤“像素湮灭”是找到最大赋值的像素点，并确定该像素点为顶点并记录， 再以该像素点为中心，建立一个以蜂窝胞元边长A为边长的正方形的湮灭窗口，将湮灭窗口 内所有像素值＝1的像素点上的赋值全部清零，在此基础上，再在剩余的赋值中再找到最大 赋值的像素点确定为顶点并记录，重复湮灭窗口的操作，直到像素值＝1的像素点上的赋值 小于给定阈值为止，顶点提取完毕。 所述步骤“顶点提取”的第一步是以降噪图像为基础，顺序执行二值化、形态学滤 波，得到形态图像，再以形态图像为基础，将像素值为1的线条采用线宽为1个像素的线段绘 制成骨架图；第二步是以具有k个像素点的骨架图为基础，遍历像素点1至像素点k，每当遇 到像素值＝1的像素点时，以顺时针或逆时针方向绕该像素点的八邻域搜寻一周，得到一个 像素值变化次数；若像素值变化次数为4，显示过该像素点存在两根直线，通过坐标计算得 知这两根直线存在合理的夹角时，则确定该像素点为边缘顶点并记录；若像素值变化次数 为6，显示过该像素点存在三根直线，则确定该像素点为中间顶点并记录。 所述步骤“顶点提取”的第一步是以降噪图像为基础，顺序执行二值化、形态学滤 波，得到形态图像，再以形态图像为基础，将像素值为1的线条采用线宽为1个像素的线段绘 制骨架图；第二步是在骨架图的基础上，以像素值＝1的像素点处为中心点建立尺寸为5×5 个像素的正方形窗口，如果该窗口的部分区域溢出骨架图时，先将溢出区域的像素点的像 素值全部赋值为0，然后采用Harris算法计算出该窗口中心点对应的角点响应函数值R，再 以角点响应函数值R的最大值的百分之一为界限值，在同一窗口内的全部角点响应函数值R 中，将小于界限值的角点响应函数值R置为零，重复以上操作遍历整个骨架图；下一步，以像 5 CN 111583237 A 说　明　书 3/6 页 素值＝1且角点响应函数值R大于零的像素点为中心点，建立尺寸为3×3个像素的正方形窗 口，若该窗口中心点的R值为本窗口内的最大值，则记录该点为顶点，重复以上操作遍历整 个骨架图。 所述步骤“顶点提取”采用FAST算法，即以降噪图像为基础，在圆形窗口最外层像 素中，通过统计其与窗口中心点灰度值相差较大的像素数量来提取顶点。 所述“二值化”过程中，采用Otsu法确定分割阈值T，将图像中像素值小于或等于T 的像素的值置为0，将图像中像素值大于T的像素的值置为1；所述形态学滤波可以进一步纠 正二值化的误差。 与现有技术相比较，本发明具有快速、高效地实现蜂窝产品的重构胞元，从而可以 对蜂窝产品的变形程度进行分析，给出其质量评估结果等优点。 附图说明 图1为本发明方法的流程框图； 图2为本发明方法步骤“重构胞元”的流程框图； 图3为本发明一实施例的胞元重构结果图；