(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210864743.8 (22)申请日 2022.07.21 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114943736 A (43)申请公布日 2022.08.26 (73)专利权人 山东嘉翔汽车散热器有限公司 地址 252000 山东省聊城市经济开发区蒋 官屯办事处黑龙江路东首 (72)发明人 魏敏　王登岭　陈达　 (74)专利代理 机构 北京真致博文知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11720 专利代理师 娄华 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/13(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (56)对比文件 CN 110827309 A,2020.02.21 CN 112991302 A,2021.0 6.18 审查员 赵会玲 (54)发明名称 一种汽车散热翅片生产质 量检测方法及系 统 (57)摘要 本发明涉及生产质量检测技术领域， 具体涉 及一种汽车散热翅片生产质量检测方法及系统， 该方法采集汽 车散热翅片的表 面图像， 对表面图 像进行预处理得到所有散热管区域； 基于超像素 分割算法对每个散热管区域进行超像素分割的 迭代， 以得到每个散热管区域的最终超像素分割 结果； 从所有散热管区域的最终超像素分割结果 中获取标准超像素块， 利用标准超像素块进行模 板匹配， 得到多个缺陷超像素块， 根据缺陷超像 素块计算汽 车散热翅片的质量指标。 通过对每个 散热管区域进行超像素分割的自适应迭代， 能够 得到更加准确地分割结果， 基于最优分割结果能 够自适应获取最优模板， 以根据最优模板对汽车 散热翅片进行质量评估检测， 提高了检测效率和 精度。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 114943736 B 2022.10.25 CN 114943736 B 1.一种汽车散热翅片生产质量检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集汽车散热翅片的表面图像， 对所述表面图像进行语义分割得到散热区域图像， 获 取散热区域图像的灰度图像， 以得到灰度图像中的所有散热 管区域； 基于超像素分割算法中初始选取的聚类中心点， 对当前散热管区域进行超像素分割， 得到预设数量的初始超像素块； 分别获取每个初始超像素块内距离对应所述聚类中心点最 近的像素点为新聚类中心点， 基于所述新聚类中心 点对当前散热管区域进 行再次超像素分 割， 计算两次超像素分割 下每个同一超像素块的分割效果指标； 根据分割效果指标对当前 散热管区域的超像素分割进行多次迭代， 以得到当前散热管区域的最优分割 结果； 将所述 最优分割结果中不连续的超像素块和尺寸过小的超像素块重新分配给邻近的超像素块， 得 到当前散热管区域的最终超像素分割结果， 所述最终超像素分割结果包括多个最 终超像素 块； 获取每个散热管区域的最终超像素分割结果， 从所有的最终超像素分割结果中获取标 准超像素块； 将 每个最终超像素块与标准超像素块进 行模板匹配， 得到多个缺陷超像素块， 根据缺陷超像素块计算汽车散热翅片的质量指标； 所述标准超像素块的获取 方法， 包括： 获取当前最终超像素块的最小外接矩形的第 一面积和当前最终超像素块的第 二面积， 将第二面积与第一面积之 间的比值作为当前最终超像素块的矩形 因子， 以保留所述矩形因 子等于1的最终超像素块； 根据最终超像素块内的灰度值和最终超像素块内出现缺陷的置信度计算保留的每个 最终超像素块的优选度， 将最大优选度对应的最终超像素块作为标准超像素块； 所述缺陷超像素块的获取 方法， 包括： 分别获取标准超像素块和最终超像素块的特征点， 所述特征点是指标准超像素块或最 终超像素块的角点和对应的聚类中心点， 利用特征点的模板匹配算法得到每个最 终超像素 块与标准超像素块之间的相关性指标； 设置相关性指标阈值， 相关性指标小于或等于相关性指标阈值的最终超像素块即为缺 陷超像素块。 2.如权利要求1所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法， 其特征在于， 所述散热管 区域的获取 方法， 包括： 对灰度图像进行canny算子检测， 得到边缘像素点， 根据霍夫直线检测方法， 对边缘像 素点进行霍夫空间转 化完成直线检测， 得到灰度图像中的所有直线； 计算每条直线的斜率， 分别计算相同斜率下当前直线与其他直线之间的距离， 将最小 距离对应的两条直线所构成的区域作为目标区域， 进 而得到灰度图像中的所有目标区域； 分别计算每个目标区域内的灰度熵值， 灰度熵值大于灰度熵值阈值的目标区域即为散 热管区域。 3.如权利要求1所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法， 其特征在于， 所述计算两 次超像素分割下每 个同一超像素块的分割效果指标的方法， 包括： 通过形状上下文匹配算法计算两次超像素分割下同一超像素块的轮廓相似值； 统计前一 次超像素分割中每个初始超像素块内的像素点总数量， 基于再次超像素分割 的结果， 统计前一次超像素分割中每个初始超像素块内出现变化的像素点个数， 将像素点权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114943736 B 2总数量与像素点个数之间的比值作为同一超像素块的像素点变化 值； 计算前一次超像素分割中每个初始超像素块内各个像素点与所述聚类中心点之间的 第一平均 距离， 计算再次超像素分割中每个超像素块内各个像素点与所述新聚类中心点之 间的第二平均距离； 根据两次超像素分割中同一超像素块对应的第一平均距离和 第二平均 距离， 得到最小平均距离和平均距离 差值绝对值； 结合两次超像素分割中同一超像素块的所述轮廓相似值、 所述像素点变化值、 所述最 小平均距离和所述平均距离 差值绝对值计算对应同一超像素块的分割效果指标。 4.如权利要求3所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法， 其特征在于， 所述分割效 果指标的计算公式为： 其中， 为第 个同一超像素块的分割效果指标； 为第一平均距离； 为第二平均距 离； 为第 个同一超像素块的所述平均距离差 值绝对值； 为第 个同 一超像素块的所述最小平均距离； 为第 个同一超像素块的所述轮廓相似值； 为第 个 同一超像素块的所述像素点变化 值。 5.如权利要求1所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法， 其特征在于， 所述根据分 割效果指标对当前散热 管区域的超像素分割进行多次迭代的方法， 包括： 设定分割效果指标阈值， 当所有同一超像素块的分割效果指标都小于分割效果阈值 时， 停止超像素分割迭代； 否则继续进 行超像素分割迭代， 直到迭代次数等于设定的迭代次 数阈值时， 停止迭代。 6.如权利要求1所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法， 其特征在于， 所述优选度 的获取方法， 包括： 分别将当前最终超像素块内的聚类中心点与其他每个像素点的灰度值组成灰度值二 元组， 得到 当前最终超像素块内的所有 灰度二元 组， 统计每种灰度值二元组的出现频率， 基 于所述出现频率计算当前最终超像素块内的灰度复杂度； 设置出现频率阈值， 将所述出现频率小于出现频率阈值所对应的像素点作为当前最终 超像素块内的目标像素点； 将每个目标像素点的8邻域范围内与目标像素点左右相邻的两 个像素点去除， 以根据剩余6个像素点的灰度值计算当前最终超像素块内每个目标像素点 为缺陷像素点的置信度， 对所述置信度进行累加得到 置信度总和； 获取当前最终超像素块的所述第 二面积与 所述灰度复杂度之间的比值， 结合所述置信 度 总 和与所 述比 值得 到当 前 最终 超像素 块的 优选 度 ， 则优选 度的 公式 为 ： ， 其中 为优选度， 为相关参数， 且 ， 为所 述第二面积， 为第 个目标像素点属于缺陷像素点的置信度， 为所述置信度总权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114943736 B 3