技术特征：
1.一种基于非线性变换检测方法，其特征在于，包括如下步骤：图像采集，对碳纤维布面进行斜向打光，并正对碳纤维布面进行拍照，得到布面图像；图像预处理，对所述布面图像进行对数变换处理，得到预处理图像；连续灰度区域提取，对所述预处理图像中划分为若干初始矩形区域，并计算每个所述初始矩形区域的平均灰度值，对平均灰度值差值小于第一阈值的相邻所述初始矩形区域进行合并，并得到若干连续灰度区域；黑灰区域提取，计算每个所述连续灰度区域的平均灰度值，若平均灰度值小于第二阈值，则这个所述连续灰度区域为黑灰区域。2.根据权利要求1所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，所述预处理图像为：其中，(x，y)为所述布面图像上像素点的坐标，f(x，y)为布面图像中像素点(x，y)的灰度值，g(x，y)为预处理图像中像素点(x，y)的灰度值，a、b和c为系数。3.根据权利要求2所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，所述a为整体亮度增益系数，范围为60～80；所述b为比例系数，范围为7～9；所述c为所述布面图像灰度补偿系数，范围为1～5。4.根据权利要求1所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，所述连续灰度区域提取中，包括如下步骤：步骤一：对所述预处理图像中划分为若干初始矩形区域s1、s2、s3…
s
n
，并计算每个所述初始矩形区域的平均灰度值，分别为s1、s2、s3…
s
n
，所述初始矩形区域面积度量为1；步骤二：将所述初始矩形区域s1与其相邻的所述初始矩形区域s
x
的平均灰度值进行比较，其中s
x
∈(s1、s2、s3…
s
n
)，若|s
1-s
x
|＜4，则将所述初始矩形区域s1与s
x
合并，得到合并区域，所述合并区域的面积度量为k，且另k＝k+1，k初始值为1；步骤三：以所述合并区域作为s1，其余所述初始矩形区域作为s2、s3…
s
n
，重复所述步骤二，直到与所述合并区域相邻的所有所述初始矩形区域其灰度值差值|s
1-s
x
|≥4，此时将所述合并区域划为其中一个所述连续灰度区域t1；步骤四：对剩余所述初始矩形区域重新划分为s1、s2、s3…
s
n
，并重复步骤二和步骤三，最终得到所述连续灰度区域t1、t2、t3…
t
m
，且每个所述连续灰度区域对应的平均灰度值为t1、t2、t3…
t
m
，面积度量为k1、k2、k3…
k
m
。5.根据权利要求4所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，若t
x
＜40，t
x
∈(t1、t2、t3…
t
m
)，则判断这个连续灰度区域为黑灰区域。6.根据权利要求5所述的基于非线性变换检测方法，其特征在于，在筛选出t
x
＜40的区域后，对筛选出的区域t1、t2、t3…
t
q
分别计算其区域熵e1、e2、e3…
e
q
，，a＝k
×
p
其中，(i，j)为计算区域熵时，这个区域中的像素点的坐标，g(i，j)为像素点(i，j)的预处理后的灰度值，a为这个区域的面积，k为这个区域的面积度量，p为所述初始矩形区域中像素点的数量；若e＜2，则这个区域为黑灰区域。7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。8.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
技术总结
本发明涉及视觉检测技术领域，尤其涉及一种基于非线性变换检测方法、计算机设备及存储介质，其中检测方法包括如下步骤：图像采集，对碳纤维布面进行斜向打光，并正对碳纤维布面进行拍照，得到布面图像；图像预处理，对布面图像进行对数变换处理，得到预处理图像；连续灰度区域提取，对预处理图像中划分为若干初始矩形区域，并计算每个初始矩形区域的平均灰度值，对平均灰度值差值小于第一阈值的相邻初始矩形区域进行合并，并得到若干连续灰度区域；黑灰区域提取，计算每个连续灰度区域的平均灰度值，若平均灰度值小于第二阈值，则这个连续灰度区域为黑灰区域。本发明中，更好的将黑灰与布面进行区分，从而选出黑灰区域，实现了视觉识别。识别。识别。
技术研发人员：谈昆伦 季小强 刘时海
受保护的技术使用者：常州市宏发纵横新材料科技股份有限公司
技术研发日：2021.12.01
技术公布日：2022/2/18