一种基于大数据分析的高效图像处理系统的制作方法

本发明涉及图像处理，具体为一种基于大数据分析的高效图像处理系统。

背景技术：

1、图像处理在工业质检领域起着关键作用，然而，目前存在的一些问题限制了其在实际应用中的效能。特别是在高速工业质检过程中，图像处理速度和精度的平衡一直是一个挑战。传统的图像处理系统在面对多变的环境和历史趋势时，往往难以实现快速而精准的质检。

2、现有技术中，图像处理速度的提升容易导致处理结果模糊，虽然现有的图像处理系统可以通过进行预处理方式缓解该问题，但是现有的图像处理系统往往无法在实时质检中灵活调整预处理跨度，从而在宏观和微观层面上取得理想的处理效果。因此，设计效率高和准确性高的一种基于大数据分析的高效图像处理系统是很有必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的高效图像处理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据分析的高效图像处理系统，包括数据采集模块、预处理跨度分析模块和图像处理模块，所述数据采集模块用于在视觉检测过程中采集质检相关数据，所述预处理跨度分析模块用于在视觉检测场景下对图像处理过程中的预处理跨度进行分析，所述图像处理模块用于对图像进行识别和质检，所述数据采集模块、预处理跨度分析模块和图像处理模块相互直接通过电信号连接。

3、根据上述技术方案，所述数据采集模块包括纠偏数据采集模块、信号杂波监测模组、图像数据处理库和预测算法数据库，所述纠偏数据采集模块用于获取视觉检测过程中纠偏程序对质检目标位置的纠正数据，所述信号杂波监测模组用于分布式监测视觉检测站的信号干扰强度，所述图像处理数据库用存储视觉检测站的历史图像预处理结果数据，所述预测算法数据库用于存储各个与图像处理程序匹配的预处理方式。

4、根据上述技术方案，所述预处理跨度分析模块包括历史数据整理模块、信号杂波构建处理模块和预处理跨度配置模块，所述历史数据整理模块用于对视觉检测站的历史质检数据进行整理和分析，提取规律，所述信号杂波构建处理模块用于根据监测到的信号杂波情况构建相应的处理策略，所述预处理跨度配置模块用于根据历史趋势和实时监测结果，配置最优的预处理跨度。

5、根据上述技术方案，所述图像处理模块包括识别处理模块和图像预处理跨度控制模块，所述识别处理模块用于通过深度学习技术进行图像识别和质检，所述图像预处理跨度控制模块用于根据预处理跨度配置模块的配置，控制图像的预处理跨度，以平衡处理速度和质检精度。

6、根据上述技术方案，所述基于大数据分析的高效图像处理系统的运行方法包括以下步骤：

7、步骤s1：视觉检测站对产业质检过程中，数据采集模块启动运行，开始对质检数据进行采集；

8、步骤s2：根据采集的数据，系统对图像预处理的跨度进行分析；

9、步骤s3：根据分析结果，在视觉检测站对产品进行质检时，实时调度分析结果对图像处理的预处理跨度进行控制。

10、根据上述技术方案，所述步骤s1进一步包括以下步骤：

11、步骤s11：系统启动纠偏数据采集模块，通过该模块在视觉检测过程中获取纠偏程序对质检目标位置的纠正数据；

12、步骤s12：通过信号杂波监测模组，系统进行分布式监测视觉检测站的信号干扰强度；

13、步骤s13：数据采集模块存储采集到的图像数据在图像数据处理库中，而预测算法数据库中则存储了各种与图像处理程序匹配的预处理方式。

14、根据上述技术方案，所述步骤s2进一步包括以下步骤：

15、步骤s21：历史数据整理模块对视觉检测站的历史质检数据进行整理，并对整理后的数据通过线性回归计算历史预处理跨度的变化趋势，获得斜率值k；

16、步骤s22：信号杂波构建处理模块根据监测到的信号杂波情况构建空间杂波印象图，然后利用各个监测点监测的杂波强度值和与图像处理点距离的衰弱系数之积，实时得到综合信号杂波强度m；

17、步骤s23：预处理跨度配置模块根据历史趋势和实时监测结果，配置最优的预处理跨度。

18、根据上述技术方案，所述步骤s23中，配置最优预处理跨度的计算公式为：

19、r＝(k×m+b)×j

20、其中，r为预处理跨度值，k是历史趋势的斜率值，m是实时得到的信号杂波强度，b为偏置值，根据纠偏数据采集模块进行调整，j是预测算法数据库中存储的当前图像处理程序匹配的预处理默认跨度值。

21、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过实时总结质检结果并进行数据反馈，系统在处理速度与精度之间实现了动态平衡，避免了过于宏观或过于微观的预测导致的预处理效果差和处理速度提升不明显的问题。使得系统能够灵活应对信号干扰和上料不正等工业质检过程中的外在因素，同时克服了机械式图像处理流程在多变环境和历史跨度趋势下的内在挑战，显著提高了工业质检的处理效率和质检精度。

技术特征：

1.一种基于大数据分析的高效图像处理系统，包括数据采集模块、预处理跨度分析模块和图像处理模块，其特征在于：所述数据采集模块用于在视觉检测过程中采集质检相关数据，所述预处理跨度分析模块用于在视觉检测场景下对图像处理过程中的预处理跨度进行分析，所述图像处理模块用于对图像进行识别和质检，所述数据采集模块、预处理跨度分析模块和图像处理模块相互直接通过电信号连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的高效图像处理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括纠偏数据采集模块、信号杂波监测模组、图像数据处理库和预测算法数据库，所述纠偏数据采集模块用于获取视觉检测过程中纠偏程序对质检目标位置的纠正数据，所述信号杂波监测模组用于分布式监测视觉检测站的信号干扰强度，所述图像处理数据库用存储视觉检测站的历史图像预处理结果数据，所述预测算法数据库用于存储各个与图像处理程序匹配的预处理方式。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的高效图像处理系统，其特征在于：所述预处理跨度分析模块包括历史数据整理模块、信号杂波构建处理模块和预处理跨度配置模块，所述历史数据整理模块用于对视觉检测站的历史质检数据进行整理和分析，提取规律，所述信号杂波构建处理模块用于根据监测到的信号杂波情况构建相应的处理策略，所述预处理跨度配置模块用于根据历史趋势和实时监测结果，配置最优的预处理跨度。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的高效图像处理系统，其特征在于：所述图像处理模块包括识别处理模块和图像预处理跨度控制模块，所述识别处理模块用于通过深度学习技术进行图像识别和质检，所述图像预处理跨度控制模块用于根据预处理跨度配置模块的配置，控制图像的预处理跨度，以平衡处理速度和质检精度。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的高效图像处理系统，其特征在于：所述基于大数据分析的高效图像处理系统的运行方法包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的高效图像处理系统，其特征在于：所述步骤s1进一步包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的高效图像处理系统，其特征在于：所述步骤s2进一步包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析的高效图像处理系统，其特征在于：所述步骤s23中，配置最优预处理跨度的计算公式为：

技术总结
本发明公开了一种基于大数据分析的高效图像处理系统，包括数据采集模块、预处理跨度分析模块和图像处理模块，所述数据采集模块用于在视觉检测过程中采集质检相关数据，所述预处理跨度分析模块用于在视觉检测场景下对图像处理过程中的预处理跨度进行分析，所述图像处理模块用于对图像进行识别和质检，所述数据采集模块、预处理跨度分析模块和图像处理模块相互直接通过电信号连接，通过实时总结质检结果并进行数据反馈，系统在处理速度与精度之间实现了动态平衡，避免了过于宏观或过于微观的预测导致的预处理效果差和处理速度提升不明显的问题，本发明，具有效率高和准确性高的特点。

技术研发人员：程浩
受保护的技术使用者：上海风屿展览工程有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/29