(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210431111.2 (22)申请日 2022.04.22 (71)申请人 众成钢结构海门有限公司 地址 226100 江苏省南 通市海门市三星镇 德三公路9号 (72)发明人 刘洪源　王福学　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 带钢缺陷评估方法 (57)摘要 本发明涉及材料测试和分析技术领域， 具体 涉及带钢缺陷评估方法。 该方法通过光学手段， 具体是利用可见光手段 获取待评估 带钢图像； 根 据待评估带钢图像对应的缺陷面积 评价指标， 待 评估带钢图像中辊印区域在竖直方向上的不均 衡程度和辊印区域在水平方向上的不均衡程度， 计算待评估 带钢图像对应的缺陷严重程度。 本发 明利用可见光手段进行材料分析和测试， 实现了 对带钢缺陷的严重性进行评估， 提高了对带钢的 辊印缺陷进行评估可靠性。 权利要求书4页 说明书11页 附图1页 CN 114897795 A 2022.08.12 CN 114897795 A 1.一种带钢缺陷评估方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取待评估带钢图像； 对待评估带钢图像进行处理， 得到待评估带钢图像中的各辊印 区域； 所述辊印 区域内的像素点记为辊印像素点； 根据待评估带钢图像中辊印像素点的总数量， 得到待评估带钢图像对应的缺陷面积评 价指标； 将待评估带钢图像沿水平方向均匀划分成预设数量个像素块， 记为行像素块； 将待评 估带钢图像沿竖直方向均匀划分成预设数量个像素块， 记为列像素块； 根据各行像素块中 辊印像素点的数量， 计算各行像素块对应的位置信息熵； 根据各列像素块中辊印像素点的 数量， 计算各列像素块对应的位置信息熵； 根据各行像素块对应的位置信 息熵， 得到待评估带钢图像中辊印区域在竖直方向上的 不均衡程度； 根据各列像素块对应的位置信息熵， 得到待评估带钢图像中辊印区域在水平 方向上的不均衡程度； 根据所述缺陷面积评价指标、 所述水平方向上的不均衡程度和所述竖直方向上的不均 衡程度， 计算待评估带钢图像对应的缺陷严重程度。 2.根据权利要求1所述的带钢缺陷评估方法， 其特征在于， 根据待评估带钢图像中辊印 像素点的总数量， 得到待评估带钢图像对应的缺陷面积评价指标， 包括： 获取待评估带钢图像中像素点的总数量； 计算所述辊印像素点的总数量与待评估带钢图像中像素点的总数量之比， 作为待评估 带钢图像对应的缺陷面积评价指标。 3.根据权利要求1所述的带钢缺陷评估方法， 其特征在于， 根据 各行像素块中辊印像素 点的数量， 计算各行像素块对应的位置信息熵； 根据各列像素块中辊印像素点的数量， 计算 各列像素块对应的位置信息熵， 包括： 对于任一行像素块： 统计该行像素块中每一行含有的辊印像素点的数量； 计算该行像 素块中每一行含有的辊印像素点的数量与所述辊印像素点的总数量之比， 得到该行像素块 中每一行辊印像素点出现的频率； 根据该行像素块中每一行辊印像素点出现的频率， 计算 该行像素块对应的位置信息熵； 对于任一列像素块： 统计该列像素块中每一列含有的辊印像素点的数量； 计算该列像 素块中每一列含有的辊印像素点的数量与所述辊印像素点的总数量之比， 得到该列像素块 中每一列辊印像素点出现的频率； 根据该列像素块中每一列辊印像素点出现的频率， 计算 该列像素块对应的位置信息熵。 4.根据权利要求3所述的带钢缺陷评估方法， 其特征在于， 根据 各行像素块对应的位置 信息熵， 所述计算该 行像素块对应的位置信息熵的公式为： 其中Hx(i)为待评估带钢图像中第i个 行像素块对应的位置信息熵， N为待评估带钢图像 中第i个行像素块中的行数， 为待评估带钢图像中第i个行像素块中第n 行辊印像素点 出 现的频率； 所述计算该列像素块对应的位置信息熵的公式为：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114897795 A 2其中Hy(i)为待评估带钢图像中第i个列像素块对应的位置信息熵， M为待评估带钢图像 中第i个列像素块中的列数， 为待评估带钢图像中第i个列像素块中第n列辊印像素点 出现的频率。 5.根据权利要求1所述的带钢缺陷评估方法， 其特征在于， 根据 各行像素块对应的位置 信息熵， 得到待评估带钢图像中辊印 区域在竖直方向上的不均衡程度， 包括： 将待评估带钢图像中各行像素块从上到下进行排序； 将各行像素块的序号作为横坐 标， 将各行像素块对应的位置信息熵作为纵坐标映射到直角坐标系中， 得到第一散点图； 统计第一散点图中的各个极小值点， 将各极小值对应的行像素块在水平方向上的中心 线作为第一聚类分 界线； 将待评估带钢图像中任意两个相 邻的第一聚类分 界线之间的区域 记为第一类别； 将待评估带钢图像的上边缘与 距所述上边缘最近的第一聚类分 界线之间的 区域作为第一个第一类别； 将待评估带钢图像的下边缘与距所述下边缘最近的第一聚类分 界线之间的区域作为 最后一个第一类别； 在第一散点图中的任意两个相邻的极小值点之间， 寻找极大值点； 若两个相邻的极小 值点之间存在极大值点， 则将该极大值点对应的行像素块在水平方向上的中心线作为对应 的第一类别的聚类中心线， 记为第一聚类中心线； 若两个相邻的极小值点之间不存在极大 值点， 则将这两个极小值点对应的两个第一聚类分 界线之间的中心线作为对应的第一类别 的第一聚类中心线； 将所述上边缘与 距上边缘最近的第一聚类分界线之间的中心线作为第 一个第一类别的第一聚类中心线； 将所述下边缘与 距下边缘最近的第一聚类分 界线之间的 中心线作为 最后一个第一类别的第一聚类中心线； 获取待评估带钢图像在水平方向的中心线， 记为行中心线； 计算待评估带钢图像中行中心线上方的各第 一聚类中心线到行中心线的距离之和， 记 为第一距离； 计算待评估带钢图像中行中心线 下方的各第一聚类中心线到行中心线的距离 之和， 记为第二距离； 计算第一距离和第二距离之差的绝对值， 记为第一对称程度； 获取待评估带钢图像中各第一类别的跨度； 计算各第一类别的跨度的平均值， 记为第 一平均跨度； 计算各第一类别的跨度与第一平均跨度之差的平方值的平均数， 作为待评估 带钢图像对应的第一聚类跨度均匀度； 所述第一类别的跨度为第一类别 在竖直方向上所占 的长度； 根据各第一类别中所包含的所有行像素块对应的位置信 息熵， 得到各第 一类别对应的 信息量； 计算各第一类别对应的信息量的平均值， 记为第一平均信息量； 计算各第一类别对 应的信息量与第一平均信息量之差的平方值的平均数， 作为待评估带钢图像对应的第一聚 类信息量均匀度； 根据待评估带钢图像对应的第 一对称程度、 第 一聚类跨度均匀度和第 一聚类信息量均 匀度计算待评估带钢图像中辊印 区域在竖直方向上的不均衡程度。 6.根据权利要求5所述的带钢缺陷评估方法， 其特征在于， 根据待评估带钢图像对应的 第一对称程度、 第一聚类跨度均匀度和第一聚类信息量均匀度计算待评估 带钢图像中辊印 区域在竖直方向上的不均衡程度的公式为：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114897795 A 3