(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 202210309293.6 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人 徐州春田信息科技有限公司 地址 221000 江苏省徐州市高新 技术产业 开发区大学路99号大学创业园A205- 42房间 (72)发明人 姚坤山　李闯　姚维强　 (74)专利代理 机构 江苏长德知识产权代理有限 公司 32478 专利代理师 汤小权 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种基于图像处 理的零件断口分类方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像处理的零件断 口分类方法， 涉及图像处理领域， 用于零件断口 类型分类。 包括： 采集待分类断口 图像； 断口图像 为待分类断口零件断口处图像； 并对断口图像进 行分割， 获取断口峰区域和断口脊区域； 断口峰 区域和断口脊区域包含于断口图像中； 计算断口 的平面度； 计算断口峰区域和断口脊区域的颈缩 度； 计算断口图像的塑性断口概率； 根据塑性断 口概率， 对断口图像进行分类。 本发明提高了计 算零件断口处颈缩度的精准度， 保证了通过颈缩 度对零件断口的类型进行分类的结果更加准确， 提高了分类结果的可信度。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114897043 A 2022.08.12 CN 114897043 A 1.一种基于图像处 理的零件断口分类方法， 其特 征在于,包括： 采集待分类断口图像； 所述断口图像为所述待分类断口零件断口处图像； 对所述断口图像进行分割， 获取断口峰区域和断口脊区域； 所述断口峰区域和所述断 口脊区域包 含于所述断口图像中； 计算断口 的平面度； 计算所述断口峰区域和所述断口脊区域的颈缩度； 计算所述断口图像的塑性断口概 率； 根据所述塑性断口概 率， 对所述断口图像进行分类。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的零件断口分类方法， 其特征在于： 计算所 述断口峰区域和所述断口脊区域的颈缩度， 包括： 获取所述断口峰区域的分割平面 面积曲线； 在所述曲线中筛 选出所述峰区域的可能突变点； 通过单侧曲线的增减一 致性， 判定所述 突变点； 根据所述突变点右侧分割面积相对于基平面的比值， 计算所述断口峰区域和所述断口 脊区域的颈缩度。 3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理 的零件断口分类方法， 其特征在于， 通过单 侧曲线的增减一 致性， 判定所述 突变点， 包括： 统计预设区域 内拟合点导数差值为正数的拟合点的数量n左正， n右正以及导数差值为负数 的拟合点的数量 n左 负， n右负； 所述预设区域 为所述突变点分割的左侧曲线和右侧曲线； 计算所述 n左 正占所述左侧曲线内拟合 点总数的比值 k左 正： 式中， k左正表示所述n左正占所述左侧曲线内拟合点总数的比值， n左正表示所述突变点分割 的左侧曲线内拟合点导数差值为正数 的拟合点的数量， n左负表示所述突变点分割的左侧曲 线内拟合 点导数差值 为负数的拟合 点的数量； 同理， 计算得到k左 负， k右 正和k右负； 筛选出所述突变点分割的左侧曲线和 右侧曲线的上拟合点占比较数量大的符号类型， 包括： k左＝max(k左 负， k左 正) 同理， 计算得到k右； 当k左大于第一阈值且k右大于第一阈值且所述突变点分割的左侧曲线和右侧区域的符 号类型相反， 该 可能突变点 为突变点。 4.根据权利要求2所述的一种基于图像处理 的零件断口分类方法， 其特征在于， 根据 所 述突变点右侧分割面积相对于基平面的比值， 计算所述断口峰区域和所述断口脊区域的颈 缩度， 包括: 计算所述 突变点右侧分割面积相对与基平面的占比Se： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114897043 A 2式中， Se表示突变点右侧分割面积相对与基平面的占比， si表示所述突变点右侧任意一 点对应的分割面积， s基表示分割基平面的面积； 计算所述峰区域的颈缩度l： 式中， l表示所述峰区域的颈缩度， 表示突变点右侧分割面积相对与基平面的占比 的平均占比， m表示 突变点右侧拟合 点的个数。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的零件断口分类方法， 其特征在于， 计算所 述断口图像的平面度， 包括： 计算断面的峰值高度； 根据所述峰值高度获取 所述断口图像的平面度。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的零件断口分类方法， 其特征在于， 通过所 述平面度和颈缩度， 计算所述断口图像属于塑性断口 的概率， 包括： P＝l*q 式中， P表示所述断口图片属于塑性断口的概率， J表示所述峰区域的颈缩度， q表示所 述断口图像的平面度。 7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理 的零件断口分类方法， 其特征在于， 并对所 述断口图像进行分割， 获取断口峰区域和断口脊区域， 包括： 利用灰度值分割得到所述断口图像中的断口区域； 根据所述断口区域中相邻的波谷距离与波峰距离的差值， 确定所述断口区域中的所述 断口峰区域和所述断口脊区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114897043 A 3