(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 20221016814 4.2 (22)申请日 2022.02.23 (71)申请人 北京空间机电研究所 地址 100076 北京市丰台区南大红门路1号 9201信箱5分箱 (72)发明人 岳春宇　杨舒琪　陶睿　陈轩　 何红艳　邢坤　鲍云飞　卢婧　 谭伟　 (74)专利代理 机构 中国航天科技专利中心 11009 专利代理师 张晓飞 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 17/11(2006.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于X射线 数字图像的火工品实时自动 化检测方法及装置 (57)摘要 本发明一种基于X射线 数字图像的火工品实 时自动化检测方法及装置， 检测方法如下： (1)将 经预处理后的图像， 选取正、 侧视图下有弹药、 无 弹药的两类图像作为先验信息建立图片库， 依据 两类火工品图像特点， 定位特征检测区域； (2)提 取图像检测区域特征值进行分析， 建立两类图像 的聚类中心， 依据类间特征差值最大化， 确定最 佳阈值分割指标； (3)进行火工品图像测试， 依据 产品的检测要求， 进一步优化步骤(2)中指标及 阈值的设置， 实现基于X射线的火工品实时自动 化检测。 权利要求书3页 说明书7页 附图7页 CN 114612390 A 2022.06.10 CN 114612390 A 1.一种基于X射线数字图像的火工品实时自动化检测方法， 其特 征在于步骤如下： (1)获取原 始图像IL， 对IL进行预处理， 得到处 理后的X射线图像Iu； (2)将经预处理后的X射线图像Iu依据火工品有无弹药情况， 拆分成A、 B两类图片库， 其 中A为有弹药， B为无弹药； (3)对比A中有弹药图像与B中无弹药图像， 提取两类图像变化部分确定检测范围Ih， 矩 阵大小为M *N， 检测范围对于A、 B库图像分别表示 为 (4)计算图片库图像检测区域均值 μ(Iht)、 标准差std(Iht)、 梯度矩阵均值grad(Iht)、 熵 e n t r o p y ( Ih t) 作 为 特 征 值 ，并 将 A 、B 类 图 像 的 特 征 值 分 别 记 为 (5)确定A、 B两类图像的特 征值聚类中心分别为 (6)对图像特征值进行优化， 确定最佳阈值分割指标为 对应的A、 B 类图像的特 征值分别记为 最后计算 修正后的A、 B特 征值聚类中心分别为 ( 7 ) 输 入 待 检 测 图 像 Ii n，执 行 步 骤 ( 6 ) 得 到 其 特 征 值 判 断 若Δf<0， 则Iin属于A类， 即有弹药； 反之， 则Iin属于B类， 即无弹 药。 2.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(1)预处 理过程如下： 11)对IL进行中值滤波， 滤波输出图像为 Imed； 12)采用形态学增强法对Imed进行处理， 得到处 理后的X射线图像Iu， Iu＝Imed+Iv‑Iw； 其中H为结构元素， Iv为Imed经top‑hat变换后的图像， Iw为Imed经bottom‑hat变换后的图 像， Iu为输出的X射线灰度图像。 3.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(4)中， 均值的计算方法为： 其中 μ(Iht)为图像Iht中各像元均值， i＝1,2, …M为图像的行像 元编号， j＝1,2, …N为图 像的列像元编号。 4.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(4)中， 标准差的计算方法为： 其中std(Iht)为图像Iht中所有像元的标准差， i＝1,2, …M为图像的行像元编 号， j＝1,权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114612390 A 22,…N为图像的列像元编号。 5.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(4)中， 梯度矩阵均值的计算方法为： 其中grad(Iht)为图像Iht的梯度矩阵均值； i＝1,2, …M为图像的行像 元编号， j＝1,2, … N为图像的列像元编号； 其中， 为图像Iht沿着行列方向的梯度矩阵， 对于数字图像， 即对该方 向上相邻像元作差分运 算。 6.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(4)中， 熵的计算方法为： 其中entropy(Iht)是图像Iht的熵， n＝0,1, …Iht(max)为图像Iht的灰度值， Pn为图像中 灰度值n出现的概 率。 7.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(5)确定A、 B两类图片特 征值聚类中心 的具体过程 为： 其中， 是A、 B的聚类中心， g1、 g2为两类图片的数量。 8.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(6)对图像特 征值进行优化， 确定最佳阈值分割指标的具体过程 为： 其中， f为阈值分割指标， 是特征值μ,std,entropy,grad的函数， 调节特征参数， 当f取 得最大值时， 得到最佳阈值分割指标为 9.根据权利要求1所述的一种基于X射线数字图像的火工品实时自动 化检测方法， 其特 征在于： 所述 步骤(6)得到修 正后的A、 B特 征值聚类中心的具体过程 为： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114612390 A 3