1.一种电子烟缺陷识别方法,其特征在于,该方法包括:获取烟弹底部表面RGB图像;
根据RGB图像中每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度;
根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性,并将可能性大于可能性阈值的像素点作为极小值点;
对RGB图像进行边缘检测,得到边缘线;
对RGB图像中每个极小值点为起始点,对其邻域像素点进行像素点淹没,遇到边缘线时停止,得到第一分割区域;
根据边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度,得到边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度的互补程度;
根据互补程度判断是否需要对边缘线构建水坝,并将不需要构建水坝的边缘线进行淹没,得到第二分割区域;
根据每个第二分割区域的像素点的亮度判断烟弹是否存在漏油缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法,其特征在于,所述根据RGB图像中每个像素点的颜色一阶矩得到每个像素点的反光强度的方法为:计算RGB图像中每个像素点一阶矩,即该像素点在的R,G,B通道上的颜色值的均值,将该均值作为每个像素点的反光强度。
3.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法,其特征在于,所述根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域像素点的反光强度得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性的方法为:以每个像素点为中心,获取该像素点的邻域像素点的反光强度与该像素点的反光强度的差值;
将邻域像素点的反光强度与该像素点的反光强度的差值的均值作为该像素点的邻域内反光强度的均匀性;
根据每个像素点的反光强度和该像素点的邻域内反光强度的均匀性得到该像素点作为分水岭分割的极小值点的可能性。
4.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法,其特征在于,所述第一分割区域的获取方法为:获取RGB图像中每个极小值点,并以该极小值点为起始点,将该极小值点的邻域像素点按照反光强度从大到小的顺序进行淹没为同一个区域内的像素点,直到遇到边缘线时停止淹没,得到每个极小值点对应区域,即第一分割区域。
5.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法,其特征在于,所述根据边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度,得到边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度的互补程度的方法为:获取边缘线两侧紧邻的两排第一分割区域的像素点;
计算第一排像素点中每个像素点的反光强度和第二排中对应的像素点的反光强度的差值;
将第一排像素点中每个像素点的反光强度和第二排中对应的像素点的反光强度的差值的均值,作为该边缘线两侧紧邻的第一分割区域的像素点的反光强度的互补程度。
6.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法,其特征在于,所述根据互补程度判断是否需要对边缘线构建水坝的方法为:设定互补程度阈值;
若以e为底数,以互补程度为指数,构建指数幂,若该指数幂的倒数小于等于互补程度阈值,该边缘线不需要构建水坝;
否则,该边缘线需要构建水坝。
7.根据权利要求1所述的一种电子烟缺陷识别方法,其特征在于,所述根据每个第二分割区域的像素点的亮度判断烟弹是否存在漏油缺陷的方法为:获取每个第二分割区域的HSV图像;
获取每个第二分割区域的HSV图像中每个像素点的亮度值,计算当前第二分割区域为烟油区域的的可能性为:式中,p为当前第二分割区域为烟油区域的可能性,53为淡黄色的亮度值,7为深褐色的亮度值,m为当前第二分割区域内像素点的数量,Hi为当前第二分割区域内第i个像素点的亮度值;
若当前第二分割区域为烟油区域的可能性p≤可能性阈值时,当前第二分割区域为烟油区域,否则,为泠凝液区域;若存在烟油区域,则烟弹存在漏油缺陷。