(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 202211156011.X (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 江苏思锐装备 科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安市城东 镇 星湖路11号 (72)发明人 赵建军　仲睿　徐俊锋　赵建梅　 颜鑫鑫　翟翚　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/33(2017.01) G06T 7/62(2017.01) (54)发明名称 一种用于清洗剂的测试评价方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种用于清洗剂的测试评价方法， 该方法采集含锈 图像和除锈图像， 获取含锈图像中的目标区域； 利用sift算法提取目标区域的关键点和含锈图 像的差分图像， 筛选出纹理关键点； 获取每个纹 理关键点在不同倍频程上的映射 关系， 根据映射 关系计算得到每个纹理关键点的权重， 将大于权 重阈值的权重对应的纹理关键点作为目标关键 点； 获取除锈图像的目标关键点， 将含锈图像的 目标关键点和除锈图像的目标关键点进行sift 匹配， 获取配准图像， 以配准图像中像素点的色 调差值的最大值与预设阈值的鼻子作为除锈效 果。 本发明通过对sift算法改进， 使含锈图像和 除锈图像的匹配精度高， 计算出的除锈效果更加 精准。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 115239722 A 2022.10.25 CN 115239722 A 1.一种用于清洗剂的测试评价方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集清洗剂清洗前的金属图像作为含锈图像， 清洗后的金属图像作为除锈图像， 获取 含锈图像中金属所在的目标区域； 利用sift算法提取目标 区域的关键点和含锈图像的差分图像， 通过计算差分图像 中每 个关键点与邻域像素点在不同方向上的灰度共生矩阵的熵值筛 选出纹理关键点； 获取每个纹理关键点在不同倍频程上的映射关系， 根据映射关系计算得到每个纹理关 键点的权重， 通过大津阈值分割获取权重阈值， 将大于权重阈值的权重对应的纹理关键点 保留， 作为目标关键点； 获取除锈图像的目标关键点， 将含锈图像的目标关键点和除锈图像的目标关键点进行 sift匹配， 获取配准图像， 以配准图像中像素点的色调差值的最大值与预设阈值的鼻子作 为除锈效果。 2.根据权利要求1所述的一种用于清洗剂的测试评价方法， 其特征在于， 所述目标区域 的获取方法为： 通过语义分割网络获取 所述目标区域。 3.根据权利要求1所述的一种用于清洗剂的测试评价方法， 其特征在于， 所述纹理关键 点的筛选过程为： 对于筛选得到的每个关键点计算7*7邻域内的四个方向的灰度共生矩阵， 每个灰度共 生矩阵对应一个熵值， 形成一个熵 值序列， 如果所述熵 值序列的方差大于预设方差阈值k 1， 对应的关键点 为第一筛 选点； 对灰度共生矩阵中的点对频率进行统计， 得到统计直方图， 然后计算这些点对中两个 元素的差值， 计算差值大于预设的差值阈值的点对在所有点对中的数量占比， 当所述数量 占比大于预设的占比阈值时， 对应关键点 为第二筛 选点； 当关键点既为第一筛 选点又为第二筛 选点时， 该关键点 为纹理关键点。 4.根据权利要求1所述的一种用于清洗剂的测试评价方法， 其特征在于， 所述根据映射 关系计算得到每 个纹理关键点的权 重： 以所有纹理关键点数量与最大映射范围的面积的比值作为公共权重， 获取同一倍频程 的以纹理关键点为中心点的7*7范围内的纹理关键点数量， 以所有纹理关键点数量与49的 比值作为对应的私有权 重。 5.根据权利要求1所述的一种用于清洗剂的测试评价方法， 其特征在于， 所述获取除锈 图像的目标关键点， 包括： 获取除锈图像 中金属所在的除锈目标 区域， 利用sift算法提取除锈目标 区域的关键点 和除锈图像的除锈差分图像， 通过计算除锈差 分图像中每个关键点与邻域像素点在不同方 向上的灰度共生矩阵的熵值筛选出除锈纹理关键点； 获取每个除锈纹理关键点在不同倍频 程上的映射关系， 根据映射关系计算得到每个除锈纹理关键点的权重， 将大于所述权重阈 值的权重对应的除锈纹 理关键点保留， 作为除锈图像的目标关键点。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115239722 A 2一种用于 清洗剂的测试 评价方法 技术领域 [0001]本发明涉及数据处 理技术领域， 具体涉及一种用于清洗剂的测试评价方法。 背景技术 [0002]现有方法通过清洁剂对金属绣件进行除锈时， 往往是一次性对大量的含锈 金属进 行除锈， 然后通过除锈前后色调的对比， 得到清洗剂的除锈效果， 进而判断是否需要进行二 次除锈， 但除锈前后金属的反光特性不同， 造成除锈前后金属图像的光照特性的不同， 使得 直接通过除锈前后图像的整体色调的对比进行除锈效果的评价存在较大误差 。 发明内容 [0003]为了解决上述技术问题， 本发明提供一种用于清洗剂的测试评价方法， 所采用的 技术方案具体如下： 本发明一个实施例提供了一种用于清洗剂的测试评价方法， 该方法包括以下步 骤： 采集清洗剂清洗前的金属图像作为含锈图像， 清洗后的金属图像作为 除锈图像， 获取含锈图像中金属所在的目标区域； 利用sift算法提取目标区域的关键点和含锈图像的差分图像， 通过计算差分图像 中每个关键点与邻域像素点在不同方向上的灰度共生矩阵的熵值筛 选出纹理关键点； 获取每个 纹理关键点在不同倍频程上的映射关系， 根据映射关系计算得到每个 纹 理关键点的权重， 通过大津阈值分割获取权重阈值， 将大于权重阈值的权重对应的纹理关 键点保留， 作为目标关键点； 获取除锈图像的目标关键点， 将含锈图像的目标关键点和除锈图像的目标关键点 进行sift匹配， 获取配准图像， 以配准图像中像素点的色调差值的最大值与预设阈值的鼻 子作为除锈效果。 [0004]优选的， 所述目标区域的获取 方法为： 通过语义分割网络获取 所述目标区域。 [0005]优选的， 所述纹 理关键点的筛 选过程为： 对于筛选得到 的每个关键点计算7*7邻域内的四个方向的灰度共生矩阵， 每个灰 度共生矩阵对应一个熵值， 形成一个熵值序列， 如果所述熵值序列的方差大于预设方差阈 值k1， 对应的关键点 为第一筛 选点； 对灰度共生矩阵中的点对频率进行统计， 得到统计直方 图， 然后计算这些点对中 两个元素 的差值， 计算差值大于预设的差值阈值的点对在所有点对中的数量占比， 当所述 数量占比大于预设的占比阈值时， 对应关键点 为第二筛 选点； 当关键点既为第一筛 选点又为第二筛 选点时， 该关键点 为纹理关键点。 [0006]优选的， 所述 根据映射关系计算得到每 个纹理关键点的权 重： 以所有纹理关键点数量与最大映射范围的面积的比值作为公共权重， 获取同一倍 频程的以纹理关键点为中心点的7*7范围内的纹理关键点数量， 以所有纹理关键点数量与说　明　书 1/6 页 3 CN 115239722 A 3