(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 202211145961.2 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 博格达智能装备 （南 通） 有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安市城东 镇 经一路6号 (72)发明人 汤鹏飞　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) B27M 1/08(2006.01) (54)发明名称 一种模压 木板智能挑检控制方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种模压木板智能挑检控制 方法及装置， 属于智能控制技术领域； 包括以下 步骤： 获取木板的灰度图像； 获取阈值范围； 获取 每个连通域的中心点坐标以及最小面积外接矩 形的面积； 获取任意相邻两个阈值对应二值图中 多个匹配连通域； 获取光斑区域二值图； 获取木 板的弯曲程度； 根据木板的弯曲程度以及木板弯 曲校正设备的最大校正力获取该木板的弯曲校 正力； 根据木板的弯曲校正力对其木板进行挑选 并对其进行校正。 本发明通过木板的弯曲程度调 整生产设备的木板变形校正力度， 从而进行木板 校正。 并将校正后的木板进行标记， 进行智 能挑 拣后进行包 装。 权利要求书3页 说明书10页 附图1页 CN 115222740 A 2022.10.21 CN 115222740 A 1.一种模压 木板智能挑检控制方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取木板的灰度图像； 根据灰度图像的灰度值获取灰度分布概率函数； 根据灰度分布概率函数获取每个灰度 值的斜率； 根据相邻两灰度值的斜率差值判断获取多个划分区域的灰度值； 将多个划分区 域灰度值中的最大灰度值作为下限值， 将灰度图像中最大灰度值作为上限值获取阈值范 围； 根据阈值范围内依次选取的阈值对灰度图像进行阈值分割获取多个二值图； 并对每个 二值图进 行闭运算获取多个闭合的连通域； 获取每个连通域的中心 点坐标以及最小面积外 接矩形的面积； 根据相邻阈值对应的二值图中每个连通域的中心点坐标获取相邻两个阈值对应二值 图之间每个连通域的匹配程度； 根据每个连通域的匹配程度判断获取相 邻两个阈值对应二 值图中匹配连通 域； 依次类比获取任意相邻两个阈值对应二 值图中多个匹配连通 域； 根据匹配连通域的最小面积外接矩形面积判断获取该匹配连通域的光斑区域分割阈 值； 依次获取任意匹配连通域对应的光斑区域分割阈值； 根据每个光斑区域分割阈值对灰 度图像分割获取多个二 值图层， 并将多个二 值图层合并获取光斑区域 二值图； 根据光斑区域二值图中每个光斑区域对应灰度图像中对应区域的灰度值均值， 以及每 个光斑区域中像素点的数量和光斑区域的数量获取木板的弯曲程度； 根据木板的弯曲程度 以及木板弯曲校正设备的最大校正力获取该木板的弯曲校正力； 根据木板的弯曲校正力对 其木板进行挑选并进行 校正。 2.根据权利要求1所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述每个灰度值的 斜率是通过计算每 个灰度值在灰度分布概 率函数的一阶导数而获取的。 3.根据权利要求2所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述多个划分区域 的灰度值是按照以下步骤获取： 获取每个灰度值的斜 率与其相邻前一个灰度值的斜 率的差值； 当该差值≥斜 率差异阈值， 则将该 灰度值作为划分区域的灰度值； 依次类比获取多个划分区域的灰度值； 其中， 每个灰度值的相邻前一个灰度值是根据灰度图像中所有灰度值按照从小到大排 序后而获取的。 4.根据权利要求1所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述多个二值图是 按照以下步骤获取： 将阈值范围中的下限值为初始阈值， 以步长为1进行阈值迭代依次获取多个分割阈值， 根据多个分割阈值分别对灰度图像进行阈值分割获取多个二 值图。 5.根据权利要求2所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述相邻阈值是根 据每次迭代前与迭代后而获取的相邻阈值。 6.根据权利要求1所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述相邻 两个阈值 对应二值图之间每 个连通域的匹配程度的计算公式如下： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115222740 A 2式中， 表示 阈值分割的二值图的第一个连通域中心点； 表示 阈值分割的 二值图的第一个连通域中心点； 表示 阈值分割的二值图的第一个连通域中 心点坐标； 表示 阈值分割的二 值图的第一个连通 域中心点 坐标； 表示 阈值分割的二值图的第一个连通域与 阈值分割的二值图的第一 个连通域的匹配程度； 依据上述公式， 获取 阈值分割的二值图的每个连通域与 阈值分割的二值图的每个 连通域的匹配程度。 7.根据权利要求6所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述匹配连通域是 按照以下步骤获取： 设定匹配程度阈值； 当每个连通域的匹配程度大于匹配程度阈值， 则该匹配程度对应 的两个连通 域是匹配连通 域。 8.根据权利要求1所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述该匹配连通域 的光斑区域分割阈值是按照以下步骤获取： 分别获取匹配连通 域中的两个连通 域的最小面积外 接矩形面积； 根据每个 阈值的匹配对应的连通域的最小面积外接矩形的面积， 与其相邻迭代后的阈 值的对应匹配的连通 域的最小面积外 接矩形的面积， 获取 形变比例； 当形变比例小于形变比例阈值， 将相邻迭代后的阈值即为该匹配连通域的光斑区域分 割阈值。 9.根据权利要求1所述的模压木板智能挑检控制方法， 其特征在于， 所述木板弯曲程度 的计算公式如下： 式中， 表示木板 的弯曲程度； 表示第 个光斑区域图像中第 个像素点的灰度值； 表示第 个光斑区域图像中像素点的数量； 表示第 个光斑区域图像的灰度值均 值； 表示木板图像中光斑区域的数量； 为双曲正切函数。 10.一种模压 木板智能挑检控制装置， 其特 征在于， 包括： 图像采集模块， 用于获取木 板的灰度图像； 预设阈值模块， 用于根据灰度图像的灰度值获取灰度分布概率函数； 根据灰度分布概权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115222740 A 3