(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 202210453933.0 (22)申请日 2022.04.24 (71)申请人 江苏南通二建集团讯腾云创智能科 技有限公司 地址 226200 江苏省南 通市启东市经济开 发区林洋路5 00号 (72)发明人 董才超　王竹永　 (74)专利代理 机构 北京真致博文知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11720 专利代理师 娄华 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06T 7/00(2017.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种利用电子设备数据处理的建筑板材分 类方法 (57)摘要 本发明涉及电子 设备数据处理领域， 具体涉 及一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类 方法。 包括： 利用电子设备采集待加工板材的数 据； 通过目标筛选处理后， 获取连通域信息， 并进 行窗口扩展， 获取当窗口内密集程度高于设定阈 值的多个连通域； 进而计算待加工板材的质量系 数， 依靠该系数对板材进行质量的划分， 实现建 筑板材的分类。 本发明通过对目标点进行聚类的 方法进行死结检测， 克服了阈值分割方式处理数 据时结果不准确的问题， 同时也解决了干扰点的 影响。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114882275 A 2022.08.09 CN 114882275 A 1.一种利用电子设备 数据处理的建筑板材分类方法， 其特 征在于， 包括： 图像采集， 采集待加工板材灰度图像， 获取待加工板材灰度图像中所有像素点的灰度 值和待加工 板材灰度图像的背景 灰度级； 第一次目标像素点筛选， 根据每个像素点的灰度值和待加工板材灰度图像的背景灰度 级计算每 个像素点的关注程度， 将关注程度大于第一阈值的像素点作为第一目标像素点； 第二次目标像素点筛选， 以每个第一目标像素点为中心建立窗口， 根据每个窗口内第 一目标像素点的灰度值和对应窗口中所有像素点的灰度均值计算每个第一目标像素点的 灰度混乱程度； 根据每个第一目标像素点的关注 程度以及混乱 程度计算每个第一目标像素 点的死结概率， 将死结概率大于第二阈值的第一目标像素点作为 为第二目标像素点； 连通域获取， 对第二目标像素点进行聚类得到多个聚类中心； 对每个聚类中心进行窗 口扩展， 获取当窗口内第二目标像素点的密集程度达到第三阈值时所有聚类中心对应的聚 类窗口， 得到多个连通 域； 死结连通域判断， 根据每个连通域中边缘像素点的个数、 每个边缘像素点切线方向单 位向量， 以及连通域中心点连线方向单位向量计算对应连通域的死结概率， 利用每个连通 域的死结概率判断该 连通域是否为死 结连通域， 并统计属于死 结连通域的数量； 板材质量分类， 根据待加工板材的面积、 待加工板材中死结连通域的数量、 每个死结连 通域中心点到板材中心点的距离， 以及每个死结连通域的大小计算待加工板材的质量系 数， 根据质量系数对板材进行质量划分。 2.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法， 其特征在 于， 计算每 个像素点关注程度的方法为： 根据每个像素点的灰度值建立灰度直方图， 获取灰度直方图中最小灰度值与待加工板 材灰度图像的背景 灰度值之间的峰值c； 计算每个像素点关注程度的表达式为： 其中， Qi表示第i个像素点的关注程度， i表示第i个像素点的灰度值， c表示灰度直方图 中灰度值imin与背景灰度级Pim之间的灰度直方图的峰值， imin表示板材表面灰度图像中像素 点的最小灰度值， Pim表示背景 灰度级。 3.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法， 其特征在 于， 计算每 个第一目标像素点的死 结概率的表达式为： E＝Q*(1‑e‑γW) 其中， E表示第一目标像素点的死结概率， Q表示第一目标像素点的关注程度， W表示第 一目标像素点的灰度混乱程度， γ为超参数。 4.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法， 其特征在 于， 对第二目标像素点进行聚类得到多个聚类中心的方法为： 以任意第二目标像素点为初始生长种子点， 利用区域生长算法在该初始生长种子点的 八邻域进行搜索， 将该初始生长种子点周围八邻域的第二 目标像素点进行合并， 并将生长 种子点更新为该八邻域的第二 目标像素点， 进行迭代， 直至生长种子点周围八邻域不存在权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114882275 A 2第二目标像素点； 对其余未合并的第二目标像素点重复进行迭代， 得到合并后的多个聚类中心。 5.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法， 其特征在 于， 对每个聚类中心进行窗口扩展的方法为： 以一个聚类中心进行窗口扩展， 获取当窗口内第 二目标像素点的密集程度达到第 三阈 值时的第一聚类窗口； 所述密集程度为窗口内第二目标像素点的个数与该窗口内所有像素 点个数的比值； 以第一聚类窗口的每个边缘像素点为中心建立设定尺寸的窗口， 计算每个边缘像素点 所在窗口内第二目标像素点的密集程度， 获取密集程度最大 的窗口， 将该窗口对应的边缘 像素点作为第二中心像素点， 进行窗口扩展， 直至该窗口内第二 目标像素点的密集程度达 到第三阈值； 重复上述步骤,直至得到的聚类窗口中第二目标像素点的密集程度无法达到第三阈 值， 将得到的所有聚类窗口作为一个聚类中心的聚类结果， 获取所有聚类中心的聚类结果， 每个聚类结果对应一个连通 域。 6.根据权利要求5所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法， 其特征在 于， 以第一聚类窗口的每个边缘像素点为中心建立设定尺寸的窗口后， 当存在多个边缘像 素点的窗口内第二 目标像素点的密集程度相同时， 改变窗口尺寸， 比较改变尺寸后窗口内 的第二目标像素点的密集 程度。 7.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法， 其特征在 于， 计算对应连通 域的死结概率的表达式为： 其中， 表示死节概率， Z表示该连通域中边缘像素点的个数， d1z表示第z个边缘像素点 切线方向的单位向量， d2z表示第z个边 缘像素点与连通 域中心点连线方向的单位向量。 8.根据权利要求1所述的一种利用电子设备数据处理的建筑板材分类方法， 其特征在 于， 计算待加工 板材的质量系数的表达式为： 其中， V表示待加工板材的质量系数， S总表示板材的总面积， n表示该板材中死节连通域 的数量， Sl表示第l个死节连通域的面积， L表示第l个死节连通域中心点到板材中心点的距 离, 表示所有死节连通 域中心点到 板材中心点的距离均值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114882275 A 3