本发明涉及图像数据处理，具体涉及一种3d打印点阵结构缺陷检测方法。
背景技术：
1、轻质点阵结构在承载、吸能、隔热、隔震等领域有广泛的应用前景，传统的制备方法如冲压成型、熔模铸造等对点阵结构的材料选择、杆件尺寸和构型选择有要求，制约了其进一步的工程应用。近年来，随着3d打印技术的快速发展，这一高效、灵活的技术开始被越来越多的应用于点阵结构的制备。但由于点阵结构相对精密，在制造过程中可能会出现部分制造缺陷，导致此类结构的力学性能与模拟结果出现明显偏差。因此，在3d打印点阵结构过程中，需要对结构的生产缺陷进行检测。现有检测方法主要通过深度学习方法对结构件图像进行缺陷检测，在检测预处理步骤，需要对点阵结构图像进行降噪处理，而现有技术通常通过预设滤波器的去噪参数对图像进行降噪处理。但是在实际采像过程中，图像受到采像设备电子噪声强度是无法预测的，通过预设参数的方式处理噪声难以应对各种噪声情况，可能会出现过度平滑或降噪效果不足等情况。另外，当构件出现黏连缺陷时，直接利用现有降噪方法对图像进行处理时，黏连缺陷部分内部像素点在滤波计算后可能出现被扩张的现象，导致错检的情况出现，降低缺陷检测准确率。
技术实现思路
1、本发明提供一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，以解决现有的问题。
2、本发明的一种3d打印点阵结构缺陷检测方法采用如下技术方案：
3、本发明一个实施例提供了一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取3d打印点阵结构的断层图像；
5、对断层图像进行阈值分割，获得高灰度值区域和低灰度值区域；根据高灰度值区域内像素点的梯度值、像素点之间的距离以及低灰度值区域内相同灰度值对应的像素点数量，得到断层图像受噪声干扰程度；
6、构建每个像素点的滤波窗口，根据断层图像的受噪声干扰的程度以及每个像素点的滤波窗口内像素点的位置，得到每个像素点的滤波扩张概率参数；
7、根据断层图像受噪声干扰程度、每个像素点的滤波扩张概率参数、每个像素点的滤波窗口内像素点之间的距离和像素点灰度值之间的差异，获得每个像素点的滤波窗口内每个像素点的滤波计算权重；
8、根据每个像素点的滤波窗口内像素点的滤波计算权重和灰度值，获得每个像素点的更新灰度值；根据每个像素点的更新灰度值对断层图像进行修改，获得断层图像的滤波后图像；
9、将断层图像的滤波后图像输入到训练后的yolo模型中，获得缺陷检测结果。
10、进一步地，对断层图像进行阈值分割，获得高灰度值区域和低灰度值区域，包括的具体步骤如下：
11、使用大津阈值分割法对断层图像进行运算，得到断层图像的分割阈值，在断层图像中，令灰度值大于分割阈值的像素点的灰度值为1，令灰度值小于等于分割阈值的像素点的灰度值为0，得到断层图像的二值图像；对断层图像的二值图像进行形态学闭运算操作，得到断层图像的更新二值图像；
12、根据断层图像与更新二值图像中像素点的对应关系，将更新二值图像中所有灰度值为1的像素点对应在断层图像中的所有像素点构成的区域，记为断层图像中的高灰度值区域；将更新二值图像中所有灰度值为0的像素点对应在断层图像中的所有像素点构成的区域，记为断层图像中的低灰度值区域。
13、进一步地，根据高灰度值区域内像素点的梯度值、像素点之间的距离以及低灰度值区域内相同灰度值对应的像素点数量，得到断层图像受噪声干扰程度，包括的具体步骤如下：
14、通过算子对断层图像进行计算，获得断层图像中每个像素点的梯度值；
15、在高灰度值区域内，将连续相邻的所有像素点构成一个连通域，获得高灰度值区域内若干个连通域；
16、在低灰度值区域内，将相同灰度值记为一个灰度级，获得低灰度值区域内的若干个灰度级；
17、将低灰度值区域内的每个灰度级对应的像素点数量与低灰度值区域内所有像素点的数量的比值，记为低灰度值区域内的每个灰度级中像素点的分布概率；
18、根据高灰度值区域内连通域中像素点的梯度值、高灰度值区域内连通域中像素点的像素点之间的距离和低灰度值区域内的每个灰度级中像素点的分布概率，获得断层图像受噪声干扰程度。
19、进一步地，根据高灰度值区域内连通域中像素点的梯度值、高灰度值区域内连通域中像素点的像素点之间的距离和低灰度值区域内的每个灰度级中像素点的分布概率，获得断层图像受噪声干扰程度，对应的具体计算公式为：
20、
21、其中，表示断层图像受噪声干扰程度，表示高灰度值区域内的连通域数量，表示高灰度值区域内第个连通域内的像素点数量，表示高灰度值区域内第个连通域内第个像素点距离第个连通域质心像素点的距离，表示高灰度值区域内第个连通域内距离质心像素点最远像素点与质心像素点的距离，表示高灰度值区域内第个连通域内第个像素点的梯度值，表示低灰度值区域内灰度级的数量，表示低灰度值区域内第个灰度级中像素点的分布概率；为线性归一化函数；表示以为底的对数函数。
22、进一步地，构建每个像素点的滤波窗口，包括的具体步骤如下：
23、对断层图像中任意一个像素点构建以像素点为中心，大小为的滤波窗口，为预设的滤波窗口边长。
24、进一步地，根据断层图像的受噪声干扰的程度以及每个像素点的滤波窗口内像素点的位置，得到每个像素点的滤波扩张概率参数，包括的具体步骤如下：
25、当第个像素点处于高灰度值区域，将第个像素点的滤波窗口内处于低灰度值区域的像素点，记为参考像素点；
26、当第个像素点处于低灰度值区域，将第个像素点的滤波窗口内处于高灰度值区域的像素点，记为参考像素点；
27、根据断层图像的受噪声干扰的程度、滤波窗口内的像素点数量和每个像素点与对应参考像素点的连线的斜率，获得每个像素点的滤波扩张概率参数。
28、进一步地，根据断层图像的受噪声干扰的程度、滤波窗口内的像素点数量和每个像素点与对应参考像素点的连线的斜率，获得每个像素点的滤波扩张概率参数，对应的具体计算公式为：
29、
30、其中，表示第个像素点的滤波扩张概率参数，表示断层图像的受噪声干扰的程度，表示第个像素点的滤波窗口内部的参考像素点数量，表示第个像素点与第个像素点的滤波窗口内第个参考像素点的连线的斜率，为第个像素点与第个像素点的滤波窗口内所有参考像素点的连线的斜率的均值，表示第个像素点的滤波窗口内像素点数量，为双曲正切函数。
31、进一步地，根据断层图像受噪声干扰程度、每个像素点的滤波扩张概率参数、每个像素点的滤波窗口内像素点之间的距离和像素点灰度值之间的差异，获得每个像素点的滤波窗口内每个像素点的滤波计算权重，对应的具体计算公式为：
32、
33、
34、其中，表示高斯核标准差，表示断层图像受噪声干扰的程度，为预设的高斯滤波的标准差，表示第个像素点的滤波窗口内第个像素点的滤波计算权重，表示第个像素点的滤波扩张概率参数，表示第个像素点滤波窗口内第个像素点到滤波窗口内中心处的像素点的距离，表示第个像素点滤波窗口内第个像素点与滤波窗口内中心处的像素点灰度值的差值，为线性归一化函数，为以自然常数为底的指数函数，为圆周率。
35、进一步地，根据每个像素点的滤波窗口内像素点的滤波计算权重和灰度值，获得每个像素点的更新灰度值，包括的具体步骤如下：
36、计算每个像素点滤波窗口内每个像素点的滤波计算权重与灰度值的乘积，将每个像素点滤波窗口内所有像素点的滤波计算权重与灰度值的乘积的和值，记为每个像素点更新灰度值。
37、进一步地，根据每个像素点的更新灰度值对断层图像进行修改，获得断层图像的滤波后图像，包括的具体步骤如下：
38、将断层图像中每个像素点的灰度值替换为更新灰度值，得到断层图像的滤波后图像。
39、本发明的技术方案的有益效果是：
40、获取3d打印点阵结构的断层图像；对断层图像进行阈值分割，获得高灰度值区域和低灰度值区域；根据高灰度值区域内像素点的梯度值、像素点之间的距离以及低灰度值区域内相同灰度值对应的像素点数量，得到断层图像受噪声干扰程度；构建每个像素点的滤波窗口，根据断层图像的受噪声干扰的程度以及每个像素点的滤波窗口内像素点的位置，得到每个像素点的滤波扩张概率参数；根据断层图像受噪声干扰程度、每个像素点的滤波扩张概率参数、每个像素点的滤波窗口内像素点之间的距离和像素点灰度值之间的差异，获得每个像素点的滤波窗口内每个像素点的滤波计算权重，计算每个像素点的滤波窗口内每个像素点的滤波计算权重，是为了减少黏连缺陷在滤波过程中出现像素点扩张效应发生的概率，提高缺陷检测结果的准确率；根据每个像素点的滤波窗口内像素点的滤波计算权重和灰度值，获得每个像素点的更新灰度值；根据每个像素点的更新灰度值对断层图像进行修改，获得断层图像的滤波后图像；将断层图像的滤波后图像输入到训练后的yolo模型中，获得缺陷检测结果。本发明通过分析像素点受扩张影响概率设计自适应降噪算法，减少黏连缺陷在滤波过程中出现像素点扩张效应发生的概率，提高了缺陷检测结果的准确率。
1.一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述对断层图像进行阈值分割，获得高灰度值区域和低灰度值区域，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述根据高灰度值区域内像素点的梯度值、像素点之间的距离以及低灰度值区域内相同灰度值对应的像素点数量，得到断层图像受噪声干扰程度，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述根据高灰度值区域内连通域中像素点的梯度值、高灰度值区域内连通域中像素点的像素点之间的距离和低灰度值区域内的每个灰度级中像素点的分布概率，获得断层图像受噪声干扰程度，对应的具体计算公式为：
5.根据权利要求1所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述构建每个像素点的滤波窗口，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述根据断层图像的受噪声干扰的程度以及每个像素点的滤波窗口内像素点的位置，得到每个像素点的滤波扩张概率参数，包括的具体步骤如下：
7.根据权利要求6所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述根据断层图像的受噪声干扰的程度、滤波窗口内的像素点数量和每个像素点与对应参考像素点的连线的斜率，获得每个像素点的滤波扩张概率参数，对应的具体计算公式为：
8.根据权利要求1所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述根据断层图像受噪声干扰程度、每个像素点的滤波扩张概率参数、每个像素点的滤波窗口内像素点之间的距离和像素点灰度值之间的差异，获得每个像素点的滤波窗口内每个像素点的滤波计算权重，对应的具体计算公式为：
9.根据权利要求1所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述根据每个像素点的滤波窗口内像素点的滤波计算权重和灰度值，获得每个像素点的更新灰度值，包括的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述一种3d打印点阵结构缺陷检测方法，其特征在于，所述根据每个像素点的更新灰度值对断层图像进行修改，获得断层图像的滤波后图像，包括的具体步骤如下：
