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[發明專利]一種基于高斯濾波器多分辨率濾波的帶鋼缺陷檢測方法在審

專利信息
申請號: 201410352867.3 申請日: 2014-07-23
公開(公告)號: CN104134211A 公開(公告)日: 2014-11-05
發明(設計)人: 管聲啟;徐帥華;師紅宇 申請(專利權)人: 西安工程大學
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00
代理公司: 西安弘理專利事務所 61214 代理人: 羅笛
地址: 710048 陜*** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 濾波器 分辨率 濾波 帶鋼 缺陷 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于帶鋼缺陷檢測方法技術領域,具體涉及一種基于高斯濾波器多分辨率濾波的帶鋼缺陷檢測方法。

背景技術

帶鋼缺陷是影響帶鋼表面質量的重要因素之一。然而,傳統的帶鋼缺陷檢測是由檢測人員離線抽檢完成的,因此這種方法不能及時發現帶鋼生產中的缺陷,從而會造成次品率和生產成本增高;另外,這種檢驗方法會因為檢驗人員的經驗、心情等因素影響,極易造成誤檢和漏檢等問題。伴隨著計算機以及機器視覺技術迅猛發展,基于圖像處理算法的帶鋼缺陷檢測技術越來越受到廣大科研工作重視。

目前,帶鋼缺陷檢測方法很多,其中,基于小波重構算法的帶鋼表面缺陷檢測方法,通過構造正交小波基,以信息熵來確定小波分解層數,然后對重構后的圖像進行二值化,通過形態學分析去除二值圖像存在的噪聲,得到分割后的缺陷圖像;由于這種檢測方法構造出來的小波基未必是最佳小波基,這必然會影響檢測的準確率(茅正沖,時文靜,鄔鋒.帶鋼表面缺陷檢測方法[J].計算工程與設計,2014,35(1):233-236.)?;谌斯っ庖呦到y的帶鋼表面缺陷檢測,是根據檢測器和抗原之間的論域空間包含關系,以及自體在論域空間中的位置信息,引進了分塊空間的方式,提出了檢測器分塊的生成算法,對缺陷圖像表面灰度信息進行三維恢復,獲得帶鋼表面缺陷的高度信息,實現其三維質量檢測;該方法雖然在對比度低、光照不均還是有噪聲干擾的情況下相對于傳統的圖像檢測算法具有較好的處理效果,但是,計算復雜,很難滿足在線檢測需要(許小潤,吳貴芳.基于人工免疫系統的帶鋼表面缺陷檢測技術[J].計算機應用.2010,30(8):2247-2253.)。熱軋帶鋼表面缺陷在線檢測的方法,是為了解決熱軋帶鋼表面的溫度高,輻射光強,并且存在著水、氧化鐵皮、光照不均等現象,將線陣CCD攝像機作為圖像采集裝置,用綠色激光線光源作照明,通過窄帶濾色鏡濾除鋼板表面的輻射光,從而提高了缺陷對比度;另外,通過增加4種不同類型的缺陷檢測步驟,去除了大量由水、氧化鐵皮等造成的偽缺陷;該方法主要是針對熱軋帶鋼中的偽缺陷而提出的算法,很難適應所有帶鋼缺陷檢測,另外,該方法是增加缺陷檢測步驟為代價,因此計算量很大(徐科,楊朝霖,周鵬.熱軋帶鋼表面缺陷在線檢測的方法與工業應用[J].機械工程學報,2009,45(4):111-114.)?;谝曈X注意機制的帶鋼表面缺陷檢測方法,主要針對圖像中存在的低對比度及微小缺陷,提出的帶鋼表面缺陷檢測方法;該方法模擬人類視覺系統的功能為基礎,結合Gabor濾波器多尺度、多分辨率的特點,建立了帶鋼表面缺陷檢測模型。該方法雖然能夠檢測出常見的6種帶鋼缺陷,但計算量很大,Gabor濾波器參數的選擇好壞直接影響著檢測的準確率,另外,其帶鋼缺陷區域分割的不準確。(叢家慧,顏云輝.視覺注意機制在帶鋼表面缺陷檢測中的應用[J].中國機械工程,2011,22(10):1189-1192)。

通過上面的分析,經典算法存在著檢測不準確,算法復雜,不能適應冷、熱軋帶鋼中缺陷檢測的需要;如何設計出簡單的算法,適應于冷、熱軋帶鋼中的各類缺陷檢測,是研究的難點問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于高斯濾波器多分辨率濾波的帶鋼缺陷檢測方法,解決了現有方法檢測不準確,算法復雜,不能適應冷、熱軋帶鋼中缺陷檢測的問題。

本發明所采用的技術方案是:一種基于高斯濾波器多分辨率濾波的帶鋼缺陷檢測方法,采用高斯濾波器對采集的帶鋼圖像多分辨率濾波,獲得不同分辨率帶鋼圖像;在不同分辨率帶鋼圖像之間,采用中央周邊操作獲得不同分辨率帶鋼差分圖像;對帶鋼差分圖像融合;最后通過帶鋼融合圖像的各行極大值的均值和各列極大值的均值中的較小均值作為分割閾值,將缺陷從帶鋼背景紋理中分割出來。

本發明的特點還在于,

具體包括以下步驟:

步驟1:采集帶鋼圖像,獲得帶鋼圖像I(x,y);

步驟2:高斯濾波器多分辨率濾波

首先,降低帶鋼圖像I(x,y)的分辨率,獲得一次降低分辨率的帶鋼圖像I1(x,y);其次,對I1(x,y)低通濾波,獲得一次低通濾波后的帶鋼圖像L(x,y);然后,對L(x,y)分辨率再次降低,獲得二次降低分辨率的帶鋼圖像L1(x,y);最后,對L1(x,y)再次低通濾波,獲得二次低通濾波后的帶鋼圖像L2(x,y);

步驟3:多分辨率濾波帶鋼圖像的中央周邊操作

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