[發明專利]一種在線檢測連續帶狀泡沫金屬材料漏鍍缺陷的方法

有效

• 申請號: 201510834863.3
• 申請日: 2015-11-25
• 公開（公告）號: CN105354598B
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發明（設計）人: 趙于前;趙彥南;鐘發平
• 申請（專利權）人: 先進儲能材料國家工程研究中心有限責任公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所 43114
• 代理人: 顏勇

本發明提供了一種在線檢測連續帶狀多孔金屬材料漏鍍缺陷的方法，分類器訓練和分類器測試兩個步驟。訓練分類器時，取部分正常產品的圖像經Gabor濾波后再相加取平均值作為模板圖像，再計算模板圖像特征值組成特征向量，余下的正常產品圖像以及含漏鍍缺陷的產品圖像經Gabor濾波，計算特征值后，再分別與模板圖像相對應位置特征向量相減取絕對值后，分別作為正樣本和負樣本，輸入到分類器中進行訓練。完成訓練后，再取待測產品按訓練器分類的條件與步驟得出特征向量，再與模板圖像相對應位置特征向量相減取絕對值后輸入到分類器得到分類結果。本發明可針對多孔金屬材料能在線自動檢測其中的漏鍍缺陷的方法，不僅準確率高、可以在生產的同時實現自動檢測，并且還可實現無損檢測。

技術領域

本發明涉及一種無損檢測材料缺陷的方法，特別涉及一種在線檢測連續帶狀泡沫金屬材料漏鍍缺陷的方法。

背景技術

泡沫金屬材料是一種由金屬基體和大量孔隙組成的結構功能一體化的新型金屬基復合材料。因其密度低、比表面積大而具有獨特的優勢，在高新技術領域得到了廣泛的應用。但在連續化的工業生產過程中，產品的漏鍍缺陷(即未鍍覆金屬)，嚴重影響產品質量。目前檢測這種缺陷的方法一般是在光線充足的條件下，用人工目測，這種方法效率低、準確度差、成本高，且嚴重依賴操作員工的經驗，與連續化生產不相適應。因此，開發出一種能在線自動檢測泡沫金屬材料漏鍍缺陷的方法，是行業內急需要解決的重大技術難題。

發明內容

本發明旨在提供一種可實現在線連續化自動檢測泡沫金屬材料漏鍍缺陷的方法，本發明通過以下方案實現：

一種在線檢測連續帶狀泡沫金屬材料漏鍍缺陷的方法，包括分類器訓練、分類器檢測兩個步驟，其中分類器訓練，得到符合要求的正負樣本特征向量，然后輸入到分類器中進行訓練，具體步驟如下：

(I)使用相同的可采集圖像數據裝置，在相同光源和相同拍攝距離條件下，拍攝同一規格的帶狀泡沫金屬產品圖像，從拍攝的圖像中選取N張正常產品圖像和P張包含漏鍍缺陷的產品圖像，其中N≥100和P≥10；

(Ⅱ)從N張正常產品圖像集中隨機選取N₁張圖像，Gabor濾波后相加取平均值，得到正常區域圖像模板，其中N₁≥20；

(Ⅲ)將正常區域圖像模板平均分成M個大小為n×n像素的區域塊，其中n為不小于150的正整數，計算每個區域塊的灰度均值、梯度不均勻性、相關度、共生和方差五個特征值；

(Ⅳ)每張包含漏鍍缺陷的產品圖像經Gabor濾波后分成M個大小為n×n像素的區域塊，計算每個區域塊的灰度均值、梯度不均勻性、相關度、共生和方差五個特征值；

(Ⅴ)計算第Ⅳ步中得到的每個區域塊特征值與正常區域圖像模板相對應位置區域塊特征值之差的絕對值，并將它們按一定順序組成一個行向量，作為正樣本特征向量；

(Ⅵ)從正常產品圖像集除去已選取的N₁張外的圖像中，隨機選取K張圖像，其中10≤K≤20，經Gabor濾波后將每一張圖像分成M個大小為n×n像素的區域塊，計算每個區域塊的灰度均值、梯度不均勻性、相關度、共生和方差五個特征值；

(Ⅶ)計算第Ⅵ步中得到的每個區域塊特征值與正常區域圖像模板相對應位置區域塊特征值之差的絕對值，并將它們按一定順序組成一個行向量，作為負樣本特征向量；

(Ⅷ)將正、負樣本特征向量分別給出不同的標識后輸入到SVM分類器中，完成分類器訓練。