[發明專利]一種基于滑動的局部鄰域窗口的產品表面檢測方法

有效

• 申請號: 201611120805.5
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106780455B
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 李澄非;陳新華;田果;黃慶磊;麥敬堂;甄浩偉
• 申請（專利權）人: 五邑大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/194;G06T7/10;G06T7/136
• 代理公司: 44205 廣州嘉權專利商標事務所有限公司
• 代理人: 梁嘉琦<國際申請>=<國際公布>=<進入

本發明公開了一種基于滑動的局部鄰域窗口的產品表面檢測方法，能夠對圖像進行表面缺陷檢測，對非模式圖像利用積分圖技術大大降低運算復雜度，從而提高了檢測速度，具有快速的運算速度和很高的檢測率，并且把變異系數作為圖像局部鄰域的同質性測度，利用自適應閾值處理技術，對表面缺陷進行檢測和定位，能夠有效的檢測多種不同的表面缺陷，具有一定的普遍性和適應性，并且受光照不均的影響小，具有很好的魯棒性，能夠適用于工業生產線上產品質量的控制；對模式圖像則建立缺陷圖像稀疏表示，根據匹配跟蹤算法,簡化模型并求解，得到紋理背景部分最優解和缺陷前景部分最優解，將模式圖像轉化為非模式圖像，從而能夠對模式圖像進行表面缺陷檢測。

技術領域

本發明涉及一種基于滑動的局部鄰域窗口的產品表面檢測方法，特別適用于自動化的工業生產線上不銹鋼產品的表面缺陷檢測。

背景技術

目前，不論模式產品還是非模式產品，其自動化工業生產線都是以表面缺陷檢測算法作為自動檢測系統的核心來進行產品質量的控制，但是由于表面缺陷檢測涉及的產品范圍較廣，各種產品表面復雜度不同，缺陷隨機性強等諸多的難題，表面缺陷檢測一直是工業生產行業的難點。盡管近幾年來基于機器視覺的表面缺陷檢測技術取得了重大進步，但是表面缺陷檢測技術仍面臨著諸如檢測速度慢、識別精度低、光照不均、環境噪聲大等難題，并且由于檢測算法沒有普遍性和適應性，很難用一個算法應用到所有的實際工程項目中，因此研究人員需對不同的產品研究合適其的檢測算法。

發明內容

為解決上述問題，本發明的目的在于提供一種基于滑動的局部鄰域窗口的產品表面檢測方法，該表面檢測方法能夠對圖像進行表面缺陷檢測。對非模式圖像該表面檢測方法利用積分圖技術大大降低運算復雜度，從而大大提高檢測速度，具有快速的運算速度和很高的檢測率，并且把變異系數作為圖像局部鄰域的同質性測度，利用自適應閾值處理技術，對表面缺陷進行檢測和定位，能夠有效的檢測多種不同的表面缺陷，具有一定的普遍性和適應性，并且受光照不均的影響小，具有很好的魯棒性，能夠適用于工業生產線上產品質量的控制；對模式圖像則建立缺陷圖像稀疏表示，根據匹配跟蹤算法，簡化模型并求解，得到紋理背景部分最優解和缺陷前景部分最優解，將模式圖像轉化為非模式圖像，從而能夠對模式圖像進行表面缺陷檢測。

本發明解決其問題所采用的技術方案是：

一種基于滑動的局部鄰域窗口的產品表面檢測方法，包括以下步驟：

A、判斷產品的表面圖像屬于非模式圖像還是模式圖像，若為非模式圖像，轉到步驟C，若為模式圖像，轉到步驟B；

B、根據模式圖像能夠在冗余字典下稀疏表示的特點，建立缺陷圖像稀疏表示模型，將缺陷前景從背景中分離出來，從而將模式圖像的缺陷檢測問題轉化為非模式圖像的缺陷檢測問題；

C、對產品的非模式圖像進行表面圖像采集，得到一幅像素大小為M×N的圖像I，其中，M和N均為大于零的整數；

D、采用一個像素大小為W*W，中心像素為P(x，y)的局部鄰域窗口對圖像I進行滑動掃描，同時使用能夠大大降低運算復雜度的積分圖技術，得到局部鄰域窗口內所有像素的灰度均值，其中，W＝2*w+1，w為大于零的整數，W≤M且W≤N；

E、利用局部鄰域窗口內所有像素的灰度均值，得到局部鄰域窗口內所有像素的灰度均值的標準偏差；

F、利用局部鄰域窗口內所有像素的灰度均值和標準偏差，得到圖像I中每個像素的變異系數，即局部同質性測度值；

G、利用圖像I中所有像素的局部同質性測度值，得到圖像I中所有像素的局部同質性測度均值；

H、運用自適應閾值處理技術，利用圖像I中所有像素的局部同質性測度均值求得自適應閾值；

I、把圖像I中所有像素的局部同質性測度值與自適應閾值作比較，局部同質性測度值小于自適應閾值的像素被判斷為非缺陷區域，反之，該像素則被判斷為缺陷區域；