[發明專利]一種泡沫鎳表面缺陷的檢測方法

在審

• 申請號: 201611267152.3
• 申請日: 2016-12-31
• 公開（公告）號: CN106651856A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 曹斌芳;李建奇;黎小琴;聶方彥;周雪峰;時夢瑤;楊峰
• 申請（專利權）人: 湖南文理學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/44;G06K9/62
• 代理公司: 佛山市廣盈專利商標事務所(普通合伙)44339
• 代理人: 楊樂兵

1.一種泡沫鎳表面缺陷的檢測方法，其特征在于，包括：

步驟S1.獲取泡沫鎳表面圖像，進行下采樣處理得到圖像A；

步驟S2.對圖像A進行NSCT變換，得到若干子圖像；

步驟S3.對子圖像在多個方向上求取灰度共生矩陣GLCM，并計算Haralick特征統計量得到特征統計向量；

步驟S4.采用KPCA對特征統計向量進行降維處理；

步驟S5.將降維后的特征統計向量作為模型輸入，采用最優有向無環圖支持向量機DAG-SVM算法對泡沫鎳的表面缺陷進行識別。

2.根據權利要求1所述泡沫鎳表面缺陷的檢測方法，其特征在于，步驟S5具體包括：

步驟S51.計算不同類別樣本的重心

步驟S52.計算每個類別的重心到其他類重心的距離的均值

步驟S53.對各類別計算的距離按從大到小順序進行排列得到新類別序列；

步驟S54.對新類別序列按照平均距離從大到小，以數列的兩端為起始位置交替地向中間排列，得到最優排序序列，使得最優序列中越靠近數列兩端的類別平均距離越大，越靠近中間位置的類別平均距離越小；

步驟S55.根據最優排序序列生成最優有向無環圖多分類器，實現多類別的區分；

其中，M表示泡沫鎳表面缺陷的類別數量，N為每類缺陷的樣本個數，x_ik表示第i類中第k個樣本的特征統計向量，k＝1,2,…N。

3.根據權利要求1所述泡沫鎳表面缺陷的檢測方法，其特征在于，步驟S2是對圖像A進行三級NSCT變換，得到21個子圖像。

4.根據權利要求1所述泡沫鎳表面缺陷的檢測方法，其特征在于，步驟S3是選取像素間的距離度量d＝5，分別對其計算0°、45°、90°及135°四個方向上求取灰度共生矩陣GLCM。

5.根據權利要求1所述泡沫鎳表面缺陷的檢測方法，其特征在于，Haralick特征統計量包括:

能量E，

熵S,

對比度I，

逆差矩D，

其中，從圖像f(m,n)中灰度為u的像素出發，與偏角θ、距離為d、灰度為v的像素m+Δm,n+Δn同時出現的概率為P(u,v,d,θ)，

P(u,v,d,θ)＝{(m,m)|f(m,m)＝u,

f(m+d cosθ,n+d sinθ)＝v}

u,v＝0,1,…L-1,L

L是圖像f(m,n)的灰度級數，θ為兩像素順時針與x軸的夾角，其取值通常為0°、45°、90°和135°；d表示2個像素之間的距離；P稱為空間灰度相關矩陣。