[發(fā)明專利]一種矩形鐵氧體磁片表面的缺陷識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710382603.6
• 申請(qǐng)日: 2017-05-26
• 公開（公告）號(hào): CN107316287A
• 公開（公告）日: 2017-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姚明海;楊圳;顧勤龍;王憲保
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 杭州之江專利事務(wù)所(普通合伙)33216
• 代理人: 林蜀

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種矩形鐵氧體磁片表面缺陷的識(shí)別方法。

背景技術(shù)

鐵氧體磁片在各種機(jī)械設(shè)備中是不可或缺的一個(gè)部分，工業(yè)上對(duì)磁片的需求也越來(lái)越多。然而這些磁片在生產(chǎn)、打磨等過(guò)程中會(huì)使磁片表面出現(xiàn)凹痕、刮痕等缺陷問題。在實(shí)際的生產(chǎn)流水線上，對(duì)磁片的缺陷檢測(cè)大都是通過(guò)人眼來(lái)觀測(cè)是否存在缺陷。用人工來(lái)進(jìn)行缺陷檢測(cè)不僅效率比較低，而且無(wú)法保證檢測(cè)的精度。因此發(fā)展一種效率高、精度高的鐵氧體圓片表面凹痕識(shí)別方法是當(dāng)前生產(chǎn)企業(yè)的迫切需求。而目前，隨著圖像處理和人工智能技術(shù)的發(fā)展，以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)的產(chǎn)品自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別方法逐漸得到發(fā)展與應(yīng)用，通過(guò)圖像處理可以對(duì)磁片的缺陷進(jìn)行分析、識(shí)別。計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展使得通過(guò)圖像快速有效進(jìn)行識(shí)別成為可能。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)矩形鐵氧體磁片缺陷的人工識(shí)別效率低下、無(wú)法做到長(zhǎng)時(shí)間高效作業(yè)的問題，提供一種矩形鐵氧體磁片的表面缺陷識(shí)別方法，這種識(shí)別方法基于計(jì)算機(jī)視覺，能充分利用圖像處理的優(yōu)勢(shì)，快速、精確地對(duì)生產(chǎn)流水線上的磁片進(jìn)行識(shí)別分類，以配合生產(chǎn)的需求。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

步驟一，通過(guò)視覺設(shè)備獲取流水線上矩形鐵氧體磁片的實(shí)時(shí)影像；

步驟二，通過(guò)幀間差分法，獲取單個(gè)矩形鐵氧體磁片圖像，具體過(guò)程如下：

2.1 計(jì)算連續(xù)兩幀圖像的差分圖像G¹，計(jì)算公式為：

G¹＝P_k-P_k-1

其中P_k-1為前一時(shí)刻的圖像，P_k為當(dāng)前時(shí)刻的圖像；

2.2 對(duì)差分圖像進(jìn)行高斯濾波計(jì)算，消除噪聲，計(jì)算公式為：

其中x為差分圖像的像素值；σ為高斯函數(shù)的寬度，值取3、5或7；

2.3 計(jì)算濾波后差分圖像的縱向一階導(dǎo)數(shù)的積分投影，計(jì)算公式為：

其中S_j(x)為圖像在縱向坐標(biāo)j點(diǎn)下的積分投影值，N為圖像的高度，i為橫坐標(biāo)， M為圖像的寬度；

2.4 計(jì)算縱向積分投影的拐點(diǎn)，計(jì)算公式為：

H(j)＝Max(S_j(x))

其中，H(j)為拐點(diǎn)j位置處的積分投影值，Max(S_j(x))為求取序列S_j(x)的峰值點(diǎn)；

2.5 設(shè)立閾值T，和H(j)相比較，若大于設(shè)定的閾值T，則判斷有矩形鐵氧體磁片到來(lái)，并把前一時(shí)刻圖像作為背景圖像存儲(chǔ)；若小于設(shè)定的閾值，則返回步驟一；

步驟三，通過(guò)閾值分割法將圖像分為目標(biāo)區(qū)域A和背景區(qū)域B兩類；

步驟四，根據(jù)圖像p(x,y)的標(biāo)準(zhǔn)差和均值計(jì)算出閾值T_i，計(jì)算公式為：

T_i＝μ_z+C_i·σ_z

其中μ_z表示圖像p(x,y)灰度值的均值，σ_z表示圖像p(x,y)灰度值的標(biāo)準(zhǔn)偏差， C_i是一個(gè)控制參數(shù)，T_i表示計(jì)算出來(lái)的閾值；

步驟五，對(duì)整幅圖像進(jìn)行局部二值化均值處理，具體實(shí)施方式如下：

5.1,先求圖像的權(quán)重，然后將圖像進(jìn)行二值化處理，計(jì)算方式為：

p'(x,y)＝w(x,y)p(x,y)

其中w(x,y)表示(x,y)這一點(diǎn)的權(quán)重；p(x,y)表示點(diǎn)(x,y)的二值化處理后的灰度值；

5.2，計(jì)算二值化后圖像的灰度平均值，計(jì)算公式為：

其中μ表示二值化后的灰度平均值；I和J代表圖象的尺寸大小；

步驟六，計(jì)算二值化圖像的平均值的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算公式為：

其中σ_a表示二值化圖像的平均值的標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟七，對(duì)計(jì)算出來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行判斷，如果σ等于零則判斷為該圖像上面無(wú)缺陷，如果標(biāo)準(zhǔn)差σ大于零，則對(duì)該圖像進(jìn)行以下的操作判斷；

步驟八，將整個(gè)圖像分解為大小為M×N的K幅大小一樣的子圖像；表示方法如下：

Z＝{p(x,y)x∈{1,2,...,I},y∈{1,2,...J}}

K＝I/M×J/N