[發(fā)明專利]一種基于VAI表面檢測系統(tǒng)的缺陷圖片分類收集方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711483556.0 | 申請日： | 2017-12-29 |
| 公開（公告）號： | CN108242053B | 公開（公告）日： | 2020-12-01 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張悅;楊國義;唐璇;畢士龍;胡茂林 | 申請（專利權(quán)）人： | 武漢鋼鐵有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/62;G06F16/583 |
| 代理公司： | 北京眾達德權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11570 | 代理人： | 劉杰 |
| 地址： | 430080 湖*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 vai 表面 檢測 系統(tǒng) 缺陷 圖片 分類 收集 方法 | ||
1.一種基于VAI表面檢測系統(tǒng)的缺陷圖片分類收集方法，其特征在于，包括：
基于缺陷的第一屬性特征值，在待分類圖片中篩查滿足第一屬性特征值范圍的第一缺陷圖片組；
基于缺陷的第二屬性特征值，在所述第一缺陷圖片組中篩查滿足第二屬性特征值范圍的初分類缺陷圖片；
其中，所述第一屬性特征值包括：缺陷面積、缺陷長度以及缺陷寬度；所述第一屬性特征值范圍包括：缺陷面積范圍，缺陷長度范圍以及缺陷寬度范圍；
僅當待分類圖片的缺陷面積、缺陷長度以及缺陷寬度對應(yīng)落在缺陷面積范圍，缺陷長度范圍以及缺陷寬度范圍內(nèi)的情況下，認定待分類缺陷圖片屬于第一缺陷圖片組；
所述第二屬性特征值包括：平均灰度值和灰度值標準差；所述第二屬性特征值范圍包括：平均灰度值范圍和灰度值標準差范圍；
僅當待分類圖片的平均灰度值和灰度值標準差對應(yīng)落在平均灰度值范圍和灰度值標準差范圍內(nèi)的情況下，認定待分類缺陷圖片屬于初分類缺陷圖片；
所述第一屬性特征值范圍和所述第二屬性特征值范圍根據(jù)具體缺陷類別確定；
所述方法還包括：
通過VAI表面檢測系統(tǒng)將所述初分類缺陷圖片生成對應(yīng)缺陷的球形文件；
并基于所述球形文件的R屬性和N屬性篩查出所述球形文件中分類錯誤的缺陷圖片；
將所述分類錯誤的缺陷圖片剔除；
其中，僅當R屬性值小于1且N屬性值大于0的情況下，認定初分類缺陷圖片分類錯誤；
所述R屬性值為球形文件的初始半徑，所述N屬性值為被檢圖片同類型缺陷圖片被劃為其它缺陷類型圖片數(shù)量；
所述方法還包括：
獲取所述分類錯誤的缺陷圖片的缺陷的像素值；
獲取所述像素值與缺陷面積的比值K；
比較所述比值K與所述分類錯誤的缺陷圖片對應(yīng)的缺陷的K值范圍；
將所述比值K落入所述K值范圍的分類錯誤的缺陷圖片重新加入到所述球形文件的圖片集中。
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