[發明專利]一種基于圖像處理的表面擦傷缺陷聯通的算法

有效

• 申請號: 201810709718.6
• 申請日: 2018-07-02
• 公開（公告）號: CN109242819B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 王柯賽;張洪;蔣梁中;林金燕;黃雄
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G01N21/88
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

本發明公開了一種基于圖像處理的表面擦傷缺陷聯通的算法，首先識別出所有的缺陷，剔除掉擦傷缺陷中個別面積很小的缺陷，既沒有對整個擦傷缺陷的造成很大的影響，同時也避免了小缺陷和線段生成的二次缺陷對整個擦傷缺陷帶來的影響；然后對剩余的缺陷在一定的條件下進行相互的聯通，通過計算相鄰兩缺陷輪廓間最短距離的兩個點的連線，并對上述兩個點用直線進行連接。由此，聯通后的擦傷區域在盡可能不改變其本身的各種性質的條件下，成為一個獨立的完整缺陷，且能代表其中的原有獨立缺陷的特點；在后續的圖像處理中，可對其二值圖像進行求取相關特征描述，構建特征向量，由相關分類器進行識別判斷缺陷的類型。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，更具體地，涉及一種基于圖像處理的表面擦傷缺陷聯通的算法。

背景技術

隨著生產技術和工藝的發展，人們對產品外觀質量給予了足夠的重視，特別是對于產品表面缺陷的考察，也日漸成為各行業的關注點。表面的缺陷不僅影響了包裝、工藝品等這些以外觀為重的產品的美觀，還對某些金屬、光纖等產品的性能產生了很大的影響。

目前，國內越來越多的企業運用機器視覺等相關技術，對生產線上的產品進行表面缺陷的在線檢測。其關鍵技術是將缺陷區域從圖像中分割出來后，進行圖像的預處理，后對缺陷進行特征描述，進而利用各種分類器來識別缺陷的類型。

但對于少量類型的缺陷，如擦傷缺陷。在進行圖像預處理時，用常規的形態學操作或者聯通域操作將擦傷缺陷進行聯通，會大大改變缺陷其本身實際的幾何、形狀等性質，導致后續的缺陷類型識別不準確。

發明內容

本發明為克服上述現有技術所述對于表面擦傷缺陷聯通造作的不足，在盡可能小的改變擦傷缺陷實際性質的前提下，對離散的擦傷缺陷進行聯通，使之成為一個獨立完整的缺陷，提供一種基于圖像處理的表面擦傷缺陷聯通的算法。

為解決上述技術問題，本發明的技術方案如下：

一種基于圖像處理的表面擦傷缺陷聯通的算法，包括以下步驟：

S1.獲取圖像，設定最小缺陷面積閾值δ，使用圖像輪廓查找算法對圖像進行缺陷輪廓識別，并將圖像中面積小于δ的缺陷移除；

S2.初始化參數，對每個缺陷輪廓進行標記，記為contours[i]，i代表當前第i+1的缺陷輪廓；

0＝ik，其中，k為缺陷輪廓的總數，每個缺陷輪廓均由一定數目的點組成；

S3.對每個缺陷輪廓進行和其他缺陷輪廓遍歷比較的操作，計算相鄰2個缺陷輪廓間的最小距離，并且將距離最小時的2個點進行直線連接，使相鄰的2個缺陷輪廓聯通、合并；

S4.輸出經過聯通缺陷的圖像，算法結束。

進一步地，所述步驟S1中，缺陷移除的具體方式為如下：

計算缺陷面積，與所述閾值δ進行比較，若小于δ，則將該區域的灰度值設置為0；若缺陷面積大于δ，則不做處理，保留原本圖像的灰度值。

進一步地，所述步驟S2中，初始化參數具體還包括以下步驟：

S201.設定最小距離minDistance，設i＝p＝q＝0。

進一步地，所述步驟S3采用OpenCV的函數進行遍歷比較，在OpenCV中，contours.size()代表圖像中所有的離散的缺陷輪廓的數量，contours[i].size()代表為第i個輪廓中點集的數目，步驟S3的具體過程包括以下步驟：

S301.判斷icontours.size()-1是否成立，如果是，則進入步驟S302，否則進入步驟S4；

S302.判斷pcontours[i].size()是否成立，如果是，則進入步驟S303，否則進入步驟S307；