[發明專利]基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法

在審

• 申請號: 202210048876.8
• 申請日: 2022-01-17
• 公開（公告）號: CN114418986A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 韓焱;張苗苗;顧灝;王鑒
• 申請（專利權）人: 中北大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06T5/00
• 代理公司: 中國兵器工業集團公司專利中心 11011
• 代理人: 劉瑞東

1.一種基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

S1、預處理采集回的圖像，抑制部分噪聲影響的圖像；

S2、使用濾波器均勻圖像光照明暗；

S3、使用瑕疵檢測算法，濾除與瑕疵無關的信號，保留瑕疵信息，檢測出不同大小的瑕疵。

2.如權利要求1所述的基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括如下步驟：

S11、獲得同一采樣點采集回的多張圖片；

S12、對多張圖片疊加求均值，多張圖片疊加求均值可抑制高斯噪聲的影響，并保留瑕疵信息。

3.如權利要求2所述的基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括如下步驟：

S21、對輸入圖像f(x,y)取對數，分離照射分量i_i(x,y)和反射分量r_i(x,y)，在進行指數變換前加一極小值ε，并對其進行傅里葉變換

k(x,y)＝ln(f(x,y)+ε)＝lni_i(x,y)+lnr_i(x,y)＝a(x,y)+b(x,y)

K(u,v)＝Fk(x,y)＝A(u,v)+B(u,v)

S22、使用濾波器H(u,v)，對K(u,v)進行濾波

S(u,v)＝H(u,v)K(u,v)＝H(u,v)A(u,v)+H(u,v)B(u,v)；

S23、進行反傅里葉變換，取指數，得到處理后圖像g(x,y)，i_o(x,y)和r_o(x,y)分別是處理后圖像的照射分量和入射分量

s(x,y)＝IDFT(S(u,v))

g(x,y)＝exp^s(x,y)-ε＝i_o(x,y)*r_o(x,y)。

4.如權利要求3所述的基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，其特征在于，所述輸入圖像f(x,y)色彩的濃淡程度為照射分量i_i(x,y)和反射分量r_i(x,y)的乘積。

5.如權利要求3所述的基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，其特征在于，f(x,y)∈[0,255]。

6.如權利要求3-5任一項所述的基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，其特征在于，所述步驟S22中所述濾波器H(u,v)將圖像中較暗部分的亮度增強，降低過曝部分圖像亮度，

其中γ_H、γ_L、D₀及c為設定數值，其中，選擇γ_H1，γ_L1達到衰減低頻，增強高頻的目的，常數c控制函數坡度的銳利度，D(u,v)和D₀分別表示和頻率中心的距離和截止頻率。

7.如權利要求6所述的基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括如下步驟：

S31、將圖像分離為HSI模型，將彩色RGB圖像信息轉換為色調(Hue)、色飽和度(Saturation)和亮度(lntensity)信息，將色調、飽和度和亮度圖像分別作為單通道圖像進行處理；

S32、對單通道圖像按行進行第一次一維離散小波變換，小波變換后濾除圖像中的低頻信息；

S33、對上述剩余的高頻信號進行第二次一維離散小波變換，小波變換后濾除圖像中的相對高頻信息；

S34、設定閾值判定是否為瑕疵：根據信號特征，對處理后的單行信號求均值及方差，采用均值加N倍方差作為閾值，大于閾值的位置判定為瑕疵像素點，小于閾值的位置判定為非瑕疵像素點；

S35、遍歷整個圖像，融合色調、飽和度和亮度圖像的檢測結果，輸出瑕疵信息的行列信息。