[發(fā)明專利]一種基于多特征融合的板材缺陷檢測系統(tǒng)及檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210363743.X | 申請日: | 2022-04-07 |
| 公開(公告)號: | CN114820470A | 公開(公告)日: | 2022-07-29 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 夏振平;徐浩;林李興;宋玉;胡伏原 | 申請(專利權(quán))人: | 蘇州科技大學(xué) |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/54;G06V10/56;G06K9/62;G01N21/88 |
| 代理公司: | 佛山粵進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44463 | 代理人: | 耿鵬 |
| 地址: | 215009*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 特征 融合 板材 缺陷 檢測 系統(tǒng) 方法 | ||
1.一種基于多特征融合的板材缺陷檢測系統(tǒng),其特征在于,包括:
圖像獲取及預(yù)處理模塊,用于獲取含有目標(biāo)板材的圖像信息,并將所述圖像信息進(jìn)行預(yù)處理;
色度坐標(biāo)及紋理特征獲取模塊,用于生成板材的色度庫及紋理缺陷模型;
缺陷檢測標(biāo)記模塊,用于將所述圖像信息中的缺陷進(jìn)行檢測,并標(biāo)注缺陷位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多特征融合的板材缺陷檢測系統(tǒng),其特征在于,所述的圖像獲取及預(yù)處理模塊基于雙目相機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn);
獲取相機(jī)的內(nèi)參與外參,根據(jù)所述相機(jī)的內(nèi)參與外參獲取目標(biāo)板材的圖像信息中各點(diǎn)在坐標(biāo)變換中的映射關(guān)系;
根據(jù)所述映射關(guān)系通過逆變換獲取畸變矯正后的圖像信息,通過畸變矯正后的圖像信息提取感興趣區(qū)域;
在相機(jī)標(biāo)定中,根據(jù)相位的變化將雙目相機(jī)系統(tǒng)中左右相機(jī)統(tǒng)一到同一世界坐標(biāo)系,通過計(jì)算左右相機(jī)獲取的圖像信息在世界坐標(biāo)系中的相對位置計(jì)算兩幅圖像的相對平移量;
根據(jù)所述相對平移量將左右相機(jī)采集圖像信息中的感興趣區(qū)域進(jìn)行圖像拼接,生成完整目標(biāo)板材圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多特征融合的板材缺陷檢測系統(tǒng),其特征在于,通過所述色度坐標(biāo)與紋理特征獲取模塊生成色度庫,具體為:
獲取板材圖像數(shù)據(jù)集,將所述板材圖像數(shù)據(jù)集導(dǎo)入所述色度坐標(biāo)與紋理特征獲取模塊,計(jì)算得到每幅圖片中每個像素在LUV色彩空間中的色度坐標(biāo);
通過所述每幅圖像的色度坐標(biāo)建立色度庫。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多特征融合的板材缺陷檢測系統(tǒng),其特征在于,通過所述色度坐標(biāo)與紋理特征獲取模塊生成板材紋理缺陷模型,具體為:
獲取板材圖像數(shù)據(jù)集中含有表面缺陷的板材圖像信息,將表面缺陷部分計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)值、平滑度、偏度和均方根值;
將所述均值、標(biāo)準(zhǔn)值、平滑度、偏度和均方根值作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到紋理缺陷模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于多特征融合的板材缺陷檢測系統(tǒng),其特征在于,還包括:
通過Bootstrap方法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中形成多個子樣本;
從所述均值、標(biāo)準(zhǔn)值、平滑度、偏度和均方根值中隨機(jī)抽取d個特征元素作為決策樹的候選屬性,計(jì)算候選屬性的基尼指數(shù),切分決策樹節(jié)點(diǎn),重復(fù)分裂決策樹,直到生成n棵決策樹;
將決策樹連接得到分類結(jié)果,將所述分類結(jié)果進(jìn)行投票選擇,得到表面劃痕、表面油污、板材缺損和花色缺失的模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多特征融合的板材缺陷檢測系統(tǒng),其特征在于,通過所述缺陷檢測標(biāo)記模塊將缺陷的位置進(jìn)行標(biāo)注,具體為:
將獲取的完整目標(biāo)板材圖像中每個像素點(diǎn)的色度值和色度坐標(biāo)與紋理特征獲取模塊中的色度庫進(jìn)行第一次對比檢測,計(jì)算完整目標(biāo)板材圖像中的紋理參數(shù)并與色度坐標(biāo)與紋理特征的獲取模塊中的紋理缺陷模型進(jìn)行第二次對比檢測;
若第一次對比檢測中存在缺陷,則將缺陷部分進(jìn)行標(biāo)記,并進(jìn)行第二次對比檢測,判斷第二次對比檢測中是否存在缺陷,若存在缺陷,則將缺陷部分進(jìn)行標(biāo)記,并結(jié)合第一次對比檢測中的缺陷標(biāo)記生成板材檢測結(jié)果,若不存在缺陷,則根據(jù)第一次對比檢測中的缺陷標(biāo)記生成板材檢測結(jié)果;
若第一次對比檢測中不存在缺陷,則進(jìn)行第二次對比檢測,并判斷第二次對比檢測中是否存在缺陷,若存在缺陷,則根據(jù)第二次對比檢測中的缺陷標(biāo)記生成板材檢測結(jié)果,若不存在缺陷,則生成板材無缺陷的板材檢測結(jié)果。
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