基于改進(jìn)Otsu法和顯著性分析的表面缺陷高效視覺檢測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、產(chǎn)品表面缺陷的在線檢測對于很多生產(chǎn)過程都是產(chǎn)品質(zhì)量控制的重要環(huán)節(jié),采用機器視覺代替人眼進(jìn)行表面缺陷檢測將成為發(fā)展趨勢。隨著現(xiàn)代制造對生產(chǎn)效率和產(chǎn)品品質(zhì)要求的不斷提高,對表面缺陷在線檢測系統(tǒng)的技術(shù)性能要求日益提高,因此需要研究相關(guān)的理論問題為應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。視覺方法是表面缺陷在線視覺檢測系統(tǒng)的核心技術(shù),國內(nèi)外已經(jīng)開展了大量的研究工作并取得了一些成果,但視覺方法研究仍需要在以下幾個方面進(jìn)一步提高:增強算法對不同應(yīng)用的適應(yīng)性和魯棒性;在研究中面

2、向和采用在線采集的圖像;解決算法計算效率與檢測準(zhǔn)確性之間的矛盾。
  表面缺陷檢測所涉及的被檢對象表面分為均質(zhì)表面和紋理表面。對于均質(zhì)表面缺陷檢測,理想情況下表面缺陷易分割,因此基于圖像分割的表面缺陷檢測方法是常用有效方法;但實際應(yīng)用中的復(fù)雜情況可能影響圖像分割和檢測的效果,因而現(xiàn)實條件下的圖像分割等算法是對這類應(yīng)用需要深入研究的關(guān)鍵視覺算法。對于紋理表面缺陷檢測,缺陷特征與背景特征的差異難以被簡單描述,背景圖像特征較復(fù)雜,對不同

3、對象的紋理表面圖像能快速、準(zhǔn)確地檢測出缺陷目標(biāo)的算法是需要研究的關(guān)鍵視覺算法。
  為了在圖像采集受光照不均或噪聲影響的條件下高效檢測均質(zhì)表面缺陷,本文中首先對表面缺陷分割中常用的Otsu法進(jìn)行了改進(jìn)。傳統(tǒng)一維Otsu法在確定閾值時需要窮舉計算圖像中每個灰度值為閾值時的類間方差,本文利用一維Otsu閾值的性質(zhì),提出了一個新的快速計算一維Otsu閾值的算法,該算法搜尋出與兩類類內(nèi)均值的平均值的整數(shù)部分相等的閾值,從中確定一個符合Ot

4、su準(zhǔn)則的閾值。本文分析了用于抗噪的二維Otsu法的類間離散度測度,發(fā)現(xiàn)按該算法對被噪聲污染圖像的二維直方圖進(jìn)行劃分時,所得兩類的類內(nèi)均值點容易遠(yuǎn)離主對角線,因而在抵抗噪聲方面存在不足。本文提出了一種新算法,利用圖像的二維信息直接建立直線截距直方圖,在該一維直方圖上應(yīng)用Otsu準(zhǔn)則求解最佳截距閾值,并應(yīng)用該閾值和二維信息完成圖像分割;與二維Otsu法相比,新算法抗噪穩(wěn)健,計算復(fù)雜度低于后者的快速算法,占用內(nèi)存少。在均質(zhì)表面缺陷檢測中,可

5、以基于本文的改進(jìn)Otsu法分割表面圖像,然后通過簡單計算提取表面圖像的目標(biāo)與背景間的對比度特征,進(jìn)而對該特征實施閾值判定,整個檢測過程高效。
  本文對紋理表面缺陷檢測提出了一種基于視覺顯著性分析和快速Otsu分割的方法。新方法先計算表面圖像的視覺顯著圖,再依據(jù)顯著圖判定圖像中是否存在表面缺陷,避免了陷入到對表面缺陷特征的直接具體分析中,同時由于不同應(yīng)用中的表面缺陷一般都具有視覺顯著性,故算法具有適應(yīng)性。文中提出了一種視覺顯著圖計

6、算模型,該模型比Itti、GBVS、DVA、AIM等其他模型計算效率更高、準(zhǔn)確性更好。進(jìn)一步地,文中還提出了一種基于視覺顯著圖和快速 Otsu分割的表面缺陷判定方法,該方法先采用本文提出的一維Otsu快速算法對顯著圖進(jìn)行快速分割,然后再計算分割后的背景均值,以該值為特征并通過閾值判定表面圖像中是否存在缺陷,整個過程計算高效,可以滿足在線檢測的需要。
  Otsu分割和顯著性分析在用于有微小缺陷的表面圖像時準(zhǔn)確性會下降,因而有必要進(jìn)

7、一步研究微小表面缺陷檢測方法。本文分析了Otsu法用于分割表面圖像中微小目標(biāo)時性能不佳的原因。提出了一種能快速檢測微小表面缺陷的方法,該方法利用圖像的方差分布搜尋表面缺陷區(qū)域,并對存在表面缺陷的局部區(qū)域進(jìn)行快速Otsu分割,該方法可以從背景平滑的表面圖像中快速自動檢測和分割出微小表面缺陷。
  對本文提出的各種算法,除了與其它相關(guān)算法進(jìn)行比較時采用的圖像數(shù)據(jù)外,文中還在線采集了手機玻璃屏、手機觸摸屏、化纖布等表面圖像數(shù)據(jù)用于表面缺

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