钢板表面缺陷感兴趣区域检测算法

钢板表面缺陷感兴趣区域检测算法
图像预处理作为缺陷图像检测的关键环节，对缺陷分割和识别的精度产生重要影响。图像预处理包括：原始钢板图像感兴趣区域（Region of Interest，ROI）检测、图像去噪和图像增强。原始图像ROI检测的目的是迅速找出存在缺陷的钢板图像；图像去噪是为了减少噪声对处理结果的影响；图像增强的目的是提高背景与前景的对比度。本文根据实际生产需要，分析了钢板图像自身特点，构造出原始钢板图像ROI检测算法和缺陷图像不均匀光照矫正和增强算法，实现钢板缺陷图像的预处理。本文实验均在WIN7X64操作系统、Matlab2016a运行，CPU为Inter Core i5-3230 2.60GHz、内存为DDR 3 1866 8.0GB。
2.1基于梯度的钢板表面图像ROI检测算法
钢板图像ROI检测的目的是通过前端初步的分析减少后端图像处理的压力。采集到的钢板表面图像只有少部分存在缺陷，如果对这些图像全部进行处理，不仅占用大量内存空间而且会影响系统整体检测效率，因此本文给出了基于梯度的原始钢板图像ROI检测算法，剔除非缺陷图像。
2.1.1 ROI检测算法
在生产过程中，钢板运行速率一般保持在1.5m/s，数据率约192Mbps，因此要求ROI算法快速高效。算法满足上述要求的同时还要尽量降低错检率和漏检率。因此本文根据第三方提供的缺陷样本，构造了以下算法；
步骤1：采用Sobel算子对图像进行边缘检测。
步骤2；将梯度图像进行分块处理，分块数量为。
步骤3；依次统计每个子图像的方差，并对个方差值由大到小进行排序。
步骤4；取前Ｗ个方差求和并取均值，记为ave。
步骤5；将均值ave与阈值T进行比较，如果ave＞T，则表明存在缺陷，需要进行下一步处理；否则，表明该钢板图像无缺陷存在，将其丢弃，重新读入钢板图像。
流程图如图2.1所示：

图2.1 ROI检测算法流程图
钢板图像在采集过程中会受到噪声的影响，图像梯度和噪声区别明显，噪声点相对独立，图像梯度相对连续，因此采用梯度分析法可以有效避免噪声影响。在钢板图像中，缺陷所占比例较小，因此对梯度图像进行分块处理可突出缺陷所占比重。钢板图像纹理信息丰富，简单的对梯度图像进行阈值分割会提高错检率，钢板图像背景特征具有一致性，利用本文算法对局部梯度图像计算统计值可消除纹理影响。梯度在数字图像中定义为差分操作，采用梯度方法受环境影响较小并具有较强的鲁棒性。
2.1.2 实验结果分析
该实验样本中包括针孔、夹杂、擦伤、划痕、锟印等缺陷种类，另外包括无缺陷标准钢板图像验证该算法的有效性。实验中图像分块数量为64块，即；由观察和分析发现，每种缺陷所占面积一般不超过钢板图像面积的20％，故m＝12；阀值T是利用上述算法对无缺陷图像求取ave值得到。图2.2、2.3为分别为缺陷图像示例、ROI缺陷图像检测示例。


图2.2 缺陷图像示例

图2.3 ROI缺陷检测图像示例

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1. mermaid语法说明 ↩︎

2. 注脚的解释 ↩︎