基于主结构提取与签名算法的织物缺陷检测

为解决目前基于图像处理的织物缺陷检测算法中,因织物组织纹理结构复杂、花型繁多造成的检测效果差的问题,提出一种基于主结构提取与图像签名算法的纹理织物缺陷检测方法。首先,使用改进的总变差模型去除织物纹理提取主结构;其次,利用高斯变换对待检测图像进行多尺度分解,构建高斯金字塔;然后根据视觉注意力机制提取颜色特征,通过图像签名算法对疵点进行显著性检测,最后利用自适应阈值的方法分割得到疵点区域。实验结果表明,算法可有效地提取各种织物的主结构,实现不同纹理织物图像的缺陷检测。     

基于机器视觉的风机叶片缺陷检测

针对风机叶片缺陷难以检测的问题,提出一种基于机器视觉的风机叶片缺陷检测方法.首先,使用非局部均值方法去除图像中的背景噪声,同时平滑缺陷边缘;其次,使用自适应对比度增强方法进行图像增强,提升图像的整体质量;然后使用双阈值 OTSU 大津法分割增强后的图像,提取得到缺陷区域;最后,使用 Canny算子和形态学 变换对缺陷区域进行边缘检测,得到缺陷区域定位.试验结果表明,该算法具有一定的有效性和准确性.     

一种基于K-L变换和支持向量机的图像分割算法

提出了一种基于K-L变换和支持向量机结合的图像分割算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用可K-l变换对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对两类不同的样本采样学习,最后进行分类判断。实验结果表明,该算法能够较好地实现图像的分割,有着深入研究的价值。     

一种基于分水岭和Radon变换的波向检测方法

根据波浪图像的纹理特征,提出了一种新的基于分水岭和Radon变换的波向检测算法,该方法利用波浪纹理特征,选择效率高且易于实现的分水岭变换,对图像波谷进行分割,提取波谷形态方向并推算出带有±180°方向模糊的波浪方向;截取波浪纹理图像并生成时栈图像,通过Radon变换去除方向模糊,实现波向的有效检测.仿真实验结果表明,该算法简单有效,有利于提高波向检测的精度和效率.     

基于自适应小波变换的陶瓷瓦鼓包检测方法

瓷砖表面缺陷检测是瓷砖生产过程中不可缺少的环节，针对具有复杂立体纹理干扰的陶瓷瓦表面鼓包缺陷，为了满足自动化检测的需要，本文提出一种基于自适应小波变换的陶瓷瓦表面鼓包检测算法。首先，提取出陶瓷瓦的红色通道图像，并进行高斯滤波的预处理，抑制噪声；其次，采用自适应小波变换、线性中值滤波的方法增强鼓包与背景区域对比度；最后，利用二值化和形态学的方法，得到鼓包区域的信息。实验结果表明，该算法可以检测具有复杂立体纹理干扰的陶瓷瓦表面的鼓包缺陷，检测准确率达到了98.5%，召回率达到了95.0%。     

基于SLIC超像素算法和密度聚类的TA2钛板表面缺陷定量化评估研究

由于边缘效应的影响,TA2钛板涡流C扫描图像中缺陷区域与背景区域混杂,边缘对比度低,难以实现缺陷区域定量化评估。针对以上问题,提出了一种基于简单线性代聚类(SLIC)超像素算法和密度聚类算法的涡流C扫描图像分割方法。首先对TA2钛板进行涡流无损检测,获得包含有TA2钛板表面缺陷的涡流C扫描图像;然后利用SLIC超像素算法将获得的C扫描图像预分割成若干小区域;最后通过密度聚类算法对预分割后的C扫描图像进行区域合并,得到受检测TA2钛板C扫描图像中的缺陷区域,通过对缺陷区域进行细化处理和轮廓跟踪可以得到TA2钛板缺陷区域的估计长度,实现对TA2钛板表面缺陷的定量化评估研究。实验结果表明,该方法能够有效地实现受检测的TA2钛板表面缺陷的可视化、定量化分析,与传统的图像分割方法相比分割效果更优、准确性更高。     

结合加权模板差图与双边滤波的TFT-LCD检测算法

为了检测薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)面板上常见的点缺陷和线缺陷,提出了一种加权模板差图法与双边滤波相结合的缺陷检测算法。选取待检图左上角l×k大小的理想纹理模板,将原图分割为若干相同大小的单元,与加权的模板相减后再合成以去除大部分纹理背景;采用双边滤波抑制残余纹理背景;采用最大熵法分割缺陷;最后提取图像中的缺陷参数。通过对构造的理论缺陷图试验,验证了算法能检测出TFT-LCD面板图像上的缺陷,再对针孔、划痕、颗粒等样本缺陷进行试验并成功检出。算法结合了差图法去背景性能优异和双边滤波去噪效果明显的优点,具有良好的准确性和适用性。     

融合Hough直线检测和Grab-cut的风机叶片自适应分割方法

完整的边缘信息对风力发电机叶片的边缘缺陷检测至关重要,但由于户外采集的风机叶片图像背景复杂多样,现有图像分割算法的分割精度不足,无法保证边缘缺陷的完整性。因此,提出一种基于图像边缘特征与颜色信息的自适应图像分割方法实现风机叶片边缘检测。首先,使用Hough直线检测初步定位叶片直线边缘;然后,在目标区域应用基于Otus阈值分割和形态学运算的Grab-cut算法,实现叶片图像的自适应分割。采用无人机采集多个场景的图像作为测试样本,对分割方法与其他方法进行定性和定量对比分析。结果表明,该方法能自适应且准确地实现风机叶片图像分割,并保留边缘缺陷的完整性,其边缘覆盖率(0.971 7)和边界位移误差(3.040 3)指标均优于其他方法,对风机叶片的边缘缺陷检测具有重大潜在应用价值。     

基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法

针对实木地板表面缺陷检测速度慢、精确度低的问题,设计了实木地板视觉检测分选系统,并提出一种基于图像融合的区域生长分割方法。分割方法首先提取缺陷的R分量图像并进行图像缩小,在低维图像空间内运用区域生长方法完成缺陷的快速定位;利用梯度信息插值对缩小图像进行放大复原,并对缺陷进行标记生成参考图像;应用小波变换检索标记参考图像的边缘,以边缘像素点为种子在原图像进行禁忌快速搜索,实现缺陷区域的快速、精准分割。对20幅含有活节、死节、裂纹的样本图像进行了缺陷在线测试,平均分割时间为13.21 ms,缺陷分割区域的准确率达到96.8%。     

基于立体视觉分析的显著性区域检测算法

针对传统单目视觉显著性模型存在细节丢失,不适用于复杂场景等问题,提出一种基于立体视觉分析的显著性区域检测算法。首先,采用基于图的分割方法将图像分割成不同区域,根据颜色和视差以及空间相干性计算颜色复杂度和视差复杂度。其次,对两者进行显著性聚合,计算像素对比度从而得到区域对比度。最后,引用视差信息计算局部对比度后,进行融合归一化,获得显著图。该算法适用于背景纹理复杂的立体图像显著性区域检测,检测的显著图细节突出,边缘锐利。实验结果表明,该算法优于其他显著性算法,符合人类视觉机制,在立体图像数据集上获得了75%正确率和88%召回率。     

基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究

在基于机器视觉的啤酒瓶口质量检测过程中,由于部分瓶口图像中缺陷灰度值变化范围大、边缘区域的干扰多,传统方法难以实现瓶口缺陷快速、准确检测。为此,分析总结各类瓶口缺陷特征,提出基于随机圆评估的三圆周定位法,以提高抗干扰能力和定位精度,并提出残差分析动态阈值分割与全局阈值分割结合的瓶口缺陷检测方法,克服灰度变化和瓶口缺失对检测结果的影响。对90幅图像测试,与5种瓶口缺陷检测法对比,结果显示:执行时间为117.33 ms,与效果最好的SVM算法相比,检测正确率提高了2.22%,可实现强干扰、大缺陷的瓶口图像中缺陷快速、准确定位和检测。     

基于迟滞阈值分割的瓶口缺陷检测方法

随着工业机器人和现代化工业的快速发展,人们对工业机器人的性能要求越来越高,为了提高工业生产的效率和产品的质量,智能、高速、高精度是工业机器人的必备要求。国内基于机器视觉的智能啤酒瓶口缺陷检测方法中,高速、高精度仍是一个亟待解决的问题。为此,提出了一种基于随机圆拟合评估的四圆周定位法,大大提高了瓶口检测区域的定位精度,并提出了基于投影特征的分区域磁滞阈值分割的智能瓶口缺陷检测方法。对采集的488幅灰度图像进行测试,检测正确率为99.4%,检测平均速度为38 ms,算法的检测速度快,检测精度高,可以很好地应用到高速、高精度的现代化工业机器人中。     

Fast Image Segmentation Algorithm Based on Salient Features Model and Spatial-frequency Domain Adaptive Kernel

A fast image segmentation algorithm based on salient features model and spatial-frequency domain adaptive kernel is proposed to solve the accurate discriminate objects problem of online visual detection in such scenes of variable sample morphological characteristics, low contrast and complex background texture. Firstly, by analyzing the spectral com-ponent distribution and spatial contour feature of the image, a salient feature model is established in spatial-frequency domain. Then, the salient object detection method based on Gaussian band-pass filter and the design criterion of adaptive convolution kernel are proposed to extract the salient contour feature of the target in spatial and frequency domain. Finally, the selection and growth rules of seed points are improved by integrating the gray level and contour features of the target, and the target is segmented by seeded region growing. Experiments have been performed on Berkeley Segmentation Data Set, as well as sample images of online detection, to verify the effectiveness of the algorithm. The experimental results show that the Jaccard Similarity Coefficient of the segmentation is more than 90%, which indicates that the proposed algorithm can availably extract the target feature information, suppress the background texture and resist noise interference. Besides, the Hausdorff Distance of the segmentation is less than 10, which infers that the proposed algorithm obtains a high evaluation on the target contour preservation. The experimental results also show that the proposed algorithm significantly improves the operation efficiency while obtaining comparable segmentation performance over other algorithms.     

一种基于DBSCAN随机圆检测的多瓶口定位算法

现有医药灌封生产中的西林瓶瓶口定位方法易受瓶口边缘干扰的影响,导致瓶口圆中心定位不准确。对此,提出一种基于DBSCAN随机圆检测的多瓶口定位算法。首先,通过Canny边缘检测算法得到图像中所有轮廓,采用基于密度的DBSCAN聚类算法分割出感兴趣的瓶口边缘集;接着,针对每个单独的瓶口边缘集,采用最小二乘法和径向扫描获取瓶口的外边缘点,再利用重复随机圆检测得到大量候选圆心集;最后,基于DBSCAN算法聚类得到真实圆心集,以真实圆心集的均值中心作为瓶口中心。与4种典型算法进行对比,实验结果表明,提出的圆定位算法的平均定位误差为0.553 pixels,优于其他算法,且该算法的平均执行速度为1.359 ms。该算法能够满足医药灌封生产线对准确性和实时性的要求。     

LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

基于峰谷形态的纸张纹路分割算法

针对基于图像纸张计数技术最为关键的纹路提取与分割问题,本文从峰谷形态角度提出一种新的算法。该方法首先利用测地重建消除产生干扰的次要极值区域,接着利用区域极值对极值区域和非极值区域进行0,1标记得到二值条纹后即可实现计数。文章比较了区域极值,动态阈值以及全局阈值在复杂成像条件下不同的纹路分割性能。实验证明,极值是比阈值更为优越的明暗条纹判据,具有更强的抗毛边,抗油墨,以及抗光照不均性能,因而能保证更高的计数准确率。     

基于Grabcut分割和填充物面积判别的复合绝缘子断串诊断

针对传统 GrabCut 算法需要人工初始化而引起图像分割效率低的问题,结合Otsu方法,提出了一种新的Grabcut自动化算法对复合绝缘子进行分割。首先,对原始图像进行HSV空间转换和加权的灰度化处理。其次,对V通道图像和灰度化后的图像进行Otsu分割并进行或逻辑融合,以此来确定目标绝缘子区域,并结合最大连通域定位绝缘子位置坐标完成Grabcut框取初始化,实现Grabcut的自动化。最后,针对绝缘子断串判别准确率低的问题,通过对绝缘子分割图像的最小外接矩形加框、填充、去原图的方式,提出一种新的面积判别方式来诊断并定位故障位置。实验结果表明：Grabcut自动化算法可以很好地分割出目标绝缘子,分割准确率可以达到96.6%以上。所提出的面积判别方法对于具有断串故障的绝缘子检测率可以达到96.6%以上,对于无故障的误检率为6.7%以下。     

基于 2D 预处理的点云分割和测量研究

针对传统 3D 工业相机获取的点云数据进行工件检测时因工件粘连和噪声干扰导致边缘分割问题,考虑点云数据量大 影响检测实时性和 3D 特征点选取不准确导致测量误差大的因素,提出一种基于 2D 边缘检测的预处理方法,实现点云快速分 割和测量。 首先,采用改进的 Canny 算法对有序点云的纹理图像进行边缘检测,将检测后的图像进行数学形态学操作和轮廓检 测完成纹理图像分割,规避了在 3D 空间中进行分割处理,有效减少了点云数量;其次,结合工件的形状特征和放置方式,利用 掩膜操作提取出有序点云数据,使用基于 RANSAC 和条件滤波结合的方法对分割后的点云进行自适应阈值滤波处理,有效去 除了噪声点云;最后,对经过预处理后的目标点云基于 PCA 的包围盒去计算工件尺寸以及表面法向量。 实验结果表面,和传统 的 3D 分割算法相比,能够更准确的提取出目标点云,有效减少了待处理点云数量,整体分割效率提高了约 20%;工件尺寸的平 均相对误差约 1. 24%,可以满足测量的需求。     

Fast texture‐preserving bilateral filtering

A new method for fast bilateral filtering with texture‐preserving properties is presented. In general, the texture area is composed of several tiny regions that have almost similar intensity, and therefore bilateral filtering combines similar gray scales of the texture area to form a smooth region. Adaptive boundary filtering solves this problem by using image segmentation to define a new weighting boundary at each pixel filtering. With the new type of boundary, the output image is smoothed while preserving both edges and textures details. The drawback of this algorithm is that it is time consuming. In this paper, a histogram‐based filtering is proposed to improve the speed of this algorithm. However, as texture details are blurred when a small number of bins are used, it is unable to increase speed by using a small number of bins. Deciles‐based algorithm is therefore applied to overcome this limitation, as it can increase the speed while preserving the texture details. The new algorithm, named fast adaptive boundary filtering, increases the speed by more than 40% when compared with adaptive boundary filtering at a boundary threshold T = 40. The output image of new algorithm shows that it is similar to the output of adaptive boundary filtering. Moreover, the speed of new algorithm is compared with the normal 256‐bin histogram‐based bilateral filtering. From the experimental results, it is seen that the new algorithm has higher speed when it is processed with a small to moderate radius window. In addition, a better output image can be obtained from the new algorithm as it preserves both edges and textures. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.