Mean shift 算法在带钢缺陷图像分割中的应用

带钢自动表面检测系统中缺陷图像的分割效果对缺陷识别具有重要影响．为了提高缺陷图像的分割效果,提出了采用 Mean shift 算法对带钢缺陷图像中的感兴趣区域进行平滑从而获取缺陷边缘的方法,并将该算法与中值滤波算法进行了比较．测试结果表明,Mean shift 算法能够有效地对缺陷图像中的感兴趣区域进行平滑,并精确得到缺陷目标的边缘,该算法在带钢的缺陷分割中具有较好的性能．     

冷轧带钢缺陷表面形状恢复新算法

为改善冷轧带钢表面缺陷分类识别性能,提出基于从阴影恢复形状原理的表面缺陷三维重构算法． 针对表面缺陷检测系统的光路设计,提出一种改进的Oren-Nayar漫反射模型,结合透视投影模型推导出相应 的反射图方程,利用基于高阶Lax-Friedrichs汉密尔顿函数和牛顿迭代相结合的快速扫描算法完成了该方程 的求解,实现表面缺陷三维信息的提取．利用合成图像和表面缺陷图像进行三维重构实验,结果表明该算法 重构精度高,验证了改进光照模型的正确性．该三维重构算法能够有效地提取冷轧带钢表面缺陷三维信息, 有助于提高表面缺陷分类识别性能     

钢轨表面缺陷图像自适应分割算法

针对钢轨表面缺陷提取时的灰度分布不均与杂散光干扰问题,在背景差分法的基础上提出了一种钢轨表面缺陷图像自适应分割算法.首先,通过统计钢轨图像中各行像素灰度特征,结合其均值与标准差分布曲线快速提取钢轨表面区域;然后,进行区域与边缘特征的均值窗口自适应选取;最后,根据均值模糊原理建立背景图像模型并进行图像差分,实现了钢轨表面缺陷分割.实验结果表明:提出的轨面提取算法快速、有效;钢轨表面缺陷自适应分割算法在凸显图像中缺陷部分的同时,有效减少了光照变化和反射不均的影响.该方法对测试图像的召回率和准确率分别达到了95.4%和81.3%.     

一种利用外轮廓配准的活塞侧面缺陷检测方法

为了有效地对活塞侧面进行缺陷检测,根据两个相同型号和规格的活塞在相同的光照及角度下拍摄得到的图像极其相似的特点,提出了基于外轮廓配准的活塞侧面缺陷检测方法。该方法分为四步:第一,在特定的光照条件下,对不同型号和规格的标准活塞进行多角度的图像采集,建立标准模板库;第二,利用尺度不变特征转换算法,根据外轮廓特征点对模板图像和待检测图像做图像配准,找到两幅图像相对应的区域;第三,用相同大小的滑动窗口分别对两幅图像的相对应区域进行遍历,提取窗口内的特征,包括灰度均值、灰度方差、垂直投影、水平投影;第四,通过比较两个窗口内的特征值,判断窗口内是否存在缺陷。结果表明,该方法能够有效地检测活塞表面缺陷及确定缺陷位置,准确率约为94.78%,具有较强的实用性。     

带钢表面缺陷在线检测系统的设计

针对带钢表面缺陷人工检测方法效率低下的问题,设计了一套在线自动检测系统.首先,提出了带钢表面缺陷在线检测系统的总体设计方案,包括系统的硬件结构、软件结构以及图像采集系统.随后,着重研究了在线检测系统中所涉及的图像预处理方法、图像分割方法、特征提取选择和缺陷分类方法.通过缺陷区域频率域图像特征的提取和缺陷的人工神经网络分类,提高了分类结果的准确性.最后,采用常见缺陷的样本对该系统进行测试,实验结果验证了算法的有效性.     

单线阵CCD系统的表面凹坑缺陷检测方法

为解决表面凹坑缺陷与其他平面表面缺陷同时在线检测的问题,提出一种基于单线阵CCD系统进行表面凹坑缺陷检测的方法．根据光辐射照射模型和相机成像模型,建立了基于单线阵CCD的凹坑检测数学模型,由模型推导出图像像素灰度与凹坑深度的关系,利用特定光源和光照角度的关系,进行表面凹坑缺陷的检测．结果表明,由于凹坑边缘部位深度的渐变引起CCD输出电压信号的渐变,凹坑图像呈现边缘像素灰度渐变现象,且随光源光照角度的降低,凹坑图像特征更加突出．边缘灰度渐变的图像特征成为凹坑缺陷与其他平面缺陷相区别的重要特征,有利于凹坑缺陷的检测与识别．     

一种基于动态阈值的镀铜表面缺陷检测算法

表面缺陷检测是机器视觉检测领域的一个主要问题,针对版滚镀铜表面缺陷的特点,提出一种动态阈值缺陷检测算法。该算法采用整体结合局部的灰度特征方法、利用缺陷表面与正常表面的差异对镀铜表面进行检测。实验结果表明,该算法能精确的检测出各类缺陷所在位置及其面积大小且速度较快,达到了在线检测的要求。     

基于数学形态学和改进Otsu的单板缺陷检测

在经典检测算子中,针对单板灰度图像的缺陷检测存在缺陷边缘检测不清晰甚至出现伪边缘的问题,提出了一种Otsu改进算法与数学形态学相结合的单板缺陷检测算法.在HSI彩色空间中,对利用数学形态学滤波后的H、S、I分量采用本文算法进行分别处理,并将三分量的检测结果进行叠加.结果表明,该算法能够准确检测出单板的一个或多个缺陷边缘.与经典边缘检测算子的检测结果对比可知,该算法无论对于缺陷的定位还是边缘的提取均优于其他方法.     

轴缺陷检测中的快速均值滤波应用研究

针对高分辨率轴表面缺陷检测图像在自动化流水线上的应用存在检测速度慢的问题,对基于机器视觉的高分辨率轴表面缺陷检测图像预处理进行了研究.通过与传统均值滤波对比的理论方法,提出了一种Atrous滤波算法,并与各种加速算法结合来缩短图像预处理的时间,从而加快轴检测的速度.实验结果表明:算法的改进可以明显加快检测速度,整体速度...     

基于特征提取的缺陷图像分类方法

针对缺陷图像表面复杂多变、特征不宜提取的特点,提出了一种归一化转动惯量特征和不变矩特征相结合的时域分析方法来构建缺陷图像的统计特征量,同时增加缺陷矩形框区域内压缩度、距离极值比和线度特征量作为缺陷分类的依据;提出了在缺陷频谱图像内提取特征量的频域分析方法,并将矩形框区域内所有像素点灰度平均值和灰度方差值作为缺陷分类的另一重要依据;同时将BP神经网络应用于缺陷图像的自动分类中,构建了系统的缺陷分类器,并对现场采集的常见6种缺陷类型进行了实验.结果表明,该特征提取方法在很大程度上提高了特征的分类有效性;该BP分类器识别率较高,现场整体识别率达到90%以上,在一定程度上解决了缺陷图像分类难的问题.     

冷轧带钢表面缺陷的二级检测与快速判定方法研究

针对冷轧带钢表面缺陷图像采集计算量大、实时性强的特点,在提取灰度信息特征的基础上,采用二级检测的处理方法采集缺陷图像.实验验证结果表明:二级检测模式可以提高检测速度、缩短检测时间,具有良好的生产适应性.     

用于无纺布缺陷检测的Gabor滤波器参数研究

提出了一种基于Gabor滤波器的坯布表面缺陷检测方法。该方法基于Gabor滤波方案,分别将原始图像与滤波器进行卷积操作,然后采用大津法阈值分割来获得坯布表面缺陷。为了优化Gabor滤波器的检测效果,研究不同的参数设定对于检测结果的影响,通过不同类型的无纺布缺陷的实验结果证明了该方法的有效性。最后通过对比常用的检测算法,突出该算法的实用价值。     

改进的灰度投影电子稳像算法

针对灰度投影算法在稳像时用时较长的问题,提出一种快速三点搜索算法。在不影响稳像效果的前提下,对图像进行分区,用改进的算法进行灰度投影的矢量求解,并运用均值滤波得到全局运动矢量,实现运动补偿。实验结果表明,该算法计算的峰值信噪比(PSNR)与传统的灰度投影算法比相差小于0.5dB,但时间却减少了21.8ms。     

基于非下采样Shearlet变换的磁瓦表面缺陷检测

针对磁瓦表面缺陷对比度低、图像受不均匀背景和磨削纹理干扰大等问题,提出了一种基于非下采样Shearlet变换（non-subsampled shearlet transform,NSST）的磁瓦表面缺陷检测方法。首先,对磁瓦图像进行多尺度多方向NSST分解,得到一个低频子带图像和多个频率和方向变化的高频子带图像。然后,根据缺陷在高低频域表现出的不同特征进行针对性的处理,在低频子带中分别计算行均值线图像和列均值线图像,将列均值线图像沿行均值线图像扩展,构造基于均值的自适应阈值面对低频子带进行滤波,以去除不均匀背景;同时,利用同一分解尺度下各高频子带系数中微弱缺陷信号的方差较大,显著缺陷信号的能量较大,而噪声和背景干扰信号的方差和能量均较小的差异,构造基于Shearlet高频分解系数方差和能量的综合高频缺陷识别算子,滤除高频子带中的噪声和背景干扰。最后,对修正后的分解系数进行逆NSST重构,得到背景均匀,磨削纹理和噪声干扰得到充分抑制的高对比度图像,采用自适应阈值分割方法,提取出缺陷区域。实验结果表明,该方法的假阳性率、假阴性率和检测准确率分别达到8.8%,5.0%和93.1%,算法在MATLAB仿真平台中平均运行时间为0.629 s;相较于现有的磁瓦表面缺陷检测算法,该方法能够有效地去除不均匀背景、磨削纹理和噪声干扰,检测结果更加准确,鲁棒性更强。     

基于钢板表面缺陷检测的图像增强研究

在基于视觉的钢板表面缺陷检测过程中,检测系统采集到的图像由于受到光照等因素的影响,图像局部变得过亮,增加了缺陷检测的难度。针对此类缺陷检测问题,提出了一种动态均值的图像增强方法,使得图像局部过亮的情形得到了很大改善,为图像后续的分割处理提供了极大便利。利用最大熵分割方法对增强处理后的图像进行分割实验,实验结果表明该方法使钢板表面的缺陷检测更加有效、简单,验证了该方法在钢板表面缺陷检测中的可行性,具有一定的应用价值。     

汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现

通过对机器视觉的研究,建立检测算法模型。文章分析了图像相减匹配法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立了一种基于SiemensPLC的表面缺陷检测仿真平台,验证该算法的可靠性。实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标。     

非接触式带钢表面缺陷检测纹理方向特征分析

带钢表面缺陷图像纹理方向特征分析是否合理,关乎缺陷图像识别的正确率。针对带钢表面缺陷, 提炼描述缺陷图像的纹理特征量,给出检测距离和检测方向角的关系以及缺陷图像纹理特征提取的基本方法。通过带钢表面无噪声和有噪声的裂纹缺陷图像实例分析,提出纹理方向的特征量取最小值,与纹理方向垂直的特征量取最大值;检测距离根据具体情况选取,不易过大或过小;夹杂噪声的缺陷图像分析时阈值取较小值。     

改进可拓理论的带钢表面缺陷图像分类方法

将可拓理论引入到带钢表面缺陷图像的分类中,提取分割前后缺陷图像的12个特征值,对可拓理论用于分类的关键步骤-关联度的计算方法进行改进,首先确定某缺陷特征值与某类缺陷对应特征值经典域的距绝对值,再计算出该特征值与各类缺陷对应特征值经典域的距绝对值之和,以二者的商作为关联度计算的权值. 对该方法的可行性进行了论证,并对带钢表面缺陷图像分类进行了仿真,仿真结果显示改进后的方法分类准确性有较大的提高.     

基于图像处理的钢轨表面缺陷检测算法分析

针对钢轨表面缺陷种类多、产生概率大、人为巡检工作效率低和强度大等问题，设计了一种基于图像处理的钢面缺陷检测方法。通过对360 K980相机采集的钢轨表面图像进行预处理，再利用灰度垂直投影法对预处理后图像进行轨面缺陷区定位提取。基于Canny、Roberts和Sobel算子对轨面ROI区域进行边缘检测，并依据recall和accuracy对仿真结果进行比对，以此筛选出边缘检测效果较好的算子。实验结果表明：本文提出的检测方法实际可行，在轨道状态寿命及维护中有较大的应用价值。     

一种轮胎X射线图像缺陷提取和分割方法

针对轮胎X射线图像对比度不高、图像噪声多和存在较大背景起伏的特点,提出一种基于平滑滤波和灰度校正的轮胎X射线图像缺陷提取和分割方法。首先采用平滑滤波的方法,消除带束层帘线影像和图像中的高频噪声;然后依据整幅图像的灰度均值和图像中每个像素的邻域内部灰度均值的比例关系,对像素的灰度进行校正;最后对校正后的图像进行二值化处理,完成对轮胎X图像的分割。实验结果表明,该方法能够有效地实现轮胎X射线图像缺陷的提取和分割。