带钢表面缺陷图像的增强和分割方法

对带钢表面缺陷进行检测时,由于光照不均匀,将导致缺陷难以识别和分割.针对此问题,提出了改进的图像增强与分割方法.首先,利用自适应二维高斯函数对图像背景进行估计,并结合图像的像素运算均匀图像背景灰度;然后,采用灰度变换函数提高缺陷区域与背景的对比度,增强细节信息;最后,采用最大相关准则方法选取阈值对缺陷图像进行分割.实验...     

带钢表面图像缺陷区域的分割方法

主要研究了一种适用于带钢表面图像的缺陷区域分割方法．首先,对传统的基于边缘检测和全局阈值的缺陷区域分割方法进行研究和比较,然后根据带钢表面缺陷图像的灰度特点,提出了一种基于灰度级形态学增强和自适应阈值的缺陷区域分割方法．采用本文方法对常见的带钢表面图像进行缺陷区域分割实验,结果表明本文方法的分割效果要优于传统的分割方法．因此,提出的基于灰度级形态学增强和自适应阈值的缺陷区域分割方法具有一定的实际应用价值．     

基于局部信息熵迭代的带钢表面缺陷分割

在带钢产品的生产过程中,表面缺陷检测是其质量控制的重要环节之一。由于流水线以高速运行造成了钢板表面的震动,钢板材质可能引起光线不规律的反射,以及光照在钢板表面上分布的不均匀性,使获取的带钢图像呈现中间偏亮四周偏暗的成像效果。本文针对带钢表面图像灰度分布的特性,结合边缘点投影和信息熵迭代阈值选取,提出了基于局部信息熵迭代的带钢表面缺陷分割。试验结果表明,该方法能具有较好的分割效果。     

带钢缺陷图像的自动阈值分割研究

文章根据带钢缺陷图像的特点,提出了基于灰度统计特性的图像边缘检测方法,结合纹理检测、聚类分析,实现了对带钢缺陷图像的自动阈值分割。实验结果表明,该方法具有在精度和速度方面的优势,适合对带钢表面图像的缺陷进行实时检测。     

基于HMT模型的带钢表面缺陷检测研究

为了减少带钢表面缺陷检测系统需要处理的数据量,提高系统检测效率,提出基于隐马尔科夫模型的带钢表面检测方法。该方法在检测系统获取图像数据后,先用相对简单的方法分割出图像中的缺陷可疑区域,然后根据带钢表面图像的特点,采用隐马尔可夫树模型(HMT)进行数据分析,并改进HMT模型参数,完成多尺度分割效果融合,获得最终的分割结果。在对带钢缺陷测试样本集的分割中,采用HMT模型为带钢表面图像建立背景和缺陷两个模型,尺度3缺陷检出率达到94.4%,相比高斯混合模型提升了5.5%,误检率达到18.8%,比高斯混合模型降低了2%。     

机械加工零件表面纹理缺陷检测

在一些对机械加工零件表面的加工精度和表面质量要求较高的自动化工业中，对机械加工零件表面纹理缺陷进行可靠的、有效的检测和分析可以大大地提高生产加工的自动化水平。为了能够对机械加工零件表面进行可靠、有效的检测，根据机械加工零件表面的纹理特点，设计了一种新的图像频域滤波器，用于增强缺陷纹理图像和抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰，再通过图像分割的方法的实现了缺陷纹理和背景纹理的分割。实验结果显示，这种方法检测速度较快，尤其适用于机械精加工零件表面纹理缺陷的准实时检测。     

小波分解在带钢缺陷检测中的应用

光照不均会降低带钢图像的质量,在研究带钢缺陷特点的基础上,提出一种新的带钢缺陷检测方法。首先,对图像取对数处理并进行小波分解,其次分别对小波分解的子图进行同态滤波,然后对滤波后的子图进行中央周边差操作形成差分子图,在此基础上,对差分子图进行融合处理并取指数处理得到高对比度的缺陷图像,最后采用Otsu分割方法对缺陷图像分割。实验结果表明,该方法能增强缺陷图像对比度,图像细节部分清晰,同时可抑制噪声的影响,能够有效地实现缺陷图像的分割。     

钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割

目的 环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,以消除照度不均并突出缺陷信息,从而有效分割缺陷目标。方法 采用小波-同态滤波算法进行图像增强处理,即先利用小波变换对图像进行分解,再基于同态滤波对小波低频系数进行图像灰度修正,同时对高频系数进行高通滤波,然后将处理后的小波低频系数和高频系数进行重构得到增强的图像,从而达到消除照度不均、增强缺陷细节信息的目的。最后利用最大类间方差法（Otsu法）确定自适应阈值提供给Canny算子进行边缘检测。结果 采用本文算法对钢板表面多类型低对比度表面微小缺陷进行研究,有效消除了光照不均;单一的Otsu阈值分割和Canny算子难以有效检测这些缺陷,而本文Otsu-Canny算法的正确检测率达96%。结论 采用小波-同态滤波进行图像增强处理后,再利用Otsu-Canny算法对钢板表面多类型、低对比度的微小缺陷进行边缘检测取得了良好效果。     

融入结构张量和活动轮廓的硅钢表面缺陷分割

为了解决在纹理背景下冷轧硅钢表面缺陷的分割问题,提出了基于局部信息结构张量和活动轮廓模型的硅钢表面缺陷分割方法。将图像的局部信息引入到结构张量中;在结构张量提取的特征空间中,以KL距离作为区域的概率密度相似性度量建立分割图像的活动轮廓模型;采用Split-Bregman数值解法对模型进行求解。运用提出的分割方法对硅钢表面的一些常见缺陷如纵向划伤、横向划伤、异物和孔洞等进行分割实验。实验结果表明,该方法可以准确地分割出硅钢表面缺陷区域,验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的带钢表面缺陷图像增强算法

针对传统图像增强算法在处理有大量噪声、光照不足或不均匀的图像,尤其是实际现场的带钢表面图像时效果较差的问题,提出基于小波变换的图像增强算法,将其应用于冷轧带钢表面缺陷图像的增强中。对比实验结果表明,该方法的增强效果和抗噪性能明显优于传统算法。     

基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法

铁轨表面缺陷严重影响铁路系统的运行质量和安全,提出了基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法,并重点研究了图像增强和自动阈值分割.采用局部对比度测量法增强铁轨图像对比度,使缺陷区域明显突出于背景区域;采用改进的最大类间方差法分割铁轨增强图像,消除了更多的噪声且保持了必要的缺陷信息.实验结果表明:铁轨表面缺陷检测的准确率和检全率分别达到86.1％和91.9％.     

基于Gabor变换的木材表面缺陷图像分割方法

为了提高对木材表面缺陷图像分割的正确率,采用了环形Gabor滤波器将木材纹理图像变换到联合空间频率域,并在能量意义下定义了特征参数.根据多方向滤波结果形成缺陷图像的分割特征向量.结合模糊C均值聚类算法和数学形态学后处理操作提取出缺陷目标区域,分割正确率为98.29%.通过与基于灰度共生矩阵的分割方法进行比较实验,该方法平均分割精度比后者提高了4.22%,实验结果表明了该方法的可行性.     

改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法

对加工表面纹理缺陷进行可靠的检测分析可以有效提高机械加工零件表面精加工的水平。基于计算机视觉技术对机械加工零件表面实现自动缺陷检测,由于机械加工零件表面纹理的特殊性,常用的灰度图像分割方法对机械加工零件表面缺陷的检测不适用;且其表面的缺陷信息无法预先得知,其图像分割是一个非监督纹理分割问题,对此提出了一种改进的模糊聚类缺陷检测算法,实现了对机械加工零件表面缺陷的自动化检测,实验结果证明了该算法的可行性。     

数字式射线图像缺陷检测的C-V方法

数字式射线图像（DR图像）缺陷检测主要是进行缺陷区域的分割和测量,分割精度将直接影响到测量精度。C-V模型是一种新的基于曲线演化理论和水平集方法的图像分割模型,它结合区域信息使得分割结果全局最优,可以很自然地处理轮廓线拓扑结构的变化。针对工件DR图像特点,研究了一种DR图像缺陷检测的C-V方法：首先应用C-V模型进行DR图像缺陷区域的分割,在此基础上,完成缺陷区域几何参数的测量。实验表明,C-V方法能准确地分割出DR图像中的缺陷区域,并获得缺陷形心和面积等参数。     

板带钢表面质量实时监测体系研究

板带钢市场竞争的日益激烈,传统的检测方法正逐渐退出应用舞台,更稳定高效表的面检测解决方案成为国内外钢铁企业的找寻目标.针对实际应用的需要,从表面缺陷采集系统,缺陷处理和识别系统、质量智能评价与推理系统等3个方面首次系统地阐述了板带钢表面质量实时监测体系,以期推动目前我国板带钢表面缺陷的在线监测研究水平.     

基于机器视觉的发动机包覆层表面缺陷检测技术

固体火箭发动机包覆层表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段.本文应用机器视觉技术实现发动机包覆层表面缺陷的自动检测.用工业相机采集发动机包覆层表面的图像,结合图像特点,通过多次实验分析,选择中值滤波方法进行滤波,采用图像模式匹配技术将缺陷从图像背景中分割出来,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统.实验结果表明...     

粗糙集理论的带钢表面缺陷图像的识别与分类

针对带钢表面的划伤、黑斑、翘皮、辊印、褶皱和压印6种典型缺陷,提取样本图像的灰度、纹理和几何形状特征等20维特征向量;给出粗糙集理论的关键技术,基于粗糙集理论构造带钢表面缺陷图像识别的决策表,对决策表进行属性约简,并直接从训练样本图像中导出决策规则;应用所获取的规则对带钢表面缺陷测试样本图像进行分类,并同BP算法进行对比,验证了基于粗糙集理论的分类识别算法的有效性。     

基于双掩模图像差影的工业产品表面缺陷检测

针对利用图像差影法进行缺陷检测时易受配准精度和产品制作过程扰动的影响,以及单掩模算法难以检测不同类型缺陷的问题,结合工业产品表面缺陷,提出基于双掩模的图像差影策略.通过分别提取模板图像和待测图像的边缘并作膨胀处理得到双掩模即模板掩模和待测掩模,双掩模进行融合处理后分别与模板图像和待测图像做卷积,再采用差影法进行缺陷检测.实验证明:该方法能精确检测出多类表面缺陷,且满足实时要求.     

改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。     

固体推进剂药柱图像的自适应阈值分割方法

以固体推进剂药柱内窥镜图像表面缺陷的自动检测为例,在分析了此类图像特征的基础上,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法。通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明：该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,算法简单,适应性广,具有实时准确分割图像的特点。