基于Markov随机场模型的纹理图像的缺陷检测

在工业自动化研究中，部件的缺陷检测是非常重要的过程。文中提出了一种基于图像纹理分析的表面缺陷检测方法，图像表面纹理特征是利用Markov随机场模型来描述的，通过学习和聚类分析来检测出纹理图像中有缺陷的区域。试验结果表明，该方法可以有效地描述不同种物质表面的纹理特征，并能准确地检测和定位缺陷。     

电梯钢索纹理缺陷的SVDD检测方法

电梯钢索表面纹理缺陷是典型的单类分类问题,针对现有基于密度方法分类准确率低和重构误差方法描述分类出现较大误差等问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的方法,实现对钢索表面纹理缺陷的检测.该方法直接对样本分布的边界进行估计,在完成钢索表面正常样本纹理特征训练后,通过判断特征向量与正常类样本的距离,从而实现钢索纹理缺陷检测.实验表明,基于SVDD方法能够有效实现钢索表面纹理缺陷检测,缺陷检测的准确率可达93％,且缺陷检测性能高于已有的SVM分类算法.     

一种PCA-NLM的纺织品缺陷检测方法

在纺织品自动检测过程中,采集的图像容易受到噪声及织物表面材质的干扰,本文提出一种混合方法（hybrid approach）进行纺织品缺陷检测,采用PCA-NLM（Principal Component Analysis-Non Local Means）有效增强了缺陷区域的灰度共生矩阵纹理特征,提高了缺陷纹理和无缺陷纹理之间的类间可分性。通过对7类缺陷的纺织品图像检测实验分析表明,相比单一的非混合方法,本文方法有效提高了纺织品缺陷的检测正确率。     

融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法

绝缘子图像中存在的噪声对提取绝缘子细节纹理特征具有较大影响,单个特征描述子不能描述绝缘子的更多细节纹理特征,而提取到绝缘子细节纹理特征的多少直接影响了绝缘子缺陷检测的精度和速度.针对以上问题,提出改进快速导向滤波算法和融合PHOG与BOW-SURF特征来实现绝缘子缺陷的精确检测.首先,采用改进的快速导向滤波算法对接触网绝缘子原始图像进行滤波;然后,提取绝缘子滤波后图像的PHOG和BOW-SURF特征;最后,将两者融合后送入SVM分类器进行训练,实现绝缘子缺陷的检测.实验结果表明,该方法检测绝缘子缺陷的精度为100%,平均每张图像的处理时间为0.039s,为接触网悬挂状态检测监测装置对图像分析及缺陷检测奠定了必要的基础.     

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。     

基于改进相干增强扩散与纹理能量测度和高斯混合模型的导光板表面缺陷检测方法

针对液晶屏(LCD)导光板表面缺陷检测方法存在漏检率和误检率较高,对产品表面复杂渐变的纹理结构适应性差的问题,提出一种基于改进相干增强扩散(ICED)与纹理能量测度和高斯混合模型(TEM-GMM)的LCD导光板表面缺陷检测方法。首先,构建ICED模型,基于结构张量引入平均曲率流扩散(MCF)滤波,使得相干增强扩散(CED)模型对缺陷的细线状纹理有良好的边缘保持效果,并利用相干性得到缺陷纹理增强和背景纹理抑制的滤波后图像;然后,根据Laws纹理能量测度(TEM)提取图像纹理特征,将图像的背景纹理特征作为离线阶段高斯混合模型(GMM)的训练数据,使用期望最大化(EM)算法估计GMM参数;最后,计算待检测图像各像素的后验概率,并将其作为在线检测阶段缺陷像素的判断依据。实验结果表明,该检测方法在导光颗粒随机、规则两种分布的缺陷图像测试数据组上的漏检率和误检率分别为3.27%、4.32%和3.59%、4.87%。所提检测方法适用范围广,可有效检测出LCD导光板表面划痕、异物、脏污和压伤等类型的缺陷。     

Gabor滤波器在彩色纹理表面缺陷检测中的应用

提出了彩色纹理表面自动缺陷检测的Gabor滤波方法,以同时测度图像中的颜色和纹理偏差.提出的方法不依赖于纹理特征的提取,它基于Gabor滤波器和两个颜色特征复数的彩色图像卷积的能量响应,将彩色纹理图像缺陷检测的复杂问题转换成了滤波图像中的简单的二值化问题.对纺织品、木材等许多实际彩色纹理表面的实验结果表明了该方法的有效性.     

针对复杂纹理的手机外壳缺陷检测方法

针对手机表面存在纹理复杂、缺陷细小和缺陷多样性等特点,提出一种应用于复杂纹理的手机外壳缺陷检测方法。该方法首先对手机外壳表面划分区域进行放大处理,并抑制放大后的纹理。然后进行图像的主结构提取,再采用一种自适应边缘检测Roberts方法来进行缺陷轮廓提取。最后运用一系列的中值滤波、形态学运算等方法来综合处理并提取缺陷。实验表明,对手机外壳的划痕、污渍等缺陷误检率低,具有良好的检测效果。     

基于Gabor滤波的重建图像法检测皮革表面缺陷

针对经典的缺陷检测算法无法解决纹理复杂、对比度低的皮革表面缺陷检测的问题,提出一种基于Gabor滤波的重建图像算法.首先设计Gabor滤波器,从纹理图像与特定的Gabor滤波器的卷积中计算能量的输出响应,当纹理特征对应的能量最大时确定Gabor滤波器的最佳参数.再将原图和滤波后的背景图相减重建图像,重建图中纹理和缺陷的...     

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。     

织物表面纹理疵点自动检测

根据织物纹理和疵点频谱的不同分布,提出织物疵点检测的新方法。在织物纹理和疵点分类的基础上,通过傅里叶变换获得频谱图。设计频域滤波器抑制正常纹理频谱信息,通过重构对灰度图像进行分割,实现疵点与正常织物纹理的分离。实验结果表明该方法是有效的。     

基于多特征融合的电子布缺陷分类

针对传统的电子布缺陷分类方法效率低,稳定性差的问题,提出了基于多特征融合的电子布缺陷分类算法。首先,使用中值滤波对电子布图像进行预处理,滤除细节噪声,减少背景纹理的影响;其次,对预处理后的图像进行Canny边缘检测,利用Hu不变矩提取缺陷的几何特征;再利用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像的纹理特征,使用K-means聚类后,构建电子布图像的词袋模型(BoW);最后,将几何特征和纹理特征融合,并传入SVM中进行训练,得到相应的电子布缺陷分类模型。实验结果表明,应用多特征融合的方法对电子布缺陷进行分类,其平均准确率可达97.22%,能够满足企业的实际需求。     

Textile fabric defect detection based on low-rank representation

In this paper, we propose a novel and robust fabric defect detection method based on the low-rank representation (LRR) technique. Due to the repeated texture structure we model a defects-free fabric image as a low-rank structure. In addition, because defects, if exist, change only the texture of fabric locally, we model them with a sparse structure. Based on the above idea, we represent a fabric image into the sum of a low-rank matrix which expresses fabric texture and a sparse matrix which expresses defects. Then, the LRR method is applied to obtain the corresponding decomposition. Especially, in order to make better use of low-rank structure characteristics we propose LRREB (low-rank representation based on eigenvalue decomposition and blocked matrix) method to improve LRR. LRREB is implemented by dividing a image into some corresponding blocked matrices to reduce dimensions and applying eigen-value decomposition (EVD) on blocked matrix instead of singular value decomposition (SVD) on original fabric image, which improves the accuracy and efficiency. No training samples are required in our methods. Experimental results show that the proposed fabric defect detection method is feasible, effective, and simple to be employed.

     

基于ButterWorth滤波和EM算法的电子布疵点检测

为了精确定位和分割电子布生产过程中产生的疵点,提出一种基于ButterWorth滤波和EM算法的电子布疵点检测方法。因电子布的背景纹理对疵点检测存在影响,首先采用ButterWorth滤波弱化图像背景纹理信息;再应用高斯混合模型对预处理后的图像进行表征,通过EM算法迭代模型的最优解,对像素进行标记;最后,根据标记结果分离背景与疵点区域,定位并分割疵点。实验结果表明,该方法既能准确定位疵点位置,又能有效保留疵点的细节信息,并且能够检测多种类型的疵点,在疵点检测方面具有一定的参考价值。     

基于机器学习算法的光伏组串故障诊断技术研究

常规缺陷检测方法中,主要依据光伏电站面板异常状态数据检测面板缺陷,检测结果存在着一定的随机性,导致缺陷检测结果不清晰。因此,利用了无人机影像技术,设计了光伏电站面板缺陷检测方法。提取出图像中的缺陷特征,结合无人机影像技术,通过灰度共生矩阵将缺陷图像与完整图像分割开来,识别可见光图像缺陷位置,并将缺陷图像放在光伏面板缺陷检测模型中进一步检测,使图像纹理特征与形状特征高度融合,从而实现光伏电站面板缺陷的精准检测。采用对比实验的方式,验证了该检测方法的检测置信度更高,检测精准度随之升高,能够应用于实际生活中。     

基于Gabor滤波器和HOG特征的织物疵点检测

针对织物疵点检测问题,提出了一种基于Gabor滤波器和方向梯度直方图（HOG）特征的织物疵点检测算法。首先使用3个尺度、4个方向的Gabor滤波器组对织物图像进行滤波,并做融合处理,增强织物图像疵点区域和背景纹理之间的对比度;然后使用双边滤波减弱图像背景纹理和噪声的影响;最后将图像划分成均匀子块,提取每个子图像块的HOG特征,利用图像疵点区域和背景纹理的HOG特征差异进行阈值分割实现织物疵点的检测。实验选取5种常见织物疵点进行验证,并与传统的Gabor滤波算法进行了实验对比,结果表明该算法可以较好的抑制织物背景纹理的干扰,更加准确的检测出织物疵点。     

基于纹理结构分析的织物疵点检测方法

提出了一种新的基于纹理结构分析的织物疵点检测方法,首先根据规则纹理的特点,利用自相关函数计算纹理基元模板,并通过计算每个纹理基元与基元模板的差来进行疵点区域的增强。然后通过计算纹理图像的局部不平整度来定位疵点,并采用Otsu方法自动获取阈值进行图像分割,从而实现织物疵点的检测。最后通过对不同织物疵点图像检测分割实验证明了算法的有效性和鲁棒性。     

Texture classification and segmentation using wavelet packet frame and Gaussian mixture model

In this paper, we propose a scheme for texture classification and segmentation. The methodology involves an extraction of texture features using the wavelet packet frame decomposition. This is followed by a Gaussian-mixture-based classifier which assigns each pixel to the class. Each subnet of the classifier is modeled by a Gaussian mixture model and each texture image is assigned to the class to which pixels of the image most belong. This scheme shows high recognition accuracy in the classification of Brodatz texture images. It can also be expanded to an unsupervised texture segmentation using a Kullback-Leibler divergence between two Gaussian mixtures. The proposed method was successfully applied to Brodatz mosaic image segmentation and fabric defect detection.     

基于改进部分卷积的瑕疵布匹图像生成算法

针对工业生产中布匹瑕疵自动化检测模型训练时缺少带瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像数据集的问题,本文提出了一种以改进的部分卷积网络作为基本框架的带瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像生成模型EC-PConv.该模型引入小尺寸瑕疵特征提取网络,将提取出的瑕疵纹理特征与空白mask拼接起来形成带有位置信息和瑕疵纹理特征的mask,然后以修复方式生成带有瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像,另外,本文提出一种结合MSE损失的混合损失函数以生成更加清晰的瑕疵纹理.实验结果表明,与最新的GAN生成模型相比,本文提出的生成模型的FID值降低了0.51;生成的瑕疵布匹图像在布匹瑕疵检测模型中查准率P和MAP值分别提高了0.118和0.106.实验结果表明,该方法在瑕疵布匹图像生成上比其他算法更稳定,能够生成更高质量的带瑕疵位置信息的瑕疵布匹图像,可较好地解决布匹瑕疵自动化检测模型缺少训练数据集的问题.