基于RPCA的轴承表面缺陷视觉显著性检测

针对轴承缺陷图像存在的光照不均匀、整体对比度低、缺陷细节模糊等问题，结合鲁棒主成分分析和视觉显著性，提出一种新的轴承表面缺陷检测算法。首先，在鲁棒主成分的基础上，采用广朗日乘子算法计算稀疏矩阵，并根据稀疏矩阵计算缺陷区域的视觉显著值，生成凸显缺陷区域的显著图，然后，利用Otsu法对显著图进行缺陷分割，得到缺陷检测结果。并进行对比实验研究，结果表明，该检测方法能够显著突出轴承表面缺陷区域，实现对轴承表面各类缺陷的有效检测，与其他几种显著性检测方法相比，具有较好的查准率和召回率。