工件表面缺陷检测方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106846313A(43)申请公布日2017.06.13(21)申请号201710051079.4(22)申请日2017.01.23(71)申请人广东工业大学地址510006广东省广州市番禺区广州大学城外环西路100号(72)发明人陈新度杨明江吴磊关日钊赖火生徐焯基(74)专利代理机构佛山帮专知识产权代理事务所(普通合伙)44387代理人胡丽琴(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称工件表面缺陷检测方法和装置(57)摘要本发明公开了一种工件表面缺陷检测方法，将输入的工件的图像转换为灰度图像之后进行二值化处理之后提取所述工件的轮廓，并提取所述工件的灰度图像，通过对灰度图像进行滤波处理，过滤掉所述工件的所属表面的竖直方向上以及与水平方向成5度夹角的条形纹理之后，进行边缘锐化处理再进行自适应二值化处理之后获得轮廓图像，使用预设尺寸大小的patch进行轮廓检测处理，从而获得对应的特征向量，带入预先训练好的SVM模型进行判别运算，并输出所述判别运算的结果，因此可以准确快速的提取所述工件的对应范围的图像，大大减少后续处理过程的运算量，同时也可以避免干扰，提高判别的准确度的同时也提高了鲁棒性。CN106846313ACN106846313A权利要求书1/3页1.工件表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：将输入的表面具有竖直方向上的条形纹理和与水平方向上成5度夹角的条形纹理的工件的图像II转换为灰度图像IG之后进行二值化处理，从而获得将工件从背景分离的二值化图像IB，其中，所述工件的所述表面具有竖直方向上的所述条形纹理与所述图像II的竖直方向重合；从所述二值化图像IB之中提取所述工件的轮廓Fi，并根据所述轮廓Fi从所述灰度图像IG之中提取所述工件的灰度图像IGi；通过对所述工件的所述灰度图像IGi进行滤波处理，过滤掉所述工件的所属表面的所述竖直方向上的条形纹理与所述水平方向上成5度夹角的所述条形纹理之后获得滤波后图像BGi；对所述图像BGi进行边缘锐化处理获得边缘锐化图像EGi之后再进行自适应二值化处理之后获得轮廓图像DGi；使用预设尺寸大小的patch对所述轮廓图像DGi进行轮廓检测处理，从而获得每个所述patch所对应的特征向量Vij，并将所有所述工件特征向量Vij所进行归一化并组成特征向量集合Vi，其中，所述下标j为所述特征向量在所述特征向量集和Vi之内的序号；将所述特征向量集合Vi之中的每个特征向量Vij带入预先训练好的SVM模型进行判别运算，并输出所述判别运算的结果，其中，所述SVM模型的判别结果包括正常和缺陷这两种判别结果类型。2.如权利要求1所述的工件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述将输入的表面具有竖直方向上的条形纹理和与水平方向上成5度夹角的条形纹理的工件的图像II转换为灰度图像IG之后进行二值化处理，从而获得将工件从背景分离的二值化图像IB的步骤之中，所述二值化处理为OSTU算法。3.如权利要求1所述的工件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述从所述二值化图像IB之中提取所述工件的轮廓Fi，并根据所述轮廓Fi从所述灰度图像IG之中提取所述工件的灰度图像IGi的步骤之中，所述从所述二值化图像IB之中提取所述工件的轮廓Fi所采用的方法是腐蚀算法。4.如权利要求1所述的工件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述通过对所述工件的所述灰度图像IGi进行滤波处理，过滤掉所述工件的所属表面的所述竖直方向上的条形纹理与所述水平方向上成5度夹角的所述条形纹理之后获得滤波后图像BGi的步骤包括：对所述工件的灰度图像IGi进行第一次Garbor滤波处理获得所述第一次滤波后的图像AGi＝IGi*g1；对所述图像AGi进行第二次Garbor滤波处理获得所述第二次滤波后的图像BGi＝AGi*g2，其中，所述*为卷积运算，所述第一次Garbor滤波的所述Garbor核函数g1和所述第二次Garbor滤波的所述Garbor核函数g2的公式定义为：所述所述所述λ为所述Garbor核函数的波长，所述δ为所述Garbor核函数的尺度大小，所述θ为抑制角度，所述为相位差，所述(x,y)为所述图2CN106846313A权利要求书2/3页像IGi和所述图像AGi之中对应像素点的坐标，在进行所述第一次Garbor滤波处理时的所述抑制角度θ＝90°，在进行所述第二次Garbor滤波处理时的所述抑制角度θ＝5°。5.如权利要求1所述的工件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述使用预设尺寸大小的patch对所述轮廓图像DGi进行轮廓检测处理，从而获得每个所述patch所对应的特征向量Vij，并将所有所述工件特征