CN104198497A - 一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法 - Google Patents
一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法，首先对待检测产品表面图像样本，采用GBVS模型计算其视觉显著图，通过最大类间方差法将视觉显著图进行自适应阈值分割，提取视觉显著区，计算视觉显著图灰度平均值、显著图中视觉显著区域的灰度平均值，并各自进行归一化处理，构成二维特征，再将上述所得视觉显著图的二维特征作为支持向量机训练样本，选取二维情况下实现分类的最优分类线，基于该最优分类线，对二维特征进行分类，从而区分图像中的产品是否存在缺陷。本发明能够有效节省劳力，降低劳动强度，提高工作效率，且辨识精度高。
Description
技术领域
本发明涉及一种表面缺陷检测方法，具体涉及一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法。
背景技术
在纺织、金属等生产领域，如何能够及时发现并解决产品表面的缺陷，是一个广受关注的问题。目前国内生产厂家大多采用人工目测方法来完成检测工作，这种方法劳动强度大，工作效率低，且易受检测人员主观因素影响。因此，自动表面缺陷检测技术的研究具有重要意义。
视觉显著性模型是近年来国内外学者研究的热点之一，广泛应用于遥感、冶金、纺织、农业生产等领域。此模型模仿人类视觉注意机制，通过视觉认知机制整合图像特征，从而获取特征显著图像。对于产品表面缺陷检测，视觉显著性的使用也必然推进了表面缺陷自动检测设备的研究。
发明内容
本发明的发明目的是提供一种基于视觉显著图和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的表面缺陷检测方法，能够有效节省劳力，降低劳动强度，提高工作效率，且辨识精度高。
为达到上述发明目的，本发明采用的技术方案是：一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法，包括如下步骤：
（一）对视觉显著图提取特征：
（1）将待检测产品的n幅表面图像样本，利用视觉显著性（Graph-based Visual Saliency，GBVS）模型计算其视觉显著图；
（2）通过最大类间方差法将步骤（1）中所得视觉显著图进行自适应阈值分割，提取其视觉背景区域；
（3）计算视觉显著图的全局显著关联值、背景区域显著关联值，并各自进行归一化处理，构成二维特征：
（二）样本训练：
将步骤（一）所得n幅视觉显著图的二维特征作为支持向量机训练样本，选取二维情况下实现分类的最优分类线；
（三）缺陷检测：
（1）采集待检测产品的表面图像；
（2）将待检测产品的表面图像，利用步骤（一）所述方法，提取其二维特征；
（3）基于步骤（二）所得最优分类线，对二维特征进行分类，从而区分图像中的产品是否存在缺陷。
上述技术方案中，所述步骤（一）中，所计算的全局显著关联值为视觉显著图的灰度平均值，背景区域显著关联值为视觉背景区域的灰度平均值。
上述技术方案中，所述步骤（三）中，采用线性图像控制器（Charge-coupled Device，CCD）相机采集待检测产品的表面图像。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：
本发明通过视觉显著模型与最大类间方差法相结合，提取出准确的视觉显著区域，由灰度显著图提取的二维特征，特征典型、区分明显且计算量下，利用SVM算法对显著图进行分类，兼顾训练误差与测试误差的最小化，选取最优分类线，达到了很高的分类准确率。
附图说明
图1是实施例一中本发明的流程图。
图2是实施例一中待检测图像及其视觉显著图、视觉显著二值图。
图3是实施例一中SVM分类器对有无缺陷表面图像的分类结果图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
实施例一：参见图1所示，一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法，包括如下步骤：
（一）对视觉显著图提取特征：
（1）对待检测产品的250幅表面图像样本，采用GBVS模型计算其各自的视觉显著图；如图2（a）所示，表示原布匹图像，通过提取亮度特征和方向特征，利用GBVS模型得到每幅图像的视觉显著图 ，如图2（b）所示。
（2）通过最大类间方差法（OTSU）将步骤（1）中所得视觉显著图进行自适应阈值分割得二值图，提取其视觉背景区域，如图2（c）所示；
设图像中灰度为的像素数为，灰度范围为图中像素被阈值分成两类和，两区域的总方差为
(1)
其中，为区域和的概率，为区域和的平均灰度。
则在内，使得最大的值便是最佳区域分割值。则二值图为
(2)
其中，值为0的区域就是视觉背景区域，如图2（c）黑色区域。令此区域对应的视觉显著图背景区域为。
（3）计算视觉显著图的全局显著关联值、背景区域显著关联值，并各自进行归一化处理，构成二维特征。
全局显著关联值为视觉显著图的灰度平均值，背景区域显著关联值为视觉背景区域的灰度平均值：
(3)
(4)
并利用公式，对上述二维特征进行归一化处理得和。
（二）样本训练：
将步骤（一）所得250幅视觉显著图的二维特征作为支持向量机训练样本，选取二维情况下实现分类的最优分类线。
所有布匹图像样本可分为表面有缺陷和无缺陷两类，如图2所示中的第(1)、(2)组为存在表面缺陷布匹图像，而第(3)、(4)无缺陷。和构成训练样本。
进行分类的目标就是寻找最优分割超平面（二维时，即为最优分类线），即根据训练样本确定最大分类间隔的分割超平面。要找这样的最优超平面，就是在约束条件：
(5)
的限制下，使如下公式最小化：
(6)
通过对式(5)中的每一个约束条件乘上一个拉格朗日乘数，然后代入式(6)，可将此条件极值问题转化为不受约束的优化问题，即关于、和来最小化。
(7)
求出上述各系数、和对应的最优解、和，即可得最优分类线。
（三）缺陷检测：
（1）采用线性CCD相机采集待检测产品的500幅表面图像；
（1）将待检测产品的500幅表面图像，利用步骤（一）所述方法，提取其二维特征，此二维特征构成待分类对象向量；
（2）基于步骤（二）所得最优分类线，对二维特征进行分类，从而区分图像中的产品是否存在缺陷。
由步骤二所得的最优解、和，得到如下的最优分类函数：
(8)
本发明中, 从视觉显著图中，随机抽取250个训练样本进行训练（1表示布匹表面有瑕疵；0表示布匹表面无瑕疵），得到最优分类线，基于此最优分类线，对待检测500幅图像进行分类，从而达到对待检测布匹图像的准确判别。分类结果如图3所示。
本发明通过分析视觉显著图的特点，针对待解决的问题准确提取特征向量，进而利用支持向量机对有无表面缺陷的布匹图像进行分类，且判别结果准确，多次计算其平均值为98.28%。
Claims (2)
1. 一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
（一）对视觉显著图提取特征：
（1）将待检测产品的n幅表面图像样本，利用视觉显著性模型计算其视觉显著图；
（2）通过最大类间方差法将步骤（1）中所得视觉显著图进行自适应阈值分割，提取其视觉背景区域；
（3）计算视觉显著图的全局显著关联值、背景区域显著关联值，并各自进行归一化处理，构成二维特征：
（二）样本训练：
将步骤（一）所得n幅视觉显著图的二维特征作为支持向量机训练样本，选取二维情况下实现分类的最优分类线；
（三）缺陷检测：
（1）采集待检测产品的表面图像；
（2）将待检测产品的表面图像，利用步骤（一）所述方法，提取其二维特征；
（3）基于步骤（二）所得最优分类线，对二维特征进行分类，从而区分图像中的产品是否存在缺陷。
2. 根据权利要求1所述的一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤（一）中，所计算的全局显著关联值为视觉显著图的灰度平均值，背景区域显著关联值为视觉背景区域的灰度平均值。
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