CN104574353A - 基于视觉显著性的表面缺陷判定方法 - Google Patents

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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination

Abstract

本发明公开了一种基于视觉显著性的表面缺陷判定方法，首先采集待检测产品的表面图像样本、并利用视觉显著性模型计算其视觉显著图，再采用快速最大类间方差法对显著图像进行阈值分割，然后计算显著图的特征值，最后选取特征值阈值，判断图像中是否存在缺陷。本发明算法简洁实用，准确率高，且排除了表面褶皱对缺陷检测的影响。

Description

基于视觉显著性的表面缺陷判定方法
技术领域
本发明涉及一种表面缺陷判定方法，具体涉及一种基于视觉显著性的表面缺陷图像的缺陷判定方法。
背景技术
物体表面缺陷的检测对于很多生产过程的质量控制都很重要。由于传统的人眼在线检测方式很容易造成误检、漏检及人的视力疲劳，因而对自动检测检测系统的研究具有重要意义。
人类能快速有效的识别出缺陷，无论反光强弱、缺陷性状、纹理结构的变化。人类拥有强大的图像理解和模式识别的能力，模仿人类视觉机制的基于视觉显著性的，对于工业生产中纸张、带钢、布匹、薄膜等的表面缺陷检测方法，得到了广泛研究。
目前，应用最广泛的视觉显著性模型有GBVS模型、Itti模型以及在此基础上改进的一些模型。根据视觉显著性原理，各模型均通过生成视觉显著图，反应视觉上对于原图像的注意力分布性，因而每幅图像都存在其视觉显著区域。当所检测对象图像中存在缺陷，则其显著区域即为缺陷区域；而没有缺陷时，显著区域就有可能被误检。
发明内容
本发明的发明目的是提供一种基于视觉显著性的表面缺陷判定方法，适用于各种视觉显著性模型，通过提取视觉显著图的灰度特征，分析其有无缺陷时各自的特征，达到区分存在缺陷与无缺陷的效果。
为达到上述发明目的，本发明采用的技术方案是：一种基于视觉显著性的表面缺陷判定方法，包括如下步骤：
（1）采集待检测产品的n幅表面图像样本；
（2）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；
（3）采用快速最大类间方差法分割第 幅视觉显著图，并求取其阈值；
（4）计算各视觉显著图的显著特征值；
（5）对显著特征值取阈值，并判定图像中是否存在缺陷。设0表示无缺陷，1表示存在缺陷，则第幅图像对应的判定结果为
其中，。
上述技术方案中，所述步骤（1）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样本。
上述技术方案中，所述步骤（4）中，显著特征值为各视觉显著图中灰度值处于范围的所有像素点的灰度平均值。
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：
本发明采用对各显著图特征值的分割，能够在视觉显著图最大类间方差法的灰度分割之后，准确利用其显著性灰度分布上的特点，判断出图中是否存在缺陷，算法简洁实用，准确率高，且排除了表面褶皱对缺陷检测的影响，本发明适用于不同视觉显著性模型在表面缺陷检测的应用中。
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Itti视觉显著图部分表面图像缺陷判定结果图。
图3是实施例一中GBVS视觉显著图部分表面图像缺陷判定结果图。
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，一种基于视觉显著性的表面缺陷判定方法，包括如下步骤：
（1）采用线性CCD相机采集待检测产品的n幅表面图像样本；
（2）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；
（3）采用快速最大类间方差法分割第幅视觉显著图，并求取其阈值；
所述视觉显著图包含不同视觉显著性模型得到的显著图，本实施例中选用Itti模型、GBVS模型对化纤布图像分析所得的视觉显著图，参见图2和3所示。
设显著图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
                                        
其中，为区域和的概率，为区域和的平均灰度。则使得最大的值便是最佳区域分割值。
（4）计算各显著图中灰度值处于范围的所有像素点的灰度平均值：
并将其作为其显著图特征值，部分布匹图像对应的显著图特征值参见图2和3所示。
（5）对显著图特征值取阈值，并判定图像中是否存在缺陷。设0表示无缺陷，1表示存在缺陷，则第幅图像对应的判定结果为
 
其中，。参见图2和3所示，布匹中存在瑕疵与无瑕疵的显著图特征值存在相当大的距离，能达到较高的分类准确率。
本发明不仅仅局限于纺织领域，对于各种产品的基于不同视觉显著性的表面缺陷检测方法，均可采用本方案对对象中是否存在缺陷进行判断。

Claims (2)

1.一种基于视觉显著性的表面缺陷判定方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）采集待检测产品的n幅表面图像样本；
（2）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；
（3）采用快速最大类间方差法分割第                                                幅视觉显著图，并求取其阈值；
（4）计算各视觉显著图的显著特征值；
（5）对显著特征值取阈值，并判定图像中是否存在缺陷，设0表示无缺陷，1表示存在缺陷，则第幅图像对应的判定结果为
其中，。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉显著性的表面缺陷判定方法，其特征在于：所述步骤（4）中，显著特征值为各视觉显著图中灰度值处于范围的所有像素点的灰度平均值。
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