CN105354598B - 一种在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法 - Google Patents

一种在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种在线检测连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的方法，分类器训练和分类器测试两个步骤。训练分类器时，取部分正常产品的图像经Gabor滤波后再相加取平均值作为模板图像，再计算模板图像特征值组成特征向量，余下的正常产品图像以及含漏镀缺陷的产品图像经Gabor滤波，计算特征值后，再分别与模板图像相对应位置特征向量相减取绝对值后，分别作为正样本和负样本，输入到分类器中进行训练。完成训练后，再取待测产品按训练器分类的条件与步骤得出特征向量，再与模板图像相对应位置特征向量相减取绝对值后输入到分类器得到分类结果。本发明可针对多孔金属材料能在线自动检测其中的漏镀缺陷的方法，不仅准确率高、可以在生产的同时实现自动检测，并且还可实现无损检测。

Description

一种在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法
技术领域
本发明涉及一种无损检测材料缺陷的方法，特别涉及一种在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法。
背景技术
泡沫金属材料是一种由金属基体和大量孔隙组成的结构功能一体化的新型金属基复合材料。因其密度低、比表面积大而具有独特的优势，在高新技术领域得到了广泛的应用。但在连续化的工业生产过程中，产品的漏镀缺陷(即未镀覆金属)，严重影响产品质量。目前检测这种缺陷的方法一般是在光线充足的条件下，用人工目测，这种方法效率低、准确度差、成本高，且严重依赖操作员工的经验，与连续化生产不相适应。因此，开发出一种能在线自动检测泡沫金属材料漏镀缺陷的方法，是行业内急需要解决的重大技术难题。
发明内容
本发明旨在提供一种可实现在线连续化自动检测泡沫金属材料漏镀缺陷的方法，本发明通过以下方案实现：
一种在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法，包括分类器训练、分类器检测两个步骤，其中分类器训练，得到符合要求的正负样本特征向量，然后输入到分类器中进行训练，具体步骤如下：
(I)使用相同的可采集图像数据装置，在相同光源和相同拍摄距离条件下，拍摄同一规格的带状泡沫金属产品图像，从拍摄的图像中选取N张正常产品图像和P张包含漏镀缺陷的产品图像，其中N≥100和P≥10；
(Ⅱ)从N张正常产品图像集中随机选取N1张图像，Gabor滤波后相加取平均值，得到正常区域图像模板，其中N1≥20；
(Ⅲ)将正常区域图像模板平均分成M个大小为n×n像素的区域块，其中n为不小于150的正整数，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅳ)每张包含漏镀缺陷的产品图像经Gabor滤波后分成M个大小为n×n像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅴ)计算第Ⅳ步中得到的每个区域块特征值与正常区域图像模板相对应位置区域块特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，作为正样本特征向量；
(Ⅵ)从正常产品图像集除去已选取的N1张外的图像中，随机选取K张图像，其中10≤K≤20，经Gabor滤波后将每一张图像分成M个大小为n×n像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅶ)计算第Ⅵ步中得到的每个区域块特征值与正常区域图像模板相对应位置区域块特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，作为负样本特征向量；
(Ⅷ)将正、负样本特征向量分别给出不同的标识后输入到SVM分类器中，完成分类器训练。
完成SVM分类器的训练后，采用与训练SVM分类器完全相同的数据图像采集条件，实时采集待测产品的图像；待检测图像经过Gabor滤波后，将其分成M个大小为n×n像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值，组成特征向量；计算待测产品图像与正常区域图像模板相对应位置区域块的特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，输入到已训练好的SVM分类器中，输出分类结果。
为提高检测精度，在所述的第(I)步中选取包含漏镀缺陷的产品图像的张数优选P≥50。所述图像的大小选取为2056×2448。
由于图像采集系统本身硬件原因，获得的泡沫金属材料图像往往光照不均匀，一般正对镜头的中央部分亮度大于周围部分。训练分类器需要利用能够将漏镀区域与正常区域区分开的图像特征，光照不均匀造成一部分漏镀区域图像特征与正常区域图像特征相似，降低了分类的准确率，因此要消除光照不均对图像特征造成的影响。由于相同规格泡沫金属材料的两幅不同图像相对镜头同一位置的光照强度大致相同，因此，可以用正常区域图像模板相应位置的光照强度作为参考，去除待检测图像光照对图像特征的影响。
本发明针对连续带状泡沫金属材料，能在线自动检测其中的漏镀缺陷，不仅准确率高、可以在生产的同时实现自动检测，并且还可实现无损检测，可提高泡沫金属材料的质量和合格率，减轻生产成本，提高生产效率。
具体实施方式
实施例1
一种在线检测连续带状泡沫金属镍材料漏镀缺陷的方法，首先按以下步骤完成SVM分类器的训练：
(I)采用分辨率为2056×2448的Vieworks VH-4M高清相机，在同一光照条件下，垂直距泡沫镍材料10cm拍摄产品图像,泡沫镍材料的规格为PPI135、厚度1.0mm，镍的密面度为350g/m2，从拍摄的产品图像中选取100张正常产品图像和50张包含漏镀缺陷的产品图像，选取的图像大小为2056×2448；
(Ⅱ)从100张正常产品的图像集中随机选取20张图像，Gabor滤波后相加取平均值，得到正常区域图像模板；
(Ⅲ)将第Ⅱ步中得到的正常区域图像模板平均分成460个大小为150×150像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅳ)每张包含漏镀缺陷的产品图像经Gabor滤波后也分成460个大小为150×150像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅴ)计算第Ⅳ步中得到的每个区域块的特征值与正常区域图像模板相对应位置区域块特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，作为正样本特征向量；
(Ⅵ)从正常产品图像集除已选取的20张外的图像中，随机取50张，经Gabor滤波后将每一张图像都分成460个大小为150×150像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅶ)计算第Ⅵ步中得到的每个区域块特征值与正常区域图像模板相对应位置区域块特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，作为负样本特征向量；
(Ⅷ)将正、负样本特征向量分别给出不同的标识后输入到SVM分类器中，完成分类器训练。
完成SVM分类器的训练后，采用与训练SVM分类器完全相同的数据图像采集条件，实时采集待测产品的图像；待检测图像经过Gabor滤波后，将其分成460个大小为150×150像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值，组成特征向量；计算待测产品图像与正常区域图像模板相对应位置区域块的特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，输入到已训练好的SVM分类器中，输出分类结果。

Claims (3)

1.一种在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法，包括分类器训练和分类器测试两个步骤，其中分类器训练具体步骤如下：
(I)使用相同的可采集图像数据装置，在相同光源和相同拍摄距离条件下，拍摄同一规格的带状泡沫金属产品图像，从拍摄的图像中选取N张正常产品图像和P张包含漏镀缺陷的产品图像，其中N≥100和P≥10；
(Ⅱ)从N张正常产品图像中随机选取N1张图像，Gabor滤波后相加取平均值，得到正常区域图像模板，其中N1≥20；
(Ⅲ)将正常区域图像模板平均分成M个大小为n×n像素的子区域块，其中n为不小于150的正整数，计算每个子区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅳ)每张包含漏镀缺陷的产品图像经Gabor滤波后分成M个大小为n×n像素的子区域块，计算每个子区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅴ)计算第Ⅳ步中得到的每个子区域块特征值与正常区域图像模板相对应位置区域块特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，作为正样本特征向量；
(Ⅵ)从正常产品图像集除去已选取的N1张外的图像中，随机选取K张，其中10≤K≤20，经Gabor滤波后将每一张图像分成M个大小为n×n像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值；
(Ⅶ)计算第Ⅵ步中得到的每个区域块特征值与正常区域图像模板相对应位置区域块特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，作为负样本特征向量；
(Ⅷ)将正、负样本特征向量分别给出不同的标识后输入到SVM分类器中，完成分类器训练；
完成SVM分类器的训练后，采用与训练SVM分类器完全相同的数据图像采集条件，实时采集待测产品的图像；待检测图像经过Gabor滤波后，将其分成M个大小为n×n像素的区域块，计算每个区域块的灰度均值、梯度不均匀性、相关度、共生和方差五个特征值，组成特征向量；计算待测产品图像与正常区域图像模板相对应位置区域块的特征值之差的绝对值，并将它们按一定顺序组成一个行向量，输入到已训练好的SVM分类器中，输出分类结果。
2.如权利要求1所述的在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法，其特征在于：在所述的第(I)步中选取包含漏镀缺陷的产品图像的张数为P≥50。
3.如权利要求1所述的在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法，其特征在于：所述图像的大小选取为2056×2448。
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