CN105701797B - 连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法 - Google Patents

连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种判定连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的方法，包括训练分类器－测试－输出结果。训练分类器时，计算正常产品和有漏镀缺陷产品图像的灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩，并将正常图像的上述值作为正样本特征向量，有漏镀缺陷产品图像的上述值作为负样本特征向量输入SVM分类器进行训练，完成训练后，再取待测产品提取灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩构成测试特征向量，输入SVM分类器进行检测，并输出检测结果。本发明针对多孔金属材料能在线自动判定其中的漏镀缺陷，不仅准确率高，而且可以在生产的同时实现产品的无损自动检测。

Description

连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法
技术领域
本发明涉及一种多孔金属材料的缺陷判定方法，特别涉及一种连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法。
背景技术
多孔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。它因密度低、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。目前判定材料中有这种缺陷的方法一般方法是在光线充足条件下，用人工目测法。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多孔金属材料漏镀缺陷的方法，是行业内急切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对连续化多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法，该判定方法对待测材料无损且可实时在线，本发明通过以下方案实现：
一种连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法，包括训练分类器－测试－输出结果，按以下步骤训练分类器：
(I)使用相同的可采集图像数据装置，在相同的光照条件和相同拍摄距离条件下，拍摄同一规格的带状多孔金属产品图像，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≥500，P≥100，选取的图像大小相同，并输入至具有数据处理功能的设备中；
(II)采用所述具有数据处理功能的设备，计算每张图像的灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩共5个特征值；同质值通过公式(1)计算得到：
其中，d表示距离，θ表示角度，P(d,θ)(m,n)表示距离为d、角度为θ的灰度共生矩阵的每个元素值；
(III)将正常产品图像按步骤(II)计算得到的5个特征值作为正样本特征向量FPA:
FPA＝[μA,σA,HA(d,θ),IA(45°)，IA(135°)] (2)
其中μA为正常产品图像的灰度均值，σA为灰度方差，HA(d,θ)为同质值，IA(45°)为在45°方向上的惯性矩，IA(135°)为在135°方向上的惯性矩；
将包含漏镀缺陷的产品图像按步骤(II)计算得到的5个特征值作为负样本特征向量FNB:
FNB＝[μB,σB,HB(d,θ),IB(45°),IB(135°)] (3)
其中μB为包含漏镀缺陷产品图像的灰度均值，σB为灰度方差，HB(d,θ)为同质值，IB(45°)为在45°方向上的惯性矩，IB(135°)为在135°方向上的惯性矩；
(IV)分别对正样本特征向量和负样本特征向量给出不同的标识，使得所述具有数据处理功能的设备具有分类功能，完成分类器训练；
完成分类器训练后，采用与训练分类器完全相同的图像数据采集条件实时采集待测产品图像，图像大小也与训练分类器时选取的图像大小相同；按所述训练分类器的步骤(II)分别计算每张待测产品图像的灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩构成测试特征向量，并输入到已经训练好的SVM分类器中进行测试，若测试结果为正样本类别，该图像被判定为无漏镀缺陷产品图像，若测试结果为负样本类别，该图像被判定为含漏镀缺陷产品图像。
选取图像的大小为1024×1024像素及以上时，判定的准确性更高；当选取N≥1000和P≥300时，判定的准确性更高。
与现有技术相比，本发明针对多孔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产品自动无损检测，而且可提高多孔金属材料生产的质量和合格率，减轻生产成本，提高生产效率。
具体实施方式
实施例1
一种连续带状多孔金属镍材料漏镀缺陷的判定方法，首先按以下步骤训练分类器：
(I)采用分辨率为2448×2056的Vieworks VH-4M高清相机，在同一光照下垂直拍摄95PPI、面密度350克/平米、厚度1.0mm规格的带状多孔镍产品图像，从拍摄的图像中选取900张正常产品图像和350张包含漏镀缺陷的产品图像，选取图像的大小为1024×1024像素，全部输入电脑设备；
(II)在电脑设备中，计算每张图像的灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩共5个特征值；同质值通过公式(1)计算得到：
其中，d表示距离，θ表示角度，P(d,θ)(m,n)表示距离为d、角度为θ的灰度共生矩阵的每个元素值；
(III)将正常产品图像按步骤(II)计算得到的5个特征值作为正样本特征向量FPA:
FPA＝[μA,σA,HA(d,θ),IA(45°)，IA(135°)] (2)
其中μA为正常产品图像的灰度均值，σA为灰度方差，HA(d,θ)为同质值，IA(45°)为在45°方向上的惯性矩，IA(135°)为在135°方向上的惯性矩；
将包含漏镀缺陷的产品图像按步骤(II)计算得到的5个特征值作为负样本特征向量FNB:
FNB＝[μB,σB,HB(d,θ),IB(45°),IB(135°)] (3)
其中μB为包含漏镀缺陷的产品图像的灰度均值，σB为灰度方差，HB(d,θ)为同质值，IB(45°)为在45°方向上的惯性矩，IB(135°)为在135°方向上的惯性矩；
(IV)分别对正样本特征向量和负样本特征向量给出不同的标识，使得所述具有数据处理功能的设备具有分类功能，完成分类器训练。
完成分类器训练后，采用与训练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，图像大小也与训练分类器时选取图像的大小相同，即：1024×1024像素；按上述训练分类器的步骤(II)分别计算每张待测产品图像的灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩构成测试特征向量，并输入到训练好的SVM分类器中进行测试，若测试结果为正样本类别，该图像被判定为无漏镀缺陷产品图像，若测试结果为负样本类别，该图像被判定为含漏镀缺陷产品图像。

Claims (3)

1.一种连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法，包括训练分类器－测试－输出结果，其特征在于：按以下步骤训练分类器，
(I)使用相同的可采集图像数据装置，在相同的光照条件和相同拍摄距离条件下，拍摄同一规格的带状多孔金属产品图像，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≥500，P≥100，选取的图像大小相同，并输入至具有数据处理功能的设备中；
(II)采用所述具有数据处理功能的设备，计算每张图像的灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩共5个特征值；同质值通过公式(1)计算得到：
其中，d表示距离，θ表示角度，P(d,θ)(m,n)表示距离为d、角度为θ的灰度共生矩阵的每个元素值；
(III)将正常产品图像按步骤(II)计算得到的5个特征值作为正样本特征向量FPA:
FPA＝[μA,σA,HA(d,θ),IA(45°)，IA(135°)] (2)
其中μA为正常产品图像的灰度均值，σA为灰度方差，HA(d,θ)为同质值，IA(45°)为在45°方向上的惯性矩，IA(135°)为在135°方向上的惯性矩；
将包含漏镀缺陷的产品图像按步骤(II)计算得到的5个特征值作为负样本特征向量FNB:
FNB＝[μB,σB,HB(d,θ),IB(45°),IB(135°)] (3)
其中μB为包含漏镀缺陷的产品图像的灰度均值，σB为灰度方差，HB(d,θ)为同质值，IB(45°)为在45°方向上的惯性矩，IB(135°)为在135°方向上的惯性矩；
(IV)分别对正样本特征向量和负样本特征向量给出不同的标识，使得所述具有数据处理功能的设备具有分类功能，完成分类器训练；
完成分类器训练后，采用与训练分类器完全相同的图像数据采集条件实时采集待测产品的图像，图像大小也与训练分类器时选取的图像大小相同；按所述训练分类器的步骤(II)分别计算每张待测产品图像的灰度均值、方差、同质值及45°和135°两个方向上的惯性矩构成测试特征向量，并输入到已经训练好的分类器中进行测试，若测试结果为正样本类别时，该图像被判定为无漏镀缺陷产品图像，若测试结果为负样本类别时，该图像被判定为含漏镀缺陷产品图像。
2.如权利要求1所述的连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法，其特征在于：选取的图像大小不小于1024×1024像素。
3.如权利要求1或2所述的连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法，其特征在于：所述选取N≥1000，P≥300。
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