CN109345501A - 基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法 - Google Patents
基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109345501A CN109345501A CN201810883874.4A CN201810883874A CN109345501A CN 109345501 A CN109345501 A CN 109345501A CN 201810883874 A CN201810883874 A CN 201810883874A CN 109345501 A CN109345501 A CN 109345501A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- frequency domain
- space
- type material
- defect inspection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 28
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 18
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 6
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 2
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 3
- 102100037651 AP-2 complex subunit sigma Human genes 0.000 description 2
- 101710195119 Inner capsid protein sigma-2 Proteins 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 238000005352 clarification Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- -1 electric wire Substances 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/02—Affine transformations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4023—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on decimating pixels or lines of pixels; based on inserting pixels or lines of pixels
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20024—Filtering details
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20036—Morphological image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20056—Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30164—Workpiece; Machine component
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,包括:1)利用图像的实值快速傅里叶变换将图像从图像空间转换到频域空间;2)在频域空间中进行高斯滤波;3)将高斯滤波之后的频域图像转换到图像空间;4)为提高缺陷检测准确度缩小图像;5)检测空间域图像中的线及其宽度。结果表明,该方法在检测精度、速度、以及准确性方面比现有技术较优,具有很好的检测性能,并且对于螺旋缠绕式物料的缺陷检测具有通用性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,在检测精度、速度、以及准确性方面比现有技术较优,具有很好的检测性能,并且对于螺旋缠绕式物料具有通用性,属于机器视觉、图像处理、缺陷检测领域。
背景技术
研究表明,电线、电容等物料在生产过程中需要均匀螺旋缠绕在物料盘上,但是部分物料在生产过程中会出现折痕、破损等缺陷情况,并且在缠绕过程中会出现松动情况,导致缠绕紧实度比较低,这样的不良产品将会对公司以及企业造成严重的经济损失。因此,螺旋缠绕式物料缺陷检测具有重要的理论研究意义以及广泛的应用价值。
传统的物料盘扇区内部物料缺陷检测方法有很多种,但是存在很多弊端。人工检测方法依赖操作者的技术经验,受主观因素较大,重复性低,效率也较低。基于图像处理的检测方法主要难点在于成像效果不佳,主要是部分物料在拍摄过程中灰度值对比度不明显或者边缘特征不明显,而且在物料拍摄过程中,部分类别的物料存在拍照反光现象,这种现象对缺陷检测也造成了一定的难度。
近年来,机器视觉取得了重大发展,机器视觉系统是指通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和宽度、颜色等信息,转换成数字信号,图像系统对这些信号进行各种运算,抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。可以实现利用机器代替人眼来做各种测量和判断。利用机器视觉技术对螺旋缠绕式物料缺陷进行检测,具有无接触无损伤、检测精度高、速度快、稳定性高等优点。将图像空间域图像转换到频域进行处理的方法对螺旋缠绕式物料缺陷进行检测具有极佳的效果。
发明内容
本发明提出了一种基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,并依据工业相机、镜头及光源等搭建一个机器视觉平台进行图像采集,然后进行图像处理。主要利用将图像由图像空间域转换到频率域进行图像增强的算法进行缺陷检测,得到很好的检测效果。
本发明的技术方案,包括下列步骤:
步骤1:利用图像的实值快速傅里叶变换将图像从图像空间转换到频域空间;
步骤2:在频域空间中生成高斯滤波器;
步骤3:在频域空间中用高斯滤波器对图像进行卷积操作;
步骤4:将卷积得到的频域空间的图像转换到图像空间;
步骤5:检测空间域图像中的线及其宽度。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明中的机器视觉平台采集的图像效果俱佳,采用的频域图像增强算法在检测准确性方面比现有技术较优,在检测精度、速度、以及准确性方面比现有技术较优,具有很好的检测性能,并且对于螺旋缠绕式物料具有通用性。
附图说明
图1总体框架示意图,即摘要附图;
图2原始图像;
图3扇区图像;
图4扇区由图像空间域转换到频域的图像;
图5高斯滤波后频域图像转换到空间域的图像;
图6转换后的图像与原始单通道的图像进行图像相减的图像;
图7高斯方法检测线得到的缺陷区域。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细地描述。
本发明以物料盘扇区部分螺旋缠绕的物料的缺陷检测为例进行发明说明。本发明的总体框架示意图如图1所示,首先对机器视觉平台采集的图像进行快速傅里叶变换,从而将图像从图像空间转换到频域空间;然后在频域中生成高斯滤波器,利用高斯滤波器进行卷积,从而实现滤波的效果;接着,将频域中的图像转换到图像域中,将转换后的图像与原始单通道的图像进行图像相减;然后为了避免图像边缘对检测线时的影响,需要将图像的域减小;最后利用高斯方法检测线从而得到缺陷区域。
下面结合附图,对本发明技术方案的具体实施过程加以说明。
1.快速傅里叶变换
机器视觉平台采集的物料盘原始图像如图2所示。然后利用模板匹配算法将其中的扇区部分提取出来,扇区部分图像如图3所示,该图像为单通道图像。然后计算输入扇区图像的快速傅里叶变换,傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例,将图像从图像域转换到频域,该变换中的输入图像是实值图像(即不是频域中的复数图像)。在这种情况下,复数输出图像具有冗余。图像右半部分的值是图像左半部分中相应值的复数共轭。因此,只要通过计算和存储复杂图像的左半部分,就能节省运行时间和内存。该方法支持可以转换为实数类型的图像的所有图像类型。在这种情况下,输出是(W/2+1)*H维的复数图像,其中W和H是输入图像的宽度和高度。扇区部分图像由空间域图像转换到频域的效果如图4所示。
2.频域空间高斯滤波
空间域和频域线性滤波的基础是卷积定理,该定理可以表示为式(1)、(2)。
基本上,频域滤波的目的是选择一个滤波器传递函数,以便按照指定的方式修改H(u,v)。在频域中分析图像的频率成分与图像的视觉效果间的对应关系比较直观。在频域空间设计滤波器就是要确定图像需要滤除的频率和可以保留的频率,本发明设计一个高斯滤波器进行频域滤波。
2.1在频域中生成高斯滤波器
在空间域中高斯的标准偏差(即平滑量)由Sigma1和Sigma2确定。Sigma1是由空间域中滤波器的主方向角确定的空间域中滤波器的主方向的标准偏差。Sigma2为在空间域中高斯垂直于滤波器的主方向的标准偏差。为了实现滤波操作的最大整体效率,需要调整指定滤波器的归一化因子。
2.2在频域中用滤波器卷积图像
核心内容为频域图像的所有像素与频域滤波器的对应元素进行相乘运算,然后得到一个原始图像大小的频域图像,这样即可实现高斯滤波。该部分的基本思路是允许一定的频域通过,限制或者消除另外一些频率分量。由卷积之后得到的频谱图可以发现滤波效果很好。
2.3获得滤波之后的空间域图像
该部分主要是将卷积滤波之后的频域图像进行傅里叶逆变换以得到滤波之后的图像,即增强的图像。高斯滤波后频域图像转换到空间域的图像如图5所示。
2.4图像相减
将滤波之后得到的图像与原始扇区图像进行图像相减操作。输出图像的灰度值g′满足式(3)。
g′=(g1-g2)*Mult+Add (3)
其中g1、g2分别为进行相减操作两幅图像的灰度值,Mult为校正因子,Add为校正值得大小。图像相减之后得到的图像如图6所示。
3.缩小图像区域
在进行利用高斯方法探测曲线之前需要避免图像边缘部分对该操作的结果的影响,并且为了实现高精度的缺陷检测需要进行缩小图像操作。首先将图像进行zoom-out操作,zoom-out是将视距放大,即离开事物远一点去观察事物,所以事物看到确实会缩小。需要对图像的宽高进行等比例的缩放,此时定义一个factor,即灵敏度因子,图像对该灵敏度的设置的反映效果是不同的。其次进行缩小图像区域的操作,该操作旨在以图像中心为缩小中心,矩形图像四周进行缩小操作。该部分应用到形态学处理,首先获得图像的区域,然后以矩形的方式进行腐蚀操作,最终得到缩小之后的图像。
4.利用高斯方法探测线
该操作旨在从输入图像中提取线(曲线结构),提取得到的线以亚像素精确的轮廓线表示。由采集得到的图像并进行频域图像增强之后的图像可以看出,物料缺陷部分在图像中均表现为偏暗部分,因此根据该特征需要提取图像中较暗的曲线,并且以每个线点的宽度为线宽进行提取。补偿不对称线的影响(线的每一侧具有不同对比度的线),并校正曲线的位置和宽度,物料缺陷部分在图像中均表现为高斯曲线,高斯曲线模型应该用于线条不太清晰的应用中。由于微分几何原因,直线提取时无法提取某些结点,因此需要试图通过不同的方法提取这些结点。
提取是通过使用高斯平滑核的偏导数来确定图像的每个点的x和y中的二次多项式的参数。参数sigma用来确定要执行的平滑量。sigma值越大,图像的平滑度越大,但可能导致线的局部化效果较差。一般情况下,局部化将比用类似参数返回的直线效果更优。多项式的参数用于计算每个像素的行方向。在垂直于直线方向的第二方向导数中表现出局部最大值的像素被标记为线点。以这种方式找到的线点被表示为边缘线。这是通过快速接受大于高值的二阶导数的线点来完成的。具有小于低值的二阶导数的点被拒绝,所有其他能够通过连接路径连接到接受点的线点都被接受。这类似于具有无限路径长度的滞后阈值操作。二阶导数的值直接依赖于振幅,即振幅越大,响应越大。对于线的宽度,存在近似逆指数依赖性:线越宽,响应越小。
经过以上的操作就可以将缺陷提取出来。由于该操作前对图像进行了等比例缩放,因此需要将提取得到的曲线变换到未缩放前的图像中去。此处用到了二维仿射变换,首先生成一个二维齐次变换矩阵,然后根据上文提到的灵敏度因子向均匀的二维变换矩阵添加缩放,最终得到提取之后的缺陷部分如图7所示。图中各种颜色的线条为物料缺陷部分。
Claims (5)
1.一种基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,包括下列步骤:
步骤1:利用图像的实值快速傅里叶变换将图像从图像空间转换到频域空间;
步骤2:对步骤1中的频域图像进行频域空间高斯滤波,主要是在频域中生成高斯滤波器,在频域中用滤波器卷积图像,获得滤波之后的空间域图像,然后将滤波之后得到的图像与原始扇区图像进行图像相减操作;
步骤3:对步骤2中得到的图像空间图像利用高斯方法探测曲线之前需要避免图像边缘部分对该操作的结果的影响,并且为了实现高精度的缺陷检测结果需要进行缩小图像操作;
步骤4:对步骤3中得到的缩小图像利用高斯方法探测曲线。
2.根据权利要求1所述的基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,其特征在于,步骤1中,利用图像的实值快速傅里叶变换将图像从图像空间转换到频域空间只需通过计算和存储复杂图像的左半部分,能够节省运行时间和内存并且支持可以转换为实数类型的图像的所有图像类型。
3.根据权利要求1所述的基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,其特征在于,步骤2中,频域空间高斯滤波有效的抑制了物料图像中服从正态分布的噪声。
4.根据权利要求1所述的基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,其特征在于,步骤3中,对图像的宽高进行等比例的缩放并以图像为中心进行二次缩放用来提高缺陷检测的准确性。
5.根据权利要求1所述的基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法,其特征在于,步骤4中,检测曲线过程中可以补偿不对称线的影响,并校正曲线的位置和宽度,由于微分几何原因,直线提取时无法提取某些结点,因此需要试图通过不同的方法提取这些结点。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810883874.4A CN109345501A (zh) | 2018-08-06 | 2018-08-06 | 基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810883874.4A CN109345501A (zh) | 2018-08-06 | 2018-08-06 | 基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109345501A true CN109345501A (zh) | 2019-02-15 |
Family
ID=65296497
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810883874.4A Withdrawn CN109345501A (zh) | 2018-08-06 | 2018-08-06 | 基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109345501A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112419228A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-26 | 惠州高视科技有限公司 | 盖板立体边缘缺陷的检测方法及装置 |
CN113643271A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-12 | 凌云光技术股份有限公司 | 一种基于频域滤波的图像瑕疵检测方法及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102592263A (zh) * | 2011-01-05 | 2012-07-18 | 苏州巴米特信息科技有限公司 | 基于频域的图像增强方法 |
CN105139362A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-09 | 成都融创智谷科技有限公司 | 一种基于频率域的图像增强方法 |
CN107248158A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-10-13 | 广东工业大学 | 一种图像处理的方法及系统 |
CN108230303A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-29 | 河北工业大学 | 一种多晶硅太阳能电池片外观划痕缺陷检测的方法 |
-
2018
- 2018-08-06 CN CN201810883874.4A patent/CN109345501A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102592263A (zh) * | 2011-01-05 | 2012-07-18 | 苏州巴米特信息科技有限公司 | 基于频域的图像增强方法 |
CN105139362A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-09 | 成都融创智谷科技有限公司 | 一种基于频率域的图像增强方法 |
CN107248158A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-10-13 | 广东工业大学 | 一种图像处理的方法及系统 |
CN108230303A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-29 | 河北工业大学 | 一种多晶硅太阳能电池片外观划痕缺陷检测的方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112419228A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-26 | 惠州高视科技有限公司 | 盖板立体边缘缺陷的检测方法及装置 |
CN112419228B (zh) * | 2020-10-14 | 2022-04-05 | 高视科技(苏州)有限公司 | 盖板立体边缘缺陷的检测方法及装置 |
CN113643271A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-12 | 凌云光技术股份有限公司 | 一种基于频域滤波的图像瑕疵检测方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108921176B (zh) | 一种基于机器视觉的指针式仪表定位与识别方法 | |
CN106934803B (zh) | 电子器件表面缺陷的检测方法及装置 | |
CN109410207B (zh) | 一种基于ncc特征的无人机巡线图像输电线路检测方法 | |
CN110276734B (zh) | 图像畸变校正方法和装置 | |
CN106824806B (zh) | 基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测方法 | |
CN107993258B (zh) | 一种图像配准方法及装置 | |
CN109489566B (zh) | 锂电池隔膜材料分切宽度检测方法、检测系统及装置 | |
CN107462182B (zh) | 一种基于机器视觉和红线激光器的截面轮廓形变检测方法 | |
CN113139900B (zh) | 一种棒材完整表面图像获取方法 | |
CN108765476A (zh) | 一种偏振图像配准方法 | |
CN111667470B (zh) | 一种基于数字图像的工业管道探伤内壁检测方法 | |
CN105787912B (zh) | 一种基于分类的阶跃型边缘亚像素定位方法 | |
CN110111387A (zh) | 一种基于表盘特征的指针表定位及读数算法 | |
CN107392946A (zh) | 一种面向三维形状重建的显微多焦距图像序列处理方法 | |
CN110530883A (zh) | 一种缺陷检测方法 | |
CN109345501A (zh) | 基于频域图像增强的螺旋缠绕式物料缺陷检测方法 | |
Raj et al. | Rational filter design for depth from defocus | |
CN114549746A (zh) | 一种高精度真彩三维重建方法 | |
CN112833821B (zh) | 高密度ic焊点的微分几何立体微视觉检测系统及方法 | |
CN113129260B (zh) | 一种锂电池电芯内部缺陷的自动检测方法及装置 | |
CN108269264B (zh) | 豆籽粒图像的去噪及分形方法 | |
CN113592953B (zh) | 一种基于特征点集的双目非合作目标位姿测量方法 | |
CN114998571B (zh) | 基于固定尺寸标志物的图像处理及颜色检测方法 | |
CN116596987A (zh) | 一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法 | |
CN114972084A (zh) | 一种图像对焦准确度评价方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20190215 |
|
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |