CN110060249A - 一种涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其步骤如下：(1)采集原始图像，用相关向量机算法生成回归图像；根据原始图像和回归图像计算差图像；对差图像使用核相关系数进行后处理构造新图像，并对新图像进行取反并二值化；使用一个3×3的掩膜扫描二值化图像，计算掩膜覆盖部分的局部均值，以该均值作为灰度值构造缺陷检测图像；在缺陷检测图像中，利用阈值法检测缺陷。本发明使用相关向量机结合核相关系数后处理方法，对图像中的小缺陷进行检测，具有很好的检测性能。采用本发明方法进行涂泥木线条表面小点状缺陷检测，可获得较高信杂比；且背景抑制能力较强。
Description
技术领域
本发明涉及表面缺陷检测技术领域，特别是一种基于相关向量机回归的涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法。
背景技术
涂泥木线条具有美观、强度大、耐潮湿等优点，是一种使用非常广泛的建筑材料。我国是涂泥木线条的生产大国，除满足国内市场外，每年也有大量产品出口国际市场。为了保证木线条的产品质量，在生产过程中，对木线条表面进行缺陷检测，剔除缺陷产品，就显得尤为重要。近年来，数字图像处理和机器视觉技术得到快速发展，在木材工业中，人们已经利用这些技术成功实现木材表面缺陷检测(贾壮，戴天虹，李昊.木材缺陷的图像分割提取技术综述[J].西部林业科学，2015，44(05)：148-152.)。但是对于表面小点状缺陷，因面积小、缺乏纹理特征，导致其检测非常困难。
现有的小目标检测方法较多基于滤波算法，利用小目标的高频特性实现检测，但噪声也是高频信号，这就经常产生缺陷的误报，检测性能并不好。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提出一种新的涂泥木线条小点状缺陷的检测方法，该方法可提高涂泥木线条表面小点状缺陷的检测性能。
本发明方法的原理是：
对于给定的样本{xn，tn}(n＝1，2，…，N)，假设tn为函数值y与噪声εn的和：tn＝y(xn；w)+εn (1)；
其中，函数y(x；w)的表达式为：
式(2)中，W为权值向量，k(x，xi)为核函数。假定t是独立的，且εn服从均值为0方差为σ2的高斯分布。t的概率密度函数为：
式(3)中：t＝(t1，t2，…，tN)T，w＝(w1，w2，…，wN)T，Φ＝[φ(x1)，φ(x2)，…，φ(xN)]T，φ(xn)＝[k(x1，xn)，φ(x2，xn)，…，φ(xN，xn)]T。为了避免过拟合问题，W的先验概率分布定义为：
其中，α是N+1维超参数向量。由贝叶斯规则(Bayes′Rule)，上述权向量W的后验分布为：
式中，协方差∑＝(σ-2ΦTΦ+A)-1均值μ＝σ-2∑ΦTt。其中A＝diag(α0，α1，…αN)，α和σ2都是需要估计的超参数。α和σ2按下式更新：
式中，μi为μ的第i个均值，γi＝1-αi∑ii，∑ii为∑的第i个对角元素。
本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本发明是一种涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其特征在于，其步骤如下：
(1)采集原始图像，用相关向量机算法生成回归图像；
(2)根据原始图像和回归图像计算差图像；
(3)对差图像使用核相关系数进行后处理构造新图像，并对新图像进行取反并二值化；
(4)使用一个3×3的掩膜扫描二值化图像，计算掩膜覆盖部分的局部均值，以该均值作为灰度值构造缺陷检测图像；在缺陷检测图像中，利用阈值法检测缺陷。
本发明所述的涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其进一步优选的技术方案是：
步骤(1)通过相关向量机生成回归图像，具体方法为：A、先通过视觉系统采集M×N原始图像I0，然后用大小为9×9的掩膜对其进行扫描，在每个像素I0(i，j)位置，截取一个与掩膜大小相同的子图像，并将其转化为一个81×1维向量其中向量中的元素为子图像的灰度值；
B、用相关向量机对向量进行回归计算，得到回归值用中第41个元素代替像素灰度值I0(i，j)；
C、重复上述操作，直到所有像素都被扫描；
D、由所有回归值构造一幅回归图像
步骤(2)所述的计算差图像的像素值由下式来计算：
式中：I1(i，j)是指差图像的像素值，是指回归图像的像素值，I0(i，j)是指原始图像的像素值。
步骤(3)所述的使用核相关系数进行后处理，具体处理公式为：
式(9)中，k(·)为高斯核函数。
步骤(3)所述的对图像进行取反，具体公式为：对图像进行二值化，是将二值化得到二值化图像BI(i，j)。
步骤(4)所述的构造缺陷检测图像，具体为：用一个3×3的掩膜扫描二值图像BI(i，j)，然后由以下公式求局部均值：
并以DetI(i，j)值作为灰度值构造缺陷检测图像。
本发明与基于滤波算法的缺陷检测算法相比，具有以下有益效果：本发明使用相关向量机结合核相关系数后处理方法，对图像中的小缺陷进行检测，具有很好的检测性能。采用本发明方法进行涂泥木线条表面小点状缺陷检测，可获得较高信杂比；且背景抑制能力较强。
附图说明
图1为本发明的算法流程框图；
图2为本发明的缺陷检测示例图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，以便于本领域的技术人员进一步的理解本发明，而不构成对其权利的限制。需要强调的是，以下实施例仅是本发明的一种优选实施方式而已，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明的核心思想和基本原理的前提下，对其进行改进和修改，或者利用本发明的主要方法、核心思想和基本原理解决其他领域的技术问题，都应视为本发明的保护范围。
实施例1，一种涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其步骤如下：
(1)采集原始图像，用相关向量机算法生成回归图像；
(2)根据原始图像和回归图像计算差图像；
(3)对差图像使用核相关系数进行后处理构造新图像，并对新图像进行取反并二值化；
(4)使用一个3×3的掩膜扫描二值化图像，计算掩膜覆盖部分的局部均值，以该均值作为灰度值构造缺陷检测图像；在缺陷检测图像中，利用阈值法检测缺陷。
步骤(1)通过相关向量机生成回归图像，具体方法为：A、先通过视觉系统采集M×N原始图像I0，然后用大小为9×9的掩膜对其进行扫描，在每个像素I0(i，j)位置，截取一个与掩膜大小相同的子图像，并将其转化为一个81×1维向量其中向量中的元素为子图像的灰度值；
B、用相关向量机对向量进行回归计算，得到回归值用中第41个元素代替像素灰度值I0(i，j)；
C、重复上述操作，直到所有像素都被扫描；
D、由所有回归值构造一幅回归图像
步骤(2)所述的计算差图像的像素值由下式来计算：
式中：I1(i，j)是指差图像的像素值，是指回归图像的像素值，I0(i，j)是指原始图像的像素值。
步骤(3)所述的使用核相关系数进行后处理，具体处理公式为：
式(9)中，k(·)为高斯核函数。
骤(3)所述的对图像进行取反，具体公式为：对图像进行二值化，是将二值化得到二值化图像BI(i，j)。
步骤(4)所述的构造缺陷检测图像，具体为：用一个3×3的掩膜扫描二值图像BI(i，j)，然后由以下公式求局部均值：
并以DetI(i，j)值作为灰度值构造缺陷检测图像。
实施例2，参照附图1，一种基于相关向量机回归的涂泥木线条表面小点状缺陷检测。具体实验步骤如下：
步骤S101：开始，采集实验图像，其中分别包含小缺陷；
步骤S102：用一个大小为9×9的掩膜对这两幅图像进行扫描，在每个像素I0(i，j)位置，截取一个与掩膜同等大小的子图像，并将这个子图像转化为一个81×1维向量
步骤S103：用相关向量机对向量进行回归计算，得到回归值用中第41个元素代替像素灰度值I0(i，j)。重复上述操作，直到所有像素都被扫描；
步骤S104：用这些回归值I0(i，j)可以构造一幅回归图像
步骤S105：由I0(i，j)和用公式(8)计算差图像，得像素值I1(i，j)，由这些I1(i，j)构成突出小缺陷点的新图像I1；
步骤S106：用高斯核函数作为核函数对I1(i，j)进行后处理，得到γ(i，j)，并取反得
步骤S107：将二值化，构造二值化图像BI(i，j)；使用一个3×3的掩膜扫描图像BI；
步骤S108：使用一个3×3的掩膜扫描二值化图像BI，计算局部均值，并将均值作为像素值DetI(i，j)，构造缺陷检测图像；
步骤S109：在图像DetI中，设定一个阈值对缺陷进行检测，确定缺陷的位置。
检测结果示例参照图2。
Claims (6)
1.一种涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其特征在于，其步骤如下：
(1)采集原始图像，用相关向量机算法生成回归图像；
(2)根据原始图像和回归图像计算差图像；
(3)对差图像使用核相关系数进行后处理构造新图像，并对新图像进行取反并二值化；
(4)使用一个3×3的掩膜扫描二值化图像，计算掩膜覆盖部分的局部均值，以该均值作为灰度值构造缺陷检测图像；在缺陷检测图像中，利用阈值法检测缺陷。
2.根据权利要求1所述的涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其特征在于：步骤(1)通过相关向量机生成回归图像，具体方法为：
A、先通过视觉系统采集M×N原始图像I0，然后用大小为9×9的掩膜对其进行扫描，在每个像素I0(i，j)位置，截取一个与掩膜大小相同的子图像，并将其转化为一个81×1维向量v，其中向量中的元素为子图像的灰度值；
B、用相关向量机对向量v进行回归计算，得到回归值用中第41个元素代替像素灰度值I0(i，j)；
C、重复上述操作，直到所有像素都被扫描；
D、由所有回归值构造一幅回归图像
3.根据权利要求2所述的涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其特征在于，步骤(2)所述的计算差图像的像素值由下式来计算：
式中：I1(i，j)是指差图像的像素值，是指回归图像的像素值，I0(i，j)是指原始图像的像素值。
4.根据权利要求3所述的涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其特征在于，步骤(3)所述的使用核相关系数进行后处理，具体处理公式为：
式(9)中，k(·)为高斯核函数。
5.根据权利要求4所述的涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其特征在于，步骤(3)所述的对图像进行取反，具体公式为：对图像进行二值化，是将二值化得到二值化图像BI(i，j)。
6.根据权利要求5所述的涂泥木线条表面小点状缺陷的检测方法，其特征在于，步骤(4)所述的构造缺陷检测图像，具体为：用一个3×3的掩膜扫描二值图像BI(i，j)，然后由以下公式求局部均值：
并以DetI(i，j)值作为灰度值构造缺陷检测图像。
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| CN114529545A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-05-24 | 天津理工大学 | 一种基于无人机的道路缺陷自动检测方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106124511A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-11-16 | 浙江大学 | 一种基于自适应亮度回归矫正的水果表面缺陷检测方法 |
| CN106250988A (zh) * | 2016-07-28 | 2016-12-21 | 武汉理工大学 | 基于样本特性的相关向量回归增量学习算法及系统 |
| CN108716904A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-30 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 基于有限测斜仪测点测值的坝体挠度获取方法 |
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| CN106250988A (zh) * | 2016-07-28 | 2016-12-21 | 武汉理工大学 | 基于样本特性的相关向量回归增量学习算法及系统 |
| CN108716904A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-30 | 水利部南京水利水文自动化研究所 | 基于有限测斜仪测点测值的坝体挠度获取方法 |
Cited By (2)
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