CN110763682A - 一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统 - Google Patents

一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统，其通过获取待检测陶瓦的表面图像，利用颜色判别法对待检测陶瓦进行颜色分类；采用高斯滤波法对对待检测陶瓦的表面图像进行滤波，依据分类颜色对来滤波后的图像进行相应的图像增强；采用与分类颜色对应的二值化图像处理方法获取待检测陶瓦的二值化图像；对待检测陶瓦的二值化图像进行特征值提取，依据特征值进行待检测陶瓦的缺釉状态的检测，通过分类陶瓦的颜色进行不同的处理，提高陶瓦表面缺釉检测的准确度，同时，通过提取对应的二值化值可以简化图像检测的计算，提高陶瓦表面缺釉检测的速度。

Description

一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统
技术领域
本发明属于图像检测领域，具体涉及一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统。
背景技术
中国陶瓦的历史悠久，智慧的古人们发明的陶瓦，对现代陶瓦建筑的发展与改良奠定了基础。从最早的茅草屋顶，到后来屋顶铺设陶瓦，陶瓦的发展也见证了我国早期历史文明和陶瓦制作工艺的发展。现如今，陶瓦已不仅是用来遮风挡雨的建筑材料，人们也越来越重视陶瓦的装饰作用及其他功能。
然而，在陶瓦生产过程中，由于各种原因例如生产工艺、生产环境因素、生产设备等的影响，生产出来的陶瓦产品可能会产生各种各样的缺陷，常见的缺陷包括缺釉、崩角、色差、裂纹、鼓包等情况。当前工业生产的所有陶瓦大多数由传统的人工进行筛选，工人用肉眼观察，由于变化的环境、漫长的工作时间，会使人产生视觉疲劳，影响陶瓦产品的质量。
基于视觉检测技术在玻璃、薄膜、钢板、锯条等工业缺陷检测上已得到了广泛的应用，但应用于陶瓦检测方面较少。由于陶瓦缺釉是陶瓦产品中形态复杂、难以检测的表面缺陷之一，可利用机器视觉对卫生陶瓷的缺釉进行过检测。该方法检测效率快，稳定性高，然而陶瓦产品表面为立体结构并存在大量花纹，对于陶瓦的缺釉检测造成严重干扰，因而，应用该方法对陶瓦的缺釉检测的准确度并不高。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种，其通过颜色判别法对待检测陶瓦进行颜色分类，依据分类颜色采用不同的二值化图像处理方法得到二值化图像，通过提取二值化图像的特征值进行缺釉状态的检测，从而提高陶瓦表面缺釉检测的准确度和检测效率。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种陶瓦表面缺釉检测方法，包括如下步骤：
S1.获取待检测陶瓦的表面图像，利用颜色判别法对待检测陶瓦进行颜色分类；
S2.采用高斯滤波法对待检测陶瓦的表面图像进行滤波，依据分类颜色对来滤波后的图像进行相应的图像增强；
S3.采用与分类颜色对应的二值化图像处理方法获取待检测陶瓦的二值化图像；
S4.对待检测陶瓦的二值化图像进行特征值提取，依据特征值进行待检测陶瓦的缺釉状态的检测。
作为本发明的进一步改进，颜色判别法具体为：
对获取的表面图像进行颜色空间转换，得到HSV格式的图片；对HSV格式的图片进行截取，求得截取部分的H、S、V三个通道的均值；通过对比三个通道的均值大小进行待检测陶瓦的颜色判别。
作为本发明的进一步改进，步骤S2具体为：待检测陶瓦的颜色为第一颜色时，将滤波后的图像转换为NTSC格式的增强图像。
作为本发明的进一步改进，对于NTSC格式的增强图像，分别对增强图像的二通道和三通道图像进行全局阈值分割得到二值化图像，使用最大类间方差法获取参考阈值，利用形态学处理对二通道的二值化图像进行腐蚀运算；将二通道的腐蚀运算后的二值化图像与三通道的二值化图像进行融合，获得待检测图像的二值化图像。
作为本发明的进一步改进，步骤S2具体为：待检测陶瓦的颜色为第二颜色时，将滤波后的图像转换为HSV格式的增强图像。
作为本发明的进一步改进，对于HSV格式的增强图像，利用明暗异常检测算法获得待检测图像的二值化图像。
作为本发明的进一步改进，明暗异常检测算法具体为：
对HSV格式的增强图像进行归一化处理，对归一化图像的陶瓦区域进行等间距分割，计算分割区域的方差和均值得到异常像素点阈值，像素值小于异常像素点阈值即为异常像素点。
作为本发明的进一步改进，步骤S4具体为：对待检测陶瓦的二值化图像进行连通域提取，从而计算出待检测陶瓦缺釉的长度L、面积S以及连通域的数目N；
待检测陶瓦缺釉的长度和面积具体为：
Figure BDA0002208095100000022
其中，Nx为二值化图像的x方向上的像素总和，Ny为二值化图像的y方向上的像素总和，n为连通域的数目，R为每一块连通域的像素大小；
当L大于阈值TH1，则为存在缺釉；当L小于阈值TH1，则为不存在缺釉。
作为本发明的进一步改进，判断多个连通域是否属于同一个缺釉，具体的计算式为：
Figure BDA0002208095100000031
其中，相邻几个连通域中最大连通域的质心坐标为(x0,y0)，其他质心坐标为(xα,yα),α∈N且α≠0，d为质心坐标之间的距离阈值。
为实现上述目的，按照本发明的另一个方面，提供了一种陶瓦表面缺釉检测系统，其包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，存储单元存储有计算机程序，当程序被处理单元执行时，使得处理单元执行上述方法的步骤。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明的一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统，其通过颜色判别法对待检测陶瓦进行颜色分类，依据分类颜色采用不同的二值化图像处理方法得到二值化图像，通过提取二值化图像的特征值进行缺釉状态的检测，通过分类陶瓦的颜色进行不同的处理，提高陶瓦表面缺釉检测的准确度，同时，通过提取对应的二值化值可以简化图像检测的计算，提高陶瓦表面缺釉检测的速度。
本发明的一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统，将陶瓦的彩色图像转换成NTSC格式，NTSC格式的图片适应不同光照强度的场合，可以有效的应用于彩色图片，选用NTSC格式的二通道和三通道，转换之后，缺陷部分与背景对比度明显增强。
本发明的一种陶瓦表面缺釉检测方法及系统，为了使缺陷部分更加明显，需要把蓝陶瓷瓦的彩色图转换成HSV格式的图片，采用HSV的二通道图片，HSV格式的图片二通道图片包含色彩信息，消去强度分量的影响，可以很好的处理彩色图片。转换之后的HSV二通道图片的，缺陷部分与背景对比度增加，便于下一步缺陷异常检测。
附图说明
图1是本发明实施例的一种陶瓦表面缺釉检测方法的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面结合具体实施方式对本发明进一步详细说明。
图1是本发明实施例的一种陶瓦表面缺釉检测方法的示意图。如图1所示，一种陶瓦表面缺釉检测方法，其包括如下步骤：
S1.获取待检测陶瓦的表面图像，利用颜色判别法对待检测陶瓦进行颜色分类；
具体地，颜色判别法具体为：
对获取的表面图像进行颜色空间转换，得到HSV格式的图片；对HSV格式的图片进行截取，求得截取部分的H、S、V三个通道的均值；通过对比三个通道的均值大小进行待检测陶瓦的颜色判别；
作为一个示例，可利用工控机(Intel(R)Core(TM)i7–6700K CPU@4.00GHz、32GB内存、64位Windows7操作系统)对陶瓦表面图像进行处理，以实现待检测陶瓦的颜色分类。
S2.采用高斯滤波法对待检测陶瓦的表面图像进行滤波，依据分类颜色对来滤波后的图像进行相应的图像增强；
采用预设规格的高斯滤波器进行滤波，作为一个示例，可选取模板大小为7x7、方差为2的高斯滤波器，当然，示例中高斯滤波器的参数仅为一个示例，可依据表面图像的规格进行相应的调整；
其中，高斯滤波法对应的高斯函数的表达式和滤波后的图像分别为：
Figure BDA0002208095100000041
g(x，y)＝f(x，y)*h(x，y)
其中，*为二维卷积，f(x,y)为原始图像的像素值函数，h(x,y)为高斯滤波函数，g(x,y)为平滑后的图像的像素值函数，x和y分别为图像像素点的横坐标和纵坐标，σ为高斯滤波算子的均值；
作为本发明的一个优选的实施例，待检测陶瓦的颜色为第一颜色时，将滤波后的图像转换为NTSC格式的增强图像；当然，红色仅为一个示例，第一颜色还可以为其他适合转换NTSC格式的增强图像的颜色，如灰色等颜色的陶瓦。
作为本发明的一个优选的实施例，待检测陶瓦的颜色为第二颜色时，将滤波后的图像转换为HSV格式的增强图像；当然，蓝色仅为一个示例，第二颜色还可以为其他适合转换NTSC格式的增强图像的颜色，如灰色等颜色的陶瓦。
S3.采用与分类颜色对应的二值化图像处理方法获取待检测陶瓦的二值化图像；
对于NTSC格式的增强图像，分别对增强图像的二通道和三通道图像进行全局阈值分割得到二值化图像，使用最大类间方差法获取参考阈值，利用形态学处理对二通道的二值化图像进行腐蚀运算；将二通道的腐蚀运算后的二值化图像与三通道的二值化图像进行融合，获得待检测图像的二值化图像；
具体为，全局阈值分割具体为：
其中，F(x,y)为颜色空间转换后的图像，通过全局阈值分割得到二值化图像为b(x,y)；
形态学处理腐蚀运算具体为：
Figure BDA0002208095100000052
表示结构元素P对I进行腐蚀操作；
对于HSV格式的增强图像，利用明暗异常检测算法获得待检测图像的二值化图像；
明暗异常检测算法具体为:
对HSV格式的增强图像进行归一化处理，对归一化图像的陶瓦区域进行等间距分割，计算分割区域的方差和均值，计算分割区域的方差和均值得到异常像素点阈值，像素值小于异常像素点阈值即为异常像素点，
其中，f(x,y)为原始图像的像素值函数，A×B为分割区域尺寸，
d＝μ-3σ
当f(x,y)小于d时，其对应的像素点为异常点，由此可以得二值化的结果；
S4.对待检测陶瓦的二值化图像进行特征值提取，依据特征值进行待检测陶瓦的缺釉状态的检测。
对待检测陶瓦的二值化图像进行连通域提取，从而计算出待检测陶瓦缺釉的长度L、面积S以及连通域的数目N；
待检测陶瓦缺釉的长度和面积具体为：
Figure BDA0002208095100000061
Figure BDA0002208095100000062
其中，Nx为二值化图像的x方向上的像素总和，Ny为二值化图像的y方向上的像素总和，n为连通域的数目，R为每一块连通域的像素大小；
当L大于阈值TH1，则为存在缺釉；当L小于阈值TH1，则为不存在缺釉；
当存在多个连通域时，相邻几个连通域中最大连通域的质心坐标为(x0,y0)，其他质心坐标为(xα,yα),α∈N且α≠0。
判断多个连通域是否属于同一个缺釉，具体的计算式为：
Figure BDA0002208095100000063
其中，d为质心坐标之间的距离阈值。
可面积S用来进行对缺釉等级的分类，作为一个示例，可以将其划分为优等品，一等品，合格品；
作为一个示例，提取陶瓦缺釉的特征参数并对缺釉进行分类，并显示不同缺釉的特征参数和类型，设定当L小于30像素，缺釉数目为0时为不存在缺釉，分类为优等品，当缺釉长度L大于30像素小于100像素则为存在缺釉，分类为一等品，当L大于100像素小于200像素或者缺釉数目大于3时，分类为合格品，当L大于200像素时分类为废品，这里阈值TH1设为30，阈值d设为100，当然L、TH1和d的值可以依据相应的检测需要进行相应的调整。
作为一个示例，分别采用最大熵法、sobel算法、离散小波变换和本发明的一种陶瓦表面缺釉检测方法对一批陶瓦的缺釉状态进行相应的检测，其中，最大熵法采用灰度变换和中值滤波，再用最大熵法对图像分割，最后通过形态学提取缺陷；sobel算法是对原图像的红色通道和中值滤波预处理，再用边缘检测sobel对图像处理。离散小波变换采用原图像的红色通道，结合形态学滤波和离散小波变换的方法对图像处理；离散小波变换对预处理的图像做二层小波分解，提取小波变换的低频图像，利用形态学处理低频图像，然后通过差影法提取目标，接着对小波变换其他分量图像做滤波，最后通过小波重构，提取缺陷。表1为现有技术方案和本发明实施例的检测方法的对比示意表，从表1可以看出，本发明实施例的一种陶瓦表面缺釉检测方法以很好地从复杂背景中提取出缺釉，准确率较高。
表1现有技术方案和本发明实施例的检测方法的对比示意表
Figure BDA0002208095100000071
一种陶瓦表面缺釉检测系统，其包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，存储单元存储有计算机程序，当程序被处理单元执行时，使得处理单元执行上述方法的步骤。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取待检测陶瓦的表面图像，利用颜色判别法对待检测陶瓦进行颜色分类；
S2.采用高斯滤波法对待检测陶瓦的表面图像进行滤波，依据分类颜色对来滤波后的图像进行相应的图像增强；
S3.采用与分类颜色对应的二值化图像处理方法获取待检测陶瓦的二值化图像；
S4.对待检测陶瓦的二值化图像进行特征值提取，依据特征值进行待检测陶瓦的缺釉状态的检测。
2.根据权利要求1所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，所述颜色判别法具体为：
对获取的表面图像进行颜色空间转换，得到HSV格式的图片；对HSV格式的图片进行截取，求得截取部分的H、S、V三个通道的均值；通过对比三个通道的均值大小进行待检测陶瓦的颜色判别。
3.根据权利要求1或2所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，步骤S2具体为：待检测陶瓦的颜色为第一颜色时，将滤波后的图像转换为NTSC格式的增强图像。
4.根据权利要求3所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，对于NTSC格式的增强图像，分别对增强图像的二通道和三通道图像进行全局阈值分割得到二值化图像，使用最大类间方差法获取参考阈值，利用形态学处理对二通道的二值化图像进行腐蚀运算；将二通道的腐蚀运算后的二值化图像与三通道的二值化图像进行融合，获得待检测图像的二值化图像。
5.根据权利要求1或2所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，步骤S2具体为：待检测陶瓦的颜色为第二颜色时，将滤波后的图像转换为HSV格式的增强图像。
6.根据权利要求5所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，对于HSV格式的增强图像，利用明暗异常检测算法获得待检测图像的二值化图像。
7.根据权利要求6所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，所述明暗异常检测算法具体为：
对HSV格式的增强图像进行归一化处理，对归一化图像的陶瓦区域进行等间距分割，计算分割区域的方差和均值得到异常像素点阈值，像素值小于异常像素点阈值即为异常像素点。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，步骤S4具体为：对待检测陶瓦的二值化图像进行连通域提取，从而计算出待检测陶瓦缺釉的长度L、面积S以及连通域的数目N；
待检测陶瓦缺釉的长度和面积具体为：
Figure FDA0002208095090000022
其中，Nx为二值化图像的x方向上的像素总和，Ny为二值化图像的y方向上的像素总和，n为连通域的数目，R为每一块连通域的像素大小；
当L大于阈值TH1，则为存在缺釉；当L小于阈值TH1，则为不存在缺釉。
9.根据权利要求8所述的一种陶瓦表面缺釉检测方法，其特征在于，判断多个连通域是否属于同一个缺釉，具体的计算式为：
Figure FDA0002208095090000023
其中，相邻几个连通域中最大连通域的质心坐标为(x0,y0)，其他质心坐标为(xα,yα),α∈N且α≠0，d为质心坐标之间的距离阈值。
10.一种陶瓦表面缺釉检测系统，其特征在于，其包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行权利要求1～9中任一权利要求所述方法的步骤。
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