CN113554604A - 一种基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，包括以下步骤：S1：通过Kmeans聚类得到二值化阈值大小；S2：粗定位图像中对应熔喷布缺陷的可能区域，熔喷布缺陷包括过厚、过薄、破损、褶皱、污渍区域；S3：对粗定位后的图像进行逐级网格划分；S4：基于网格划分结果对缺陷区域进行关联性处理；S5：通过计算关联性值对熔喷布缺陷区域完成精准定位。本发明能够实现对熔喷布缺陷位置的精准定位，同时能保证检测的精度和速度。
Description
技术领域
本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法。
背景技术
由于非织造产业是21世纪一个新型的发展行业，所以其各方面的研究和技术都没有达到成熟的阶段，尤其是对非织造产品的检验和检测，是目前一大空缺；在纺织品生产过程中，质量控制与检测的关键点在于能否准确地获取织物中缺陷的具体位置。
在以往的熔喷布缺陷的检测方法中，通常是采用手感目测法、称重法等；手感目测法就是通过人的视觉和触觉来感受非织造材料的厚薄不匀；在自然光下，可以从材料表面明显的看出不匀，或者在光下观测该材料的透光性能来判断其厚薄不匀；但是，在最好的情况下，人的肉眼只能检测到60％的缺陷，并且织物的宽度不能超过2m，织物移动的速度不能超过30m/s；称重法是取一定面积的织物，分别称得各自的重量，然后按规定计算其平均值，并与标准值进行比较，求得标准值与平均值之间的误差，并以此误差来描述织物的厚度不匀；但是这两种方法在人工操作过程中比较容易形成较大的误差，效率低下，难以得到准确的检测结果。另外，模板搜索的方法，由于模板的大小直接决定缺陷轮廓的清晰程度，若模板尺寸较小，虽然会得到相对准确的缺陷区域轮廓外形，但会增加了大量的计算时间，使得检测效率低下；若模板尺寸较大，虽然提高了检测速度，但会产生漏检和错检，同时对噪声非常敏感。因此，需要提出一种方法用以精确找到缺陷的位置。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：通过Kmeans聚类算法和图像二值化处理找出图像中熔喷布缺陷位置，并对缺陷区域图像进行网格划分和关联性处理，最终实现对熔喷布缺陷位置的精准定位，同时能保证检测的精度和速度。
本发明所采用的技术方案：一种基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，包括以下步骤：
S1、对采集图像的通过Kmeans聚类分析；
S11：随机选取熔喷布图像上2个像素点μ1和μ2作为聚类质心点，表示存在2个簇C1和C2，对于熔喷布图像中的每个像素点，需要计算与质心μk的距离dk，公式如下：
式中，k∈1，2，
分别表示图像中第i个像素点x(i)的RGB三个通道值，
分别表示质心点μk的RGB三个通道值，根据距离dk的大小判断x(i)属于与其距离最近质心点μk的簇Ck，公式如下：
Ck：＝arg minkdk
S12：对于每个簇Ck，重新计算该簇质心点的值，公式如下：
式中，分母表示所属簇Ck的像素点个数，分子表示所属簇Ck的所有像素点x(i)与质心点μk的距离总和；
S13：重复步骤S11和S12直到质心点的值收敛，得到最终的质心点μ1和μ2，通过计算质心点μk的RGB三通道均值得到阈值H1和H2；
S2、粗定位图像中对应熔喷布缺陷的区域，熔喷布缺陷包括过厚、过薄、破损、褶皱、污渍区域；
步骤S2包括：
S21：图像二值化处理：对图像进行灰度化处理，判定灰度值在H1和H2之间的像素点为正常值，将其灰度值置为255，其余为缺陷区域，灰度值置为0，公式如下：
S22：图像形态学处理：对图像进行开运算和黑帽处理；
S3、对粗定位后的图像进行逐级网格划分；
步骤S3包括：
S31：对图像进行初步分割：经过形态学处理后的图像按固定区域大小进行分割，设定阈值P1，计算每个区域中灰度值为0的像素点个数占该区域总像素点个数的比例P，若P<P1则判定该区域为正常，反之为缺陷；
S32：对S31中判定为缺陷的区域进行逐级n×n网格划分，设定阈值P2、P3，依据S31中的判定标准，完成两级网格划分；
对初步处理后的熔喷布图像进行逐级的网格划分，有效解决了模板搜索方法存在的效率低下、漏检和缺陷轮廓模糊的缺点。
S4：基于网格划分结果对缺陷区域进行关联性处理；
步骤S4包括：
S41：确定关联性处理对象：对图像经过S3处理后判定为缺陷的区域，作为关联性处理对象；
S42：计算交并比值、关联性值：任取两个关联性处理对象A和B，计算A和B区域的关联性值GA,B，公式如下：
式中IA,B表示A和B的交并比值，AA,B表示A、B区域的最小外接矩形；
S5：通过计算关联性值对熔喷布缺陷区域完成精准定位；
步骤S5包括：
S51：对缺陷区域进行关联性判别：设定阈值R，对于任何2个缺陷区域，通过计算其关联性值G，若G小于R，则判定为两处缺陷区域，反之则判定为同一处缺陷区域；
S52：对缺陷的多块区域进行整合判别：对散点状缺陷形状分析，通过计算整个散点状区域的最小外接矩形占整个熔喷布图像的比例大小，设置阈值C，若小于C，则判定为一整块缺陷区域，反之则判定为多处缺陷区域。
本发明的有益效果是：
1、采用Kmeans聚类的方法获得设定簇中心点的像素值阈值大小，再对图像进行二值化处理，解决了复杂背景下熔喷布缺陷区域的初步提取。
2、通过计算网格划分后任意两个矩形框的关联性值大小，判断缺陷区域是否属于同一处缺陷，进一步对缺陷轮廓进行了优化，提高了识别的准确率。
附图说明
图1是本发明基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法流程图；
图2是本发明经过粗定位后的图像示意图；
图3是图像经过初步分割的示意图；
图4是图像经过第二级网格划分后的示意图；
图5是图像经过第三级网格划分后的示意图；
图6是图像经过步骤S4处理后的示意图
图7是图像经过第二级网格划分后的示意图；
图8是图像经过第三级网格划分后的示意图；
图9是图像是缺陷轮廓的优化的示意图；
图10是采用模板搜索法对熔喷布缺陷区域检测效果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，此图为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
如图1所示，一种基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，包括以下步骤：
熔喷布图像采集：在待检熔喷布上、下两侧对称布置一对长方体型半封闭箱体，两箱体正对熔喷布的一侧未封闭，形成封闭区域，用于隔绝外界光，工业相机安装在封闭区域内壁上方，在拍摄区域背面安装有线性照明光源对熔喷布进行照明，采集的图像如图2所示。
S1、对采集图像的通过Kmeans聚类分析，得到二值化阈值大小；
S2、粗定位图像中对应熔喷布缺陷的可能区域；
基于图像的灰度值，对于熔喷布图像中过薄区域和破损区域由于亮度高，则灰度值高；对于熔喷布过厚区域、褶皱或污渍等由于亮度低，则灰度值低；根据灰度值两极分化这一特点采用聚类算法获取两个阈值H1和H2，设Kmeans聚类质心点个数为2，表示存在2个簇C1和C2，随机选取熔喷布图像上2个像素点，计算剩余像素点与2个质心点的像素距离，从而重新计算该簇质心点的值，通过不断迭代直到质心点的值收敛，从而对图像进行二值化处理，效果如图3所示；因熔喷布生产时的不确定性和现场打光效果的影响，对处理后的二值化图像进行开运算和黑帽处理，可以将较小面积区域以及孤立点过滤掉，减小噪声的影响，处理后如图4效果；
S3、对粗定位后的图像进行逐级网格划分；
对二值化处理后的图像进行初步网格划分，使用海康威视600万像素工业相机拍摄的熔喷布图像尺寸为3072×2048像素，将图像进行12×8的网格划分，效果如图5；
S31：对图像进行初步分割：经过形态学处理后的图像按固定区域大小进行分割，设定阈值P1，计算每个区域中灰度值为0的像素点个数占该区域总像素点个数的比例P，若P<P1则判定该区域为正常，反之为缺陷；
对划分后的12×8个网格，设定阈值P1＝0.1，对网格划分后的每个区域进行判断，若像素为0的像素点个数占该区域总像素点个数的比例小于P1，则判定为正常区域，反之为缺陷区域，(为方便图像展示，将缺陷区域灰度值置为0，正常区域灰度值置为255)效果如图6所示；
S32：对S31中判定为缺陷的区域进行逐级n×n网格划分，设定阈值P2、P3，依据S31中的判定标准，完成两级网格划分；
对于判定为缺陷部分的矩形区域进行进一步4×4的网格划分，设定阈值P2＝0.2，若像素为0的像素点个数占该区域总像素点个数的比例小于P2，则判定为正常区域，反之为缺陷区域，效果如图7所示；再进一步进行4×4的网格划分，设定阈值P3＝0.4，依据S31中的判定标准，效果如图8所示，对于缺陷区域大小小于16pixel的作为噪声处理忽略不计；
基于模板搜索的熔喷布缺陷检测方法，以熔喷布图像尺寸为3072×2048pixel为例可见能较好地检测出熔喷布缺陷区域；进一步，采用模板搜索法对该熔喷布进行缺陷区域检测，过程中为了忽略检测意义不大、尺寸过小的缺陷区，且能尽量提高检测效率，采用了较大的模板尺寸，实际模板尺寸为16×16像素，设置模板总灰度值阈值为600，检测结果如图10所示。
将本发明的方法与基于模板搜索的熔喷布缺陷检测方法进行比较，对比图9、图10可以发现，利用模板搜索进行检测时，会将图像中的部分噪声识别为缺陷区域，出现假的缺陷区域，同时漏掉了本身较为连通的缺陷区中的部分区块，使得同一个较大的缺陷区域被分散成为若干小区块，并最终使得真、假缺陷区极为分散，难以聚类和整体评价。
此外，实际表明，在同一电脑下，用模板搜索法检测该熔喷布图像耗时2660ms，而采用本发明提供的方法检测耗时仅为6ms，因而本发明的方法在检测效率上也具有更大优势。
S4：基于网格划分结果对缺陷区域进行关联性处理；
S5：通过计算关联性值对熔喷布缺陷区域完成精准定位；
S51：对缺陷区域进行关联性判别：设定阈值R，对于任何2个缺陷区域，通过计算其关联性值G，若G小于R，则判定为两处缺陷区域，反之则判定为同一处缺陷区域；
阈值R为熔喷布图像中灰度值为0的像素点个数占该图像像素点总个数的比例。
S52：对缺陷的多块区域进行整合判别：对于特殊情况如缺陷形状形如散点状，通过计算整个散点状区域的最小外接矩形占整个熔喷布图像的比例大小，设置阈值C，若小于C，则判定为一整块缺陷区域，反之则判定为多处缺陷区域；
阈值C值为经验值，依据(第三级网格划分后的网格大小×散点区域所占的网格个数)/熔喷布图像总尺寸。
对于可能是散点区域的缺陷部分，通过计算其整个散点状区域的最小外接矩形占整个熔喷布图像的比例大小，对缺陷的多块区域进行整合判别，以此完成缺陷轮廓的优化，效果如图9所示。
本发明有益效果是：采用Kmeans聚类的方法获得设定簇中心点的像素值阈值大小，再对图像进行二值化处理，解决了复杂背景下熔喷布缺陷区域的初步提取。对初步处理后的熔喷布图像进行逐级的网格划分，相比于模板搜索存在的效率低下、漏检、错检的缺点，提高了识别定位的效率。通过计算网格划分后任意两个矩形框的关联性值大小，判断缺陷区域是否属于同一处缺陷，进一步对缺陷轮廓进行了优化，提高了识别的准确率。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (4)
1.一种基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对采集的图像通过Kmeans聚类分析；
步骤S1包括：
S11：随机选取熔喷布图像上2个像素点μ1和μ2作为聚类质心点，表示存在2个簇C1和C2，对于熔喷布图像中的每个像素点，需要计算与质心μk的距离dk，公式如下：
式中，k∈1，2，
分别表示图像中第i个像素点x(i)的RGB三个通道值，
分别表示质心点μk的RGB三个通道值，根据距离dk的大小判断x(i)属于与其距离最近质心点μk的簇Ck，公式如下：
Ck：＝argminkdk
S12：对于每个簇Ck，重新计算该簇质心点的值，公式如下：
式中，分母表示所属簇Ck的像素点个数，分子表示所属簇Ck的所有像素点x(i)与质心点μk的距离总和；
S13：重复步骤S11和S12直到质心点的值收敛，得到最终的质心点μ1和μ2，通过计算质心点μk的RGB三通道均值得到阈值H1和H2；
S2：粗定位图像中对应熔喷布缺陷的区域，包括如下步骤；
S21：图像二值化处理：对图像进行灰度化处理，判定灰度值在H1和H2之间的像素点为正常值，将其灰度值置为255，其余为缺陷区域，灰度值置为0，公式如下：
S22：图像形态学处理：对图像进行开运算和黑帽处理；
S3：对粗定位后的图像进行逐级网格划分；
S4：基于网格划分结果对缺陷区域进行关联性处理；
S5：通过计算关联性值对熔喷布缺陷区域完成精准定位。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31：对图像进行初步分割：经过形态学处理后的图像按固定区域大小进行分割，设定阈值P1，计算每个区域中灰度值为0的像素点个数占该区域总像素点个数的比例P，若P<P1则判定该区域为正常，反之为缺陷；
S32：对S31中判定为缺陷的区域进行逐级n×n网格划分，设定阈值P2、P3，依据S31中的判定标准，完成两级网格划分。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
S41：确定关联性处理对象：对图像经过S3处理后判定为缺陷的区域，作为关联性处理对象；
S42：计算交并比值、关联性值：任取两个关联性处理对象A和B，计算A和B区域的关联性值GA,B，公式如下：
式中IA,B表示A和B的交并比值，AA,B表示A、B区域的最小外接矩形。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
S51：对缺陷区域进行关联性判别：设定阈值R，对于任何2个缺陷区域，通过计算其关联性值G，若G小于R，则判定为两处缺陷区域，反之则判定为同一处缺陷区域；
S52：对缺陷的多块区域进行整合判别：对散点状缺陷形状分析，通过计算整个散点状区域的最小外接矩形占整个熔喷布图像的比例大小，设置阈值C，若小于C，则判定为一整块缺陷区域，反之则判定为多处缺陷区域。
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