CN115049656A - 硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法 - Google Patents

硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法 Download PDF

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CN115049656A CN202210971178.5A CN202210971178A CN115049656A CN 115049656 A CN115049656 A CN 115049656A CN 202210971178 A CN202210971178 A CN 202210971178A CN 115049656 A CN115049656 A CN 115049656A
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Abstract

本发明涉及数据处理与识别领域，具体涉及硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法。方法包括：利用电子设备对硅钢表面图像进行图形识别，得到疑似缺陷区域的图像；对疑似缺陷区域进行数据处理，得到缺陷内侧对应的区域和缺陷外侧对应的区域；根据缺陷内侧区域的熵图像、包围缺陷边缘的环形区域像素点的梯度方向和缺陷内侧区域像素点的灰度值，计算纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标；根据这三个指标识别缺陷类别。该方法是一种利用可见光图像测试或者分析硅钢的方法，具体是测试硅钢表面缺陷的存在。该方法可以实现新材料检测、计量、相关标准化、认证认可服务等。本发明能够对硅钢缺陷进行准确识别与分类。

Description

硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法
技术领域
本发明涉及数据处理与识别技术领域，具体涉及硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法。
背景技术
硅钢具有导磁率高、矫顽力低、电阻系数大等特性，它主要应用于电力电子、军事和工业生产等重要领域。硅钢作为一种重要的软磁合金，具有脆性大、延展性低等特点，并由于轧制工艺缺陷，乳化液等原因，轧后产品容易出现不同类型的表面缺陷，缺陷的存在可能会降低产品的使用寿命和性能。在电机类产品生产中，对硅钢表面质量的要求很高，即使是微小缺陷也可能会影响产品的性能，因此对硅钢表面的缺陷检测是非常重要的环节之一。
发明内容
为了解决现有方法存在的难以准确提取硅钢表面图像中的缺陷区域并对缺陷进行分类的问题，本发明的目的在于提供一种硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，所采用的技术方案具体如下：
本发明提供了一种硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，该方法包括以下步骤：
获取待检测的硅钢表面图像；
根据所述待检测的硅钢表面图像，得到疑似缺陷区域的图像；对所述疑似缺陷区域的图像进行超像素分割，根据各超像素块内像素点的灰度均值，得到缺陷内侧对应的区域和缺陷外侧对应的区域；
根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标；获取包围缺陷边缘的环形区域；根据所述环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标；根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标；
根据所述纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标，判断待检测的硅钢表面图像的缺陷类别。
优选的，所述根据所述待检测的硅钢表面图像，得到疑似缺陷区域的图像，包括：
计算待检测的硅钢表面图像中各像素点的纹理方向角；
利用设定大小的滑窗对待检测的硅钢表面图像进行检测，计算滑窗对应的待检测的硅钢表面图像各区域像素点的灰度均值；
根据所述各像素点的纹理方向角和各区域像素点的灰度均值，得到疑似缺陷区域的图像。
优选的，所述根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标，包括：
根据标准硅钢表面图像对应的熵图像中各元素对应的熵值，得到标准纹理熵值；
计算缺陷内侧对应的区域对应的熵图像中各元素对应的熵值与所述标准纹理熵值的欧氏距离；根据所述欧氏距离，得到缺陷区域的纹理纯度显著性指标。
优选的，所述获取包围缺陷边缘的环形区域，包括：
根据缺陷内侧对应的区域内像素点的数量计算跨度值；
以缺陷内侧对应的区域的边缘线为中心，根据所述跨度值，得到包围缺陷边缘的环形区域的第一边界和第二边界；
根据所述环形区域的第一边界和第二边界，得到包围缺陷边缘的环形区域。
优选的，所述根据所述环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标，包括：
将包围缺陷边缘的环形区域划分为设定个数的区域，对于任一区域：根据该区域中各像素点的梯度方向，得到该区域对应的方向梯度直方图；根据该区域中各像素点的纹理方向角，得到该区域的平均纹理主方向；
根据标准的硅钢表面图像中各像素点的梯度方向，得到标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图；根据标准的硅钢表面图像中各像素点的纹理方向角，得到标准纹理主方向；
根据环形区域的各区域对应的方向梯度直方图、环形区域的各区域的平均纹理主方向、标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图和标准纹理主方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标。
优选的，采用如下公式计算缺陷边界的纹理方向显著性指标：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为缺陷边界的纹理方向显著性指标，
Figure 728865DEST_PATH_IMAGE004
为缺陷边界环形区域中第
Figure 972764DEST_PATH_IMAGE005
个区域的方向梯度直方图中第
Figure 224754DEST_PATH_IMAGE006
个灰度区间对应的频率，
Figure 186894DEST_PATH_IMAGE007
为缺陷边界环形中第
Figure 316786DEST_PATH_IMAGE005
个区域的平均纹理主方向，
Figure 415192DEST_PATH_IMAGE008
为标准纹理主方向，
Figure 838083DEST_PATH_IMAGE009
为标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图中第
Figure 287519DEST_PATH_IMAGE006
个灰度区间对应的频率，
Figure 391742DEST_PATH_IMAGE010
为第一权重，
Figure 843189DEST_PATH_IMAGE011
为第二权重，
Figure 30457DEST_PATH_IMAGE012
为结构相似度的调节参数。
优选的，所述根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标，包括：
根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，分别计算缺陷内侧对应的区域对应的方差、均值、峭度、歪度、熵和能量，构建缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量；所述缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量中的元素分别为方差、均值、峭度、歪度、熵和能量；
根据标准的硅钢表面图像中各像素点的灰度值，分别计算标准的硅钢表面图像对应的方差、均值、峭度、歪度、熵和能量，构建标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量；所述标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量中的元素分别为方差、均值、峭度、歪度、熵和能量；
根据所述缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量和标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标。
优选的，采用如下公式计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标：
Figure 373714DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 609523DEST_PATH_IMAGE014
为缺陷区域的纹理颜色显著性指标，
Figure 918407DEST_PATH_IMAGE015
为六维灰度特征向量中第
Figure 948680DEST_PATH_IMAGE015
个元素，
Figure 903866DEST_PATH_IMAGE016
为缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量中的第
Figure 677787DEST_PATH_IMAGE015
个元素，
Figure 103827DEST_PATH_IMAGE017
为标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量中的第
Figure 39422DEST_PATH_IMAGE015
个元素，
Figure 357271DEST_PATH_IMAGE018
为结构相似度的调节参数。
优选的，所述根据所述纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标，判断待检测的硅钢表面图像的缺陷类别，包括：
将所述纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标输入到目标神经网络中，得到待检测的硅钢表面图像的缺陷类别；
所述目标神经网络的训练过程为：
获取多个不同类别的样本缺陷对应的图像；根据各样本缺陷对应的图像，得到各样本缺陷对应的图像的纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标；
对各样本缺陷对应的图像进行打标签处理，将各样本缺陷对应的图像的纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标作为目标神经网络的输入，对目标神经网络进行训练，得到训练好的目标神经网络。
本发明具有如下有益效果：本发明根据硅钢表面不同缺陷的不同特征，对待检测的硅钢的缺陷种类进行判断。首先根据待检测的硅钢表面图像，得到疑似缺陷区域的图像；然后采用超像素分割算法得到缺陷内侧对应的区域和缺陷外侧对应的区域；接下来本发明根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标；获取包围缺陷边缘的环形区域；根据环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标；根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标；最后根据纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标，判断待检测的硅钢表面图像的缺陷类别。该方法是一种利用光学手段（具体是利用可见光图像），测试或者分析硅钢表面的方法，具体是测试硅钢表面缺陷的存在。该方法能够应用于新材料相关服务，可以实现新材料检测、计量、相关标准化、认证认可服务等。本发明提供的方法能够根据不同缺陷的不同特征，对缺陷进行准确分类。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明所提供的一种硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法的流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法进行详细说明如下。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法的具体方案。
硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法实施例
现有方法存在难以准确提取硅钢表面图像中的缺陷区域并对缺陷进行分类的问题。为了解决上述问题，本实施例提出了硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，如图1所示，本实施例的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法包括以下步骤：
步骤S1，获取待检测的硅钢表面图像。
在生产过程中，常见的硅钢表面缺陷主要有异物压入表面、凹痕和孔洞等。异物压入表面缺陷是指外界异物粘附在硅钢表面经轧制、挤压形成的点状、线状、块状缺陷，异物压入表面缺陷是在一个小范围内发生了突起，在这个小范围内，纹理发生了中断，突起处颜色较深，不包含纹理信息。凹痕缺陷边缘处的纹理方向发生轻微的偏转，且边缘较细，凹痕内包含纹理信息，但是凹痕内的纹理要比凹痕外的纹理颜色深。孔洞缺陷形成的原因：一是连铸生产工序不合理，导致铸坯出现皮下卷渣、夹渣、气泡、针状气孔等夹杂缺陷，使钢板局部区域强度弱化，在轧制过程中形成孔洞；二是轧制生产工序不恰当，如板坯跑偏造成局部区域边部折叠或板形不良造成粘辊和变形不均匀，导致孔洞的产生，孔洞边缘处的纹理方向发生了较强烈的偏转，且边缘较粗，偏转后的纹理终止于孔洞内侧。
本实施例利用工业相机采集待检测的硅钢图像，并对该图像进行灰度化处理，然后对灰度图像进行去噪处理，最终得到待检测的硅钢表面图像。图像灰度化、图像去噪均为现有技术，此处不再赘述。
步骤S2，根据所述待检测的硅钢表面图像，得到疑似缺陷区域的图像；对所述疑似缺陷区域的图像进行超像素分割，根据各超像素块内像素点的灰度均值，得到缺陷内侧对应的区域和缺陷外侧对应的区域。
本实施例首先判断待检测的硅钢表面图像是否存在缺陷，若存在缺陷，则先找到缺陷的粗略位置，再根据缺陷像素点的特征，判断缺陷的类别。
该步骤的目的是获取待检测的硅钢表面图像的缺陷区域的粗略位置。具体过程如下：首先对于待检测的硅钢表面图像中任一像素点，计算该像素点对应的
Figure 997200DEST_PATH_IMAGE019
矩阵，根据该像素点对应的
Figure 716894DEST_PATH_IMAGE019
矩阵，采用
Figure 324855DEST_PATH_IMAGE020
算法计算该像素点的主成分方向的角度
Figure 457896DEST_PATH_IMAGE021
，该角度表征该像素点的纹理方向，因此将该角度
Figure 573620DEST_PATH_IMAGE021
作为该像素点的纹理方向角，将该像素点的纹理方向角
Figure 272454DEST_PATH_IMAGE021
和基准纹理方向角
Figure 337404DEST_PATH_IMAGE022
的差值的绝对值作为该像素点的纹理方向偏角
Figure 426582DEST_PATH_IMAGE023
，即
Figure 345997DEST_PATH_IMAGE024
，其中基准纹理方向角
Figure 102600DEST_PATH_IMAGE022
的获取过程为：对于无缺陷的标准硅钢表面图像：计算该图像中像素点的纹理方向角的均值
Figure 317943DEST_PATH_IMAGE022
，并将该均值
Figure 97680DEST_PATH_IMAGE022
作为基准纹理方向角；设置纹理方向偏角阈值
Figure 555207DEST_PATH_IMAGE025
。然后本实施例选取
Figure 166316DEST_PATH_IMAGE026
大小的滑动窗口，
Figure 316675DEST_PATH_IMAGE027
为设定值，设置滑动窗口滑动步长
Figure 144560DEST_PATH_IMAGE028
，滑动窗口在待检测硅钢表面图像上滑动的时候对滑动窗口内部进行灰度均值的求取和纹理方向的判定，计算滑动窗口内对应的像素点的灰度均值，同时计算无缺陷的标准硅钢表面图像中像素点的灰度均值
Figure 140198DEST_PATH_IMAGE029
，然后计算滑动窗口内对应的像素点的灰度均值与
Figure 605815DEST_PATH_IMAGE029
的差值的绝对值
Figure 723812DEST_PATH_IMAGE030
，设置灰度阈值
Figure 776344DEST_PATH_IMAGE031
，判断
Figure 575673DEST_PATH_IMAGE030
是否大于
Figure 833479DEST_PATH_IMAGE031
，或者出现
Figure 325640DEST_PATH_IMAGE032
个像素的纹理方向偏角
Figure 98424DEST_PATH_IMAGE033
时，则判定滑动窗口对应的区域为疑似缺陷区域，对所有疑似缺陷区域求并集得到缺陷区域的粗略位置。在具体应用中，
Figure 199979DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 702504DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 99988DEST_PATH_IMAGE031
的值根据具体情况进行设置。
本实施例采用超像素分割算法
Figure 891226DEST_PATH_IMAGE034
对疑似缺陷区域的图像进行超像素块分割，设定超像素块的个数
Figure 533822DEST_PATH_IMAGE035
，得到100个超像素块。超像素分割算法
Figure 94117DEST_PATH_IMAGE034
为现有方法，此处不再赘述。本实施例对得到的超像素块进行聚类，区分缺陷外侧
Figure 396922DEST_PATH_IMAGE036
和缺陷内侧
Figure 675457DEST_PATH_IMAGE037
两部分，由于缺陷内侧
Figure 118814DEST_PATH_IMAGE037
相对于缺陷外侧
Figure 533615DEST_PATH_IMAGE036
的灰度值较小，而且缺陷外侧
Figure 210584DEST_PATH_IMAGE036
和缺陷内侧
Figure 710835DEST_PATH_IMAGE037
区域内的灰度值变化都不大，因此本实施例基于超像素块的颜色距离和空间距离将超像素块重新聚成两类
Figure 928190DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 964541DEST_PATH_IMAGE037
，具体过程为：对于任一超像素块：根据该超像素块中各像素点的灰度值，计算该超像素块的灰度均值；将灰度均值最小的超像素块作为
Figure 874729DEST_PATH_IMAGE037
初始的中心超像素块
Figure 659014DEST_PATH_IMAGE038
，同时将灰度均值最大的超像素块作为
Figure 945639DEST_PATH_IMAGE036
初始的中心超像素块
Figure 567988DEST_PATH_IMAGE039
，然后对于除超像素块
Figure 914655DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 61603DEST_PATH_IMAGE038
之外的任一超像素块：分别计算该超像素块与中心超像素块
Figure 620760DEST_PATH_IMAGE039
和该超像素块与中心超像素块
Figure 864660DEST_PATH_IMAGE038
的颜色距离和空间距离的大小；根据颜色距离和空间距离的大小将超像素块分到
Figure 680431DEST_PATH_IMAGE036
或
Figure 376992DEST_PATH_IMAGE037
类；然后对得到的
Figure 5419DEST_PATH_IMAGE036
或
Figure 103825DEST_PATH_IMAGE037
类中分别将灰度均值为中值的超像素块作为
Figure 290831DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 740267DEST_PATH_IMAGE037
类的中心超像素块
Figure 578910DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 797401DEST_PATH_IMAGE038
，继续上述步骤，直到
Figure 656773DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 829391DEST_PATH_IMAGE037
类的中心超像素块不再发生改变。至此，得到两类超像素块，其中，
Figure 799621DEST_PATH_IMAGE036
类为疑似缺陷外侧对应的区域，
Figure 669357DEST_PATH_IMAGE037
类为疑似缺陷内侧对应的区域。
步骤S3，根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标；获取包围缺陷边缘的环形区域；根据所述环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标；根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标。
异物的缺陷内侧区域内颜色比较深，且无硅钢表面纹理，在异物边缘处（
Figure 699629DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 356613DEST_PATH_IMAGE037
交界处）的纹理几乎没有弯曲；凹痕在其缺陷内侧区域
Figure 599376DEST_PATH_IMAGE037
内纹理颜色比较深，且有硅钢表面纹理，在凹痕边缘处的纹理有轻微程度地弯曲；孔洞的缺陷内侧区域
Figure 792460DEST_PATH_IMAGE037
内颜色比较深，且无硅钢表面纹理，在孔洞边缘处的纹理的弯曲程度较大。基于上述分析，本实施例分别对缺陷内侧
Figure 259213DEST_PATH_IMAGE037
区域进行纹理纯度显著性检测和纹理颜色显著性检测，对缺陷外侧
Figure 140844DEST_PATH_IMAGE036
和缺陷内侧
Figure 452877DEST_PATH_IMAGE037
区域的交界区域进行纹理方向显著性检测，进而区分异物、凹痕和孔洞三类硅钢表面缺陷。
步骤S3-1，根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标。
纹理纯度显著性表征纹理出现的频率，硅钢表面纹理有一定的方向，本实施例采用灰度共生矩阵在缺陷内侧
Figure 500467DEST_PATH_IMAGE037
区域提取纹理信息。具体的，对于缺陷内侧
Figure 872543DEST_PATH_IMAGE037
区域中的任一像素点
Figure 504119DEST_PATH_IMAGE040
：将该像素点和与该像素点设定距离的像素点
Figure 619842DEST_PATH_IMAGE041
作为一组点对，分别以像素点
Figure 521939DEST_PATH_IMAGE040
和像素点
Figure 330495DEST_PATH_IMAGE041
为中心点，建立
Figure 186718DEST_PATH_IMAGE042
大小的窗口，分别计算这两个窗口中缺陷内侧
Figure 309395DEST_PATH_IMAGE037
区域的像素点的灰度共生矩阵，将这组点对中两个像素点对应的灰度值
Figure 65998DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 779876DEST_PATH_IMAGE044
组成一组灰度点对
Figure 409482DEST_PATH_IMAGE045
，在
Figure 663746DEST_PATH_IMAGE042
大小的窗口内统计每种灰度点对出现的频率，异物和孔洞这两类缺陷内侧区域的纹理相对于无缺陷的标准硅钢表面图像的纹理来说，纹理非均匀程度更高，本实施例采用对灰度共生矩阵求取熵值来衡量纹理的非均匀程度，即：
Figure 274856DEST_PATH_IMAGE046
其中，
Figure 425215DEST_PATH_IMAGE047
为熵图像上第
Figure 256030DEST_PATH_IMAGE005
行和第
Figure 986088DEST_PATH_IMAGE006
列像素点对应的熵值，
Figure 717284DEST_PATH_IMAGE048
为第
Figure 38544DEST_PATH_IMAGE005
行和第
Figure 261715DEST_PATH_IMAGE006
列像素点对应的灰度共生矩阵，
Figure 559579DEST_PATH_IMAGE049
为熵图像的总行数或总列数。本实施例设置
Figure 145281DEST_PATH_IMAGE050
的取值为5，在具体应用中，
Figure 168600DEST_PATH_IMAGE050
的取值根据具体情况进行设置。
在得到缺陷内侧
Figure 472543DEST_PATH_IMAGE037
区域上熵图像后，计算熵图像上每个元素对应的熵值与标准纹理熵值的欧氏距离，根据每个元素对应的熵值与标准纹理熵值的欧氏距离，计算欧氏距离的均值
Figure 311448DEST_PATH_IMAGE051
，本实施例将欧氏距离的均值
Figure 751657DEST_PATH_IMAGE051
作为缺陷区域的纹理纯度显著度指标。其中，标准纹理熵值的计算方法为：采用上述方法得到标准硅钢表面图像对应的标准熵图像，根据标准熵图像上每个元素对应的熵值，计算熵值的均值，将熵值的均值作为标准纹理熵值。熵的计算方法为公知方法，此处不再详细赘述。
步骤S3-2，获取包围缺陷边缘的环形区域；根据所述环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标。
纹理方向显著性表征区域内的出现的纹理方向相对于纹理主方向
Figure 86823DEST_PATH_IMAGE008
的占比。标准硅钢表面的纹理有一定的方向，当硅钢表面出现缺陷时，纹理方向会发生改变。
本实施例在缺陷外侧
Figure 612482DEST_PATH_IMAGE036
区域和缺陷内侧
Figure 19193DEST_PATH_IMAGE037
区域的边缘交界处以跨度
Figure 78022DEST_PATH_IMAGE052
分别在
Figure 380828DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 456100DEST_PATH_IMAGE037
内求取包围缺陷边缘的环形区域的两个边界，将
Figure 400922DEST_PATH_IMAGE037
区域外侧的边界记为第一边界，将
Figure 317188DEST_PATH_IMAGE037
区域内侧的边界记为第二边界，根据第一边界和第二边界得到第一边界和第二边之间的环形区域，其中，缺陷外侧
Figure 56474DEST_PATH_IMAGE036
区域和缺陷内侧
Figure 291146DEST_PATH_IMAGE037
区域的边缘交界为
Figure 711763DEST_PATH_IMAGE037
区域的边缘，即缺陷边缘，
Figure 981070DEST_PATH_IMAGE053
为缺陷内侧
Figure 655372DEST_PATH_IMAGE037
区域的像素点数量，本实施例以环形区域的中心像素作为起点，分别在方向
Figure 377340DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 663965DEST_PATH_IMAGE055
，
Figure 318937DEST_PATH_IMAGE056
，
Figure 901491DEST_PATH_IMAGE057
，
Figure 110755DEST_PATH_IMAGE058
，
Figure 201071DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 241708DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 461075DEST_PATH_IMAGE061
上画射线，将边缘线分为
Figure 423214DEST_PATH_IMAGE062
（
Figure 51642DEST_PATH_IMAGE063
），
Figure 946786DEST_PATH_IMAGE064
（
Figure 136721DEST_PATH_IMAGE065
），（
Figure 320577DEST_PATH_IMAGE066
），（
Figure 752696DEST_PATH_IMAGE067
），
Figure 705608DEST_PATH_IMAGE068
（
Figure 329094DEST_PATH_IMAGE069
），
Figure 734668DEST_PATH_IMAGE070
（
Figure 704898DEST_PATH_IMAGE071
），
Figure 450000DEST_PATH_IMAGE072
（
Figure 480273DEST_PATH_IMAGE073
），
Figure 140187DEST_PATH_IMAGE074
（
Figure 648528DEST_PATH_IMAGE075
）八个等角度的环形区域，分别计算
Figure 841612DEST_PATH_IMAGE076
中的每个区域内每个像素点的梯度方向,。对于任一环形区域：对于该区域的任一像素点
Figure 603639DEST_PATH_IMAGE040
：其水平方向上的梯度
Figure 983804DEST_PATH_IMAGE077
，竖直方向上的梯度
Figure 358154DEST_PATH_IMAGE078
，该像素点的梯度方向为
Figure 405744DEST_PATH_IMAGE079
。根据该区域每个像素点的梯度方向，得到该区域对应的方向梯度直方图
Figure 279285DEST_PATH_IMAGE080
，其中方向梯度直方图采用
Figure 146746DEST_PATH_IMAGE081
个区间（每
Figure 262470DEST_PATH_IMAGE082
划分一个区间），将该区域内的每个像素的梯度方向分配给这
Figure 164567DEST_PATH_IMAGE081
个区间；同理，获取无缺陷的标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图
Figure 206079DEST_PATH_IMAGE083
。然后对于该区域内的任一像素点：获取该像素点对应的
Figure 826416DEST_PATH_IMAGE019
矩阵，根据该像素点对应的
Figure 480251DEST_PATH_IMAGE019
矩阵，采用
Figure 705696DEST_PATH_IMAGE020
算法得到该像素点的主成分方向的角度
Figure 921039DEST_PATH_IMAGE021
，将该角度
Figure 28673DEST_PATH_IMAGE021
作为该像素点的纹理方向角。对该区域所有像素点的纹理主方向求取完毕后，计算所有像素点的主成分方向的角度的均值，将该均值作为该区域的平均纹理主方向
Figure 486199DEST_PATH_IMAGE084
。方向梯度直方图表征对应区域内纹理方向的总体分布情况，纹理主方向表征对应区域内纹理方向的总体走势，本实施例基于方向梯度直方图和纹理主方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标，即：
Figure 478336DEST_PATH_IMAGE085
其中，
Figure 831957DEST_PATH_IMAGE086
为缺陷边界的纹理方向显著性指标，
Figure 489203DEST_PATH_IMAGE004
为缺陷边界环形区域中第
Figure 251885DEST_PATH_IMAGE005
个区域的方向梯度直方图中第
Figure 983081DEST_PATH_IMAGE006
个灰度区间对应的频率，
Figure 304340DEST_PATH_IMAGE007
为缺陷边界环形中第
Figure 120987DEST_PATH_IMAGE005
个区域的平均纹理主方向，
Figure 418851DEST_PATH_IMAGE008
为标准纹理主方向，
Figure 4553DEST_PATH_IMAGE009
为标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图中第
Figure 231135DEST_PATH_IMAGE006
个灰度区间对应的频率，
Figure 535077DEST_PATH_IMAGE088
为第一权重，
Figure 639562DEST_PATH_IMAGE011
为第二权重，
Figure 751874DEST_PATH_IMAGE012
为结构相似度的调节参数，本实施例设置
Figure 414937DEST_PATH_IMAGE089
，在具体应用中，
Figure 940596DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 81727DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 874978DEST_PATH_IMAGE011
的值根据具体情况进行设置。
步骤S3-3，根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标。
纹理颜色显著性表征区域内的纹理颜色相对于标准硅钢纹理图像的纹理深浅程度。本实施例基于缺陷内侧
Figure 505679DEST_PATH_IMAGE037
区域像素点的灰度值，得到缺陷内侧
Figure 518634DEST_PATH_IMAGE037
区域对应的方差
Figure 197877DEST_PATH_IMAGE090
、均值
Figure 114143DEST_PATH_IMAGE091
、峭度
Figure 384587DEST_PATH_IMAGE092
、歪度
Figure 884839DEST_PATH_IMAGE093
、熵
Figure 633352DEST_PATH_IMAGE094
和能量
Figure 401195DEST_PATH_IMAGE095
，然后根据该区域对应的方差、均值、峭度、歪度、熵和能量，构建缺陷区域对应的纹理的六维灰度特征向量
Figure 576961DEST_PATH_IMAGE096
。该区域对应的方差、均值、峭度、歪度、熵和能量的计算公式为：
Figure 298929DEST_PATH_IMAGE097
Figure 585554DEST_PATH_IMAGE098
Figure 476412DEST_PATH_IMAGE099
Figure 557500DEST_PATH_IMAGE100
Figure 704448DEST_PATH_IMAGE101
Figure 794764DEST_PATH_IMAGE102
其中，
Figure 773084DEST_PATH_IMAGE103
为第
Figure 789188DEST_PATH_IMAGE104
个灰度级在缺陷内侧区域中出现的频率，
Figure 282486DEST_PATH_IMAGE105
为缺陷内侧区域中像素点的灰度均值，
Figure 910914DEST_PATH_IMAGE049
为灰度级的总个数，
Figure 274899DEST_PATH_IMAGE106
。
同理，获取标准硅钢表面图像对应的纹理的六维灰度特征向量
Figure 199255DEST_PATH_IMAGE107
，根据待检测的硅钢表面图像中缺陷区域对应的纹理的六维灰度特征向量
Figure 383112DEST_PATH_IMAGE108
和标准硅钢表面图像对应的纹理的六维灰度特征向量
Figure 815230DEST_PATH_IMAGE107
，计算缺陷内侧
Figure 33722DEST_PATH_IMAGE037
区域的纹理与标准硅钢纹理的整体灰度相似度，并将其作为缺陷区域的纹理颜色显著度指标，即：
Figure 565197DEST_PATH_IMAGE109
其中，
Figure 734885DEST_PATH_IMAGE014
为缺陷区域的纹理颜色显著度指标，
Figure 439536DEST_PATH_IMAGE018
为结构相似度的调节参数，
Figure 512534DEST_PATH_IMAGE015
为六维灰度特征向量中第
Figure 339545DEST_PATH_IMAGE015
个元素，
Figure 999459DEST_PATH_IMAGE016
为缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量中的第
Figure 773380DEST_PATH_IMAGE015
个元素，
Figure 700884DEST_PATH_IMAGE017
为标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量中的第
Figure 636479DEST_PATH_IMAGE015
个元素，本实施例设置
Figure 780759DEST_PATH_IMAGE110
，在具体应用中，
Figure 358371DEST_PATH_IMAGE018
的值根据具体情况进行设定。
至此，得到了待检测的硅钢表面图像对应的纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著度指标。
步骤S4，根据所述纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标，判断待检测的硅钢表面图像的缺陷类别。
本实施例根据待检测的硅钢表面图像对应的纹理纯度显著度指标
Figure 812486DEST_PATH_IMAGE051
、纹理方向显著性指标
Figure 512458DEST_PATH_IMAGE086
和纹理颜色显著度指标
Figure 146964DEST_PATH_IMAGE014
，对缺陷进行分类。如果
Figure 262687DEST_PATH_IMAGE051
较大，
Figure 836888DEST_PATH_IMAGE086
较大，
Figure 379865DEST_PATH_IMAGE112
较小，则判定缺陷为异物；如果
Figure 202DEST_PATH_IMAGE051
较小，
Figure 152573DEST_PATH_IMAGE086
较大，
Figure 643597DEST_PATH_IMAGE014
较大，则判定缺陷为凹痕；如果
Figure 623054DEST_PATH_IMAGE051
较大，
Figure 261846DEST_PATH_IMAGE086
较小，
Figure 220837DEST_PATH_IMAGE014
较小，则判定为孔洞。在对缺陷进行分类的过程中，这些特征值的具体划分比较困难，因此本实施例利用全连接神经网络对缺陷进行分类。
全连接神经网络的训练过程为：获取多个不同种类的样本缺陷对应的图像；根据各样本缺陷对应的图像，得到各样本缺陷对应的纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标；给各样本缺陷打上标签，将各样本缺陷图像对应的纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标作为全连接神经网络的输入，对全连接神经网络进行训练，得到训练好的全连接神经网络，训练神经网络的损失函数为交叉熵损失函数。
将待检测的硅钢表面图像对应的纹理纯度显著度指标
Figure 831947DEST_PATH_IMAGE051
、纹理方向显著性指标
Figure 716726DEST_PATH_IMAGE086
和纹理颜色显著度指标
Figure 46076DEST_PATH_IMAGE014
输入到训练好的神经网络中，得到待检测的硅钢的缺陷类别。神经网络可以采用ResNet、VGG等，在具体应用中，根据具体情况进行选用。
本实施例根据硅钢表面不同缺陷的不同特征，对待检测的硅钢的缺陷种类进行判断。首先根据待检测的硅钢表面图像，得到疑似缺陷区域的图像；然后采用超像素分割算法得到缺陷内侧对应的区域和缺陷外侧对应的区域；接下来本实施例根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标；获取包围缺陷边缘的环形区域；根据环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标；根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标；最后根据纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标，判断待检测的硅钢表面图像的缺陷类别。该方法是一种利用光学手段（具体是利用可见光图像），测试或者分析硅钢表面的方法，具体是测试硅钢表面缺陷的存在。该方法能够应用于新材料相关服务，可以实现新材料检测、计量、相关标准化、认证认可服务等。本实施例提供的方法能够根据不同缺陷的不同特征，对缺陷进行准确分类。
需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取待检测的硅钢表面图像；
根据所述待检测的硅钢表面图像，得到疑似缺陷区域的图像；对所述疑似缺陷区域的图像进行超像素分割，根据各超像素块内像素点的灰度均值，得到缺陷内侧对应的区域和缺陷外侧对应的区域；
根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标；获取包围缺陷边缘的环形区域；根据所述环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标；根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标；
根据所述纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标，判断待检测的硅钢表面图像的缺陷类别。
2.根据权利要求1所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，所述根据所述待检测的硅钢表面图像，得到疑似缺陷区域的图像，包括：
计算待检测的硅钢表面图像中各像素点的纹理方向角；
利用设定大小的滑窗对待检测的硅钢表面图像进行检测，计算滑窗对应的待检测的硅钢表面图像各区域像素点的灰度均值；
根据所述各像素点的纹理方向角和各区域像素点的灰度均值，得到疑似缺陷区域的图像。
3.根据权利要求1所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，所述根据缺陷内侧对应的区域对应的熵图像，计算缺陷区域的纹理纯度显著度指标，包括：
根据标准硅钢表面图像对应的熵图像中各元素对应的熵值，得到标准纹理熵值；
计算缺陷内侧对应的区域对应的熵图像中各元素对应的熵值与所述标准纹理熵值的欧氏距离；根据所述欧氏距离，得到缺陷区域的纹理纯度显著性指标。
4.根据权利要求1所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，所述获取包围缺陷边缘的环形区域，包括：
根据缺陷内侧对应的区域内像素点的数量计算跨度值；
以缺陷内侧对应的区域的边缘线为中心，根据所述跨度值，得到包围缺陷边缘的环形区域的第一边界和第二边界；
根据所述环形区域的第一边界和第二边界，得到包围缺陷边缘的环形区域。
5.根据权利要求1所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，所述根据所述环形区域内各像素点的梯度方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标，包括：
将包围缺陷边缘的环形区域划分为设定个数的区域，对于任一区域：根据该区域中各像素点的梯度方向，得到该区域对应的方向梯度直方图；根据该区域中各像素点的纹理方向角，得到该区域的平均纹理主方向；
根据标准的硅钢表面图像中各像素点的梯度方向，得到标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图；根据标准的硅钢表面图像中各像素点的纹理方向角，得到标准纹理主方向；
根据环形区域的各区域对应的方向梯度直方图、环形区域的各区域的平均纹理主方向、标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图和标准纹理主方向，计算缺陷边界的纹理方向显著性指标。
6.根据权利要求5所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，采用如下公式计算缺陷边界的纹理方向显著性指标：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为缺陷边界的纹理方向显著性指标，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为缺陷边界环形区域中第
Figure DEST_PATH_IMAGE008
个区域的方向梯度直方图中第
Figure DEST_PATH_IMAGE010
个灰度区间对应的频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为缺陷边界环形中第
Figure 484692DEST_PATH_IMAGE008
个区域的平均纹理主方向，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为标准纹理主方向，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为标准硅钢表面图像对应的方向梯度直方图中第
Figure 635794DEST_PATH_IMAGE010
个灰度区间对应的频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为第一权重，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为第二权重，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为结构相似度的调节参数。
7.根据权利要求1所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，所述根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标，包括：
根据缺陷内侧对应的区域内各像素点的灰度值，分别计算缺陷内侧对应的区域对应的方差、均值、峭度、歪度、熵和能量，构建缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量；所述缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量中的元素分别为方差、均值、峭度、歪度、熵和能量；
根据标准的硅钢表面图像中各像素点的灰度值，分别计算标准的硅钢表面图像对应的方差、均值、峭度、歪度、熵和能量，构建标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量；所述标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量中的元素分别为方差、均值、峭度、歪度、熵和能量；
根据所述缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量和标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量，计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标。
8.根据权利要求7所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，采用如下公式计算缺陷区域的纹理颜色显著性指标：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为缺陷区域的纹理颜色显著性指标，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为六维灰度特征向量中第
Figure 238945DEST_PATH_IMAGE028
个元素，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为缺陷内侧对应的区域纹理的六维灰度特征向量中的第
Figure 524433DEST_PATH_IMAGE028
个元素，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为标准的硅钢表面图像纹理的六维灰度特征向量中的第
Figure 415772DEST_PATH_IMAGE028
个元素，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为结构相似度的调节参数。
9.根据权利要求1所述的硅钢轧制过程中缺陷的显著性识别与分类方法，其特征在于，所述根据所述纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标，判断待检测的硅钢表面图像的缺陷类别，包括：
将所述纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标输入到目标神经网络中，得到待检测的硅钢表面图像的缺陷类别；
所述目标神经网络的训练过程为：
获取多个不同类别的样本缺陷对应的图像；根据各样本缺陷对应的图像，得到各样本缺陷对应的图像的纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标；
对各样本缺陷对应的图像进行打标签处理，将各样本缺陷对应的图像的纹理纯度显著度指标、纹理方向显著性指标和纹理颜色显著性指标作为目标神经网络的输入，对目标神经网络进行训练，得到训练好的目标神经网络。
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