CN115082451A - 一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法 - Google Patents

一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及汤勺缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，采集汤勺的表面图像；根据光照分布提取表面图像的第一光照图像；提取表面图像的亮度图像，利用每个像素点所对应的综合滤波核对亮度图像进行滤波得到第二光照图像；综合滤波核是根据每个像素点的第一滤波核和预设的高斯滤波核的乘积得到的综合滤波核；将第一光照图像和第二光照图像进行叠加得到最终的目标光照图像；利用目标光照图像去除表面图像中的光照，得到去光照图像；利用去光照图像进行缺陷检测，以得到汤勺的缺陷区域。本发明综合考虑了图像中光照分布和亮度图像的影响，进而得到准确的去光照图像，基于去除光照的图像能够准确进行缺陷检测。

Description

一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及汤勺缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法。
背景技术
在不锈钢汤勺生产完成之后，为了保证产品的质量，对汤勺的缺陷检测分析是必不可少的一步。生产出的汤勺表面出现划痕、斑点、异常凸起凹陷、表面不均匀等状况时，不仅影响汤勺的外观质量，同时会对汤勺的使用寿命造成很大的影响。目前对于汤勺表面缺陷检测大多精度不够高，且需要人为参与检测过程，误检率高，耗时长检测效率低下。
现有技术的对于不锈钢汤勺的缺陷检测中，为避免光照影响，打光方式采用红色隧道型光源，同时使用雅马哈机械手作为运动控制，该方法获取的汤勺表面图像数据仍然无法避免其表面出现反射等现象，图像中的光照信息会对后续的缺陷检测产生影响，检测准确度较低。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，该方法包括：采集汤勺的表面图像；根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像；提取所述表面图像的亮度图像，利用每个像素点所对应的综合滤波核对所述亮度图像进行滤波得到第二光照图像；所述综合滤波核是根据每个像素点的第一滤波核和预设的高斯滤波核的乘积得到的综合滤波核，其中所述预设的高斯滤波核与所述第一滤波核的尺度相同；其中所述第一滤波核是以所述表面图像中的任意一个像素点为中心像素点，根据所述中心像素点与邻域像素之间像素值的均方误差得到相应像素点对应的第一滤波核；将所述第一光照图像和所述第二光照图像进行叠加得到最终的目标光照图像；利用所述目标光照图像去除所述表面图像中的光照，得到去光照图像；利用所述去光照图像进行缺陷检测，以得到汤勺的缺陷区域。
进一步，所述根据所述中心像素点与邻域像素之间像素值的均方误差得到相应像素点对应的第一滤波核的步骤包括：获取所述均方误差与预设方差之间的比值，计算以所述比值为指数的幂函数；所述第一滤波核中的元素值与所述幂函数呈负相关关系。
进一步，所述利用所述去光照图像进行缺陷检测的步骤还包括：对所述去光照图像中的像素值进行分类，得到多个不同的像素类别，根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测。
进一步，在所述根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测之前还包括：计算每个像素类别的聚类效果指标，所述聚类效果指标与相应像素类别中像素值的平均差异呈负相关关系；根据所述聚类效果指标筛选聚类效果差的待分类类别，将所有待分类类别组合为一个像素集合，对所述像素集合中的像素值再次分类，根据再次分类得到的像素类别对原有的像素类别进行更新。
进一步，所述对所述像素集合中的像素值再次分类的步骤包括：对于初次分类所得到的多个不同的像素类别，对各类别所包含像素的灰度值构建相应的高斯模型，得到每个类别所对应的高斯模型；获取相应像素点与每个高斯模型的均值之间的距离，筛选距离最小的高斯模型所对应的类别，将相应的像素点重新归属于所筛选的类别中。
进一步，所述根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测的步骤为：计算每个像素类别中所包含的像素点数量，所述像素点数量最多的像素类别为汤勺本体，其他的像素点为疑似缺陷点。
进一步，所述根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像之前，还包括对所述表面图像进行去噪处理的步骤。
进一步，所述根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像的步骤包括：获取所述表面图像的三通道分量，所述三通道分量包括红色分量、绿色分量和蓝色分量；基于所述表面图像中任意一个像素点的邻域，获取邻域中的各个邻域像素在三通分量中的最大分量，所有邻域像素的最大分量的最大值为相应像素点的光照分量；遍历所述表面图像中的所有像素点，获取每个像素点对应的光照分量，得到与所述表面图像尺度相同且以所述光照分量为像素值的第一光照图像。
进一步，所述预设的高斯滤波核为多尺度高斯模型的加权求和得到的混合滤波核，所述尺度为相应高斯模型的标准差。
本发明具有如下有益效果：
本发明实施例提供了一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，该方法通过采集汤勺的表面图像，利用不同的提取光照的方法分别提取表面图像的第一光照图像和第二光照图像，通过将所提取得到的第一光照图像和第二光照图像进行融合得到最终的目标光照图像，进而根据目标光照图像和表面图像获取汤勺表面的去光照图像，利用该去光照图像进行缺陷检测。由于本方法综合考虑了光照对图像中光照分布的影响和光照对亮度图像的影响，能够准确的从表面图像中提取到目标光照图像，因此其所得到的去光照图像更加准确，基于去除光照的图像进行缺陷检测能够得到更加准确的结果。
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为本发明一个实施例所提供的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法流程图。
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基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
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基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，采集汤勺的表面图像。
在生产工作区域内布置图像采集设备，用于采集汤勺的表面图像。常用的图像采集设备为相机。本方案所针对的汤勺的表面图像为任意一个角度的表面图像，在实际应用过程中可以采集不同角度的多张表面图像，每张表面图像利用该实施例所提供的方法进行处理，以检测汤勺的表面缺陷。
优选的，所述根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像之前，还包括对所述表面图像进行去噪处理的步骤。本发明实施例采用高斯滤波器对所采集的表面图像进行去噪处理，消除图像表面的噪点，提高图像质量，得到去噪之后的汤勺的表面图像。
步骤S002，根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像。
在图像采集的过程中，由于光照的影响，采集得到的图像中汤勺的表面会出现反射现象，导致采集的汤勺图像与实际相比存在较大差异。为避免由于光照的影响所导致的后续汤勺缺陷检测精度低问题，本发明实施例需要分解出汤勺的表面图像中的光照图像，以消除光照因素的影响。由于在步骤S001中已经对表面图像进行了去噪处理，因此在该步骤中可以认为表面图像是由汤勺本身的颜色信息和光照信息两种类型的信息叠加而成，不存在其他噪声的影响。由于光照对于汤勺表面原始的颜色图像来说是一种变化缓慢的乘性噪声，则汤勺的图像模型可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为汤勺的表面图像；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为汤勺本身的颜色图像，也即去光照图像；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为汤勺表面的光照图像；所述反射图像为体现汤勺本身特征的图像数据，将
Figure 67272DEST_PATH_IMAGE006
记为汤勺的去光照图像。其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示相应图像中的第
Figure 499260DEST_PATH_IMAGE010
个像素点。
为了提取去光照图像，本发明实施例首先对汤勺表面在RGB三个通道的光照信息进行分析，提取汤勺表面的光照图像。由于光照在局部区域中的某一个像素总会有至少一个颜色通道具有较大的强度，所述根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像的步骤包括：
步骤一，获取所述表面图像的三通道分量，所述三通道分量包括红色分量、绿色分量和蓝色分量；
步骤二，基于所述表面图像中任意一个像素点的邻域，获取邻域中的各个邻域像素在三通分量中的最大分量，所有邻域像素的最大分量的最大值为相应像素点的光照分量；
步骤三，遍历所述表面图像中的所有像素点，获取每个像素点对应的光照分量，得到与所述表面图像尺度相同且以所述光照分量为像素值的第一光照图像。
具体的，将第一光照图像中第
Figure 647039DEST_PATH_IMAGE010
个像素点的取值记为
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，以第
Figure 979931DEST_PATH_IMAGE010
个像素点为中心的邻域窗口记为
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，在窗口中的第
Figure DEST_PATH_IMAGE016
个像素点记为
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，表面图像在相应通道的取值记为
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，其中c为变量，c=R，G，B；其中R为红色通道、G为绿色通道、B为蓝色通道，则光照图像的提取模型为：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示取窗口中的第
Figure 984184DEST_PATH_IMAGE016
个像素点在RGB通道的最大分量，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示取窗口中所有像素点对应的最大分量的最大值。将得到的第
Figure 524755DEST_PATH_IMAGE010
个像素点的光照分量
Figure 572215DEST_PATH_IMAGE012
存入与表面图像的尺度相同的图像中，得到第一光照图像。
步骤S003，提取所述表面图像的亮度图像，利用每个像素点所对应的综合滤波核对所述亮度图像进行滤波得到第二光照图像；所述综合滤波核是根据每个像素点的第一滤波核和预设的高斯滤波核的乘积得到的综合滤波核，其中所述预设的高斯滤波核与所述第一滤波核的尺度相同；其中所述第一滤波核是以所述表面图像中的任意一个像素点为中心像素点，根据所述中心像素点与邻域像素之间像素值的均方误差得到相应像素点对应的第一滤波核。
具体的，本发明实施例提取亮度图像的方法为：将表面图像
Figure 772381DEST_PATH_IMAGE004
转换至HSV颜色空间，得到对应的V通道分量，也即亮度图像
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，其中HSV颜色空间转换为现有技术，不再赘述。
当汤勺的表面图像出现难以去除的异常噪点时，根据步骤S002的方法提取相应的光照图像将会受到影响，导致提取的光照分量不准确，又由于光照对HSV颜色空间中的亮度分量的影响较大，因此为进一步提高光照图像的提取精度，本发明实施例利用综合滤波核对光照信息进行进一步的精细提取。
将第一滤波核记为
Figure DEST_PATH_IMAGE030
，高斯滤波核记为
Figure DEST_PATH_IMAGE032
，则综合滤波核为
Figure DEST_PATH_IMAGE034
，将第二光照图像记为
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE038
其中，第二光照图像是对亮度图像滤波之后得到的图像，能够反映图像本身的亮度信息。
优选的，为提高光照信息的估计精度，避免边缘光照分量提取的不准确等问题，本发明实施例预设高斯滤波核对图像进行滤波，所述预设的高斯滤波核为多尺度高斯模型的加权求和得到的混合滤波核，所述尺度为相应高斯模型的标准差。具体的，将第
Figure DEST_PATH_IMAGE040
个二维高斯函数记为
Figure DEST_PATH_IMAGE042
、第
Figure 660834DEST_PATH_IMAGE040
个二维高斯函数对应的权值记为
Figure DEST_PATH_IMAGE044
，高斯函数的数量记为
Figure DEST_PATH_IMAGE046
，则混合滤波核的核函数，也即高斯滤波核
Figure 678032DEST_PATH_IMAGE032
的表达方式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
在本发明实施例中，高斯函数的数量
Figure 763187DEST_PATH_IMAGE046
的取值为3，三个不同尺度的高斯模型的标准差的分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE050
，对应权值分别设置为
Figure DEST_PATH_IMAGE052
。
在其他实施例中，实施者可根据实际情况进行取值，也可以根据经验取值。
优选的，由于利用常规的高斯滤波核对图像进行高斯滤波的原理是基于图像是连续的，越靠近中心点的像素之间的关系越密切，越远离的中心点的像素之间的关系越疏远；因此，利用邻域像素与中心像素之间的距离分配权重，通过加权平均的方式进行滤波，也即距离中心点越近的点权重越大，距离中心点越远的点权重越小。但是对于图像中的边缘像素点，利用上述高斯滤波的方式会导致边缘像素点会被周围像素的均值取代掉，边缘像素会变得模糊，然而图像中边缘位置的亮度信息往往会更强，在边缘位置处会呈现出较快的明暗变化或者说突变，利用常规的高斯模型进行滤波处理，显然是不合适的，因此为了解决该问题，本发明实施例进一步结合第一滤波核进行滤波，其中所述根据所述中心像素与邻域像素之间像素值的均方误差得到相应像素对应的第一滤波核的步骤包括：获取所述均方误差与预设方差之间的比值，获取以所述比值为指数的幂函数；所述第一滤波核中的元素值与所述幂函数呈负相关关系。具体的，将中心像素记为
Figure DEST_PATH_IMAGE054
，邻域像素记为
Figure DEST_PATH_IMAGE056
，中心像素与邻域像素之间像素值的均方误差为
Figure DEST_PATH_IMAGE058
，则第一滤波核为：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为表面图像中像素值的方差，在本发明实施例中的取值为80。
步骤S004，将所述第一光照图像和所述第二图像进行叠加得到最终的目标光照图像。
将目标光照图像记为
Figure DEST_PATH_IMAGE064
，则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE066
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE068
为第一光照图像的权重，
Figure DEST_PATH_IMAGE070
为第二光照图像的权重，且
Figure DEST_PATH_IMAGE072
。
在本发明实施例中，
Figure 376832DEST_PATH_IMAGE068
的取值为1/3，
Figure 821588DEST_PATH_IMAGE070
的取值为2/3。
利用该方法提取出的光照分量能够封号的表征汤勺表面的光照信息，相比传统的简单利用高斯模型提取光照的方法更加准确，并且能够更好的保留图像中边缘位置的光照信息。
步骤S005，利用所述目标光照图像去除所述表面图像中的光照，得到去光照图像；利用所述去光照图像进行缺陷检测，以得到汤勺的缺陷区域。
由汤勺的图像模型可知，根据汤勺的表面图像和目标光照图像能够得到汤勺的去光照图像。
优选的，所述利用所述去光照图像进行缺陷检测的步骤还包括：对所述去光照图像中的像素值进行分类，得到多个不同的像素类别，根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测。本发明实施例采用均值飘移聚类算法对去光照图像进行聚类分析，在其他实施例中实施例可根据实际情况选择具有相同分类功能的算法进行缺陷检测。
优选的，由于通过聚类所获取的不同类别中元素的密度不同，为了获取更加准确的缺陷检测结果，在所述根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测之前还包括：计算每个像素类别的聚类效果指标，所述聚类效果指标与相应像素类别中像素值的平均差异呈负相关关系；根据所述聚类效果指标筛选聚类效果差的待分类类别，将所有待分类类别组合为一个像素集合，对所述像素集合中的像素值再次分类，根据再次分类得到的像素类别对原有的像素类别进行更新。
具体的，将第k类的聚类效果指标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE074
，在第k类中的第i个像素点的像素值记为
Figure DEST_PATH_IMAGE076
、第j个像素点的像素值记为
Figure DEST_PATH_IMAGE078
，则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE080
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE082
表示第k个类别中像素值的平均差异,
Figure DEST_PATH_IMAGE084
表示像素值差异的数量。对聚类效果指标
Figure 809355DEST_PATH_IMAGE074
进行归一化处理，使其取值范围处于(0,1]。聚类效果指标的值越大，对应类别的分类效果越好。按照相同的方法获取分类结果中每个类别的聚类效果指标，得到聚类效果指标序列。
根据所述聚类效果指标筛选聚类效果差的待分类类别的方法包括：预设效果阈值，为了保证缺陷像素点的检测精度，将效果阈值设为0.9，当聚类效果指标低于预设效果阈值时，将认为相应类别的分类精度低，将分类精度低的类别记为待分类类别，其他分类精度高的类别记为已分类簇。
再次分类的方法为：对于初次分类所得到的多个不同的像素类别，对各类别所包含像素的灰度值构建相应的高斯模型，得到每个类别所对应的高斯模型。将待分类类别中的每个像素点分别代入每个高斯模型，获取相应像素点距离每个高斯模型的均值的距离，将与均值距离最小的高斯模型所对应的类别筛选出来，将相应的像素点重新归属于所筛选的类别中，实现对像素点的准确划分，保证像素点的划分精度。
优选的，所述根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测的步骤为：计算每个像素类别中所包含的像素点数量，所述像素点数量最多的像素类别为汤勺本体，其他的像素点为疑似缺陷点。具体的，由于缺陷占汤勺总面积的比例较小，因此将包含像素点数量最多的一类认为是汤勺本体的像素点，其他类别的像素认为是缺陷。
综上所述，本发明实施例提供了一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，该方法通过采集汤勺的表面图像，利用不同的提取光照的方法分别提取表面图像的第一光照图像和第二光照图像，通过将所提取得到的第一光照图像和第二光照图像进行融合得到最终的目标光照图像，进而根据目标光照图像和表面图像获取汤勺表面的去光照图像，利用该去光照图像进行缺陷检测。由于本方法综合考虑了光照对图像中光照分布和光照对亮度图像的影响，能够准确的从表面图像中提取到目标光照图像，因此其所得到的去光照图像更加准确，基于去除光照的图像进行缺陷检测能够得到更加准确的结果。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
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)

1.一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：
采集汤勺的表面图像；
根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像；
提取所述表面图像的亮度图像，利用每个像素点所对应的综合滤波核对所述亮度图像进行滤波得到第二光照图像；所述综合滤波核是根据每个像素点的第一滤波核和预设的高斯滤波核的乘积得到的综合滤波核，其中所述预设的高斯滤波核与所述第一滤波核的尺度相同；其中所述第一滤波核是以所述表面图像中的任意一个像素点为中心像素点，根据所述中心像素点与邻域像素之间像素值的均方误差得到相应像素点对应的第一滤波核；
将所述第一光照图像和所述第二光照图像进行叠加得到最终的目标光照图像；
利用所述目标光照图像去除所述表面图像中的光照，得到去光照图像；利用所述去光照图像进行缺陷检测，以得到汤勺的缺陷区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述中心像素点与邻域像素之间像素值的均方误差得到相应像素点对应的第一滤波核的步骤包括：获取所述均方误差与预设方差之间的比值，计算以所述比值为指数的幂函数；所述第一滤波核中的元素值与所述幂函数呈负相关关系。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，所述利用所述去光照图像进行缺陷检测的步骤还包括：对所述去光照图像中的像素值进行分类，得到多个不同的像素类别，根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，在所述根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测之前还包括：计算每个像素类别的聚类效果指标，所述聚类效果指标与相应像素类别中像素值的平均差异呈负相关关系；根据所述聚类效果指标筛选聚类效果差的待分类类别，将所有待分类类别组合为一个像素集合，对所述像素集合中的像素值再次分类，根据再次分类得到的像素类别对原有的像素类别进行更新。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述像素集合中的像素值再次分类的步骤包括：对于初次分类所得到的多个不同的像素类别，对各类别所包含像素的灰度值构建相应的高斯模型，得到每个类别所对应的高斯模型；获取相应像素点与每个高斯模型的均值之间的距离，筛选距离最小的高斯模型所对应的类别，将相应的像素点重新归属于所筛选的类别中。
6.根据权利要求3~5任意一项所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述像素类别对所述汤勺进行缺陷检测的步骤为：计算每个像素类别中所包含的像素点数量，所述像素点数量最多的像素类别为汤勺本体，其他的像素点为疑似缺陷点。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，所述根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像之前，还包括对所述表面图像进行去噪处理的步骤。
8.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，所述根据光照分布提取所述表面图像的第一光照图像的步骤包括：
获取所述表面图像的三通道分量，所述三通道分量包括红色分量、绿色分量和蓝色分量；
基于所述表面图像中任意一个像素点的邻域，获取邻域中的各个邻域像素在三通分量中的最大分量，所有邻域像素的最大分量的最大值为相应像素点的光照分量；
遍历所述表面图像中的所有像素点，获取每个像素点对应的光照分量，得到与所述表面图像尺度相同且以所述光照分量为像素值的第一光照图像。
9.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的不锈钢汤勺缺陷检测方法，其特征在于，所述预设的高斯滤波核为多尺度高斯模型的加权求和得到的混合滤波核，所述尺度为相应高斯模型的标准差。
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