CN115115642A - 基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法 - Google Patents

基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法 Download PDF

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CN115115642A CN202211044622.5A CN202211044622A CN115115642A CN 115115642 A CN115115642 A CN 115115642A CN 202211044622 A CN202211044622 A CN 202211044622A CN 115115642 A CN115115642 A CN 115115642A
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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，涉及人工智能领域。主要包括：利用带钢表面图像的灰度图像中像素点邻域像素点的灰度值及梯度值，获得灰度图像中像素点的异常概率，对像素点的异常概率初始化后利用像素点邻域内像素点的异常概率更新像素点的异常概率，并利用像素点的异常概率找出图像中凹坑区域及阴影线区域，以获得图像中像素点为结疤缺陷的概率，从而获得图像中的结疤缺陷位置。无需对大量的带钢表面图像提前进行人为标及，减少了结疤缺陷检测过程的工作量，提高了检测效率且识别精度较高。

Description

基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法
技术领域
本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法。
背景技术
在带钢生产制造过程中，往往会因为原料或生产工艺等问题造成带钢表面出现形状不规则翘起的金属薄片，该金属薄片为结疤缺陷。该缺陷影响产品性能，且按照有关标准规定带钢表面不允许存在结疤缺陷。
目前对该缺陷的检测通常采用人工抽查或通过采集大量的带钢表面图像对神经网络进行训练，利用训练完成的网络实现结疤缺陷的检测或判断。
发明人在实现本发明实施例的过程中，发现背景技术中至少存在以下缺陷：人工抽查易受环境影响，效率低下，漏检误检的可能性较大；采用神经网络进行结疤缺陷检测的方式，需要在网络训练前进行大量的人为标注，工作量较大，同时该种方式对于与带钢表面颜色基本一致的结疤缺陷的检测准确率较低。
发明内容
针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，包括：利用带钢表面图像的灰度图像中像素点邻域像素点的灰度值及梯度值，获得灰度图像中像素点的异常概率，对像素点的异常概率初始化后利用像素点邻域内像素点的异常概率更新像素点的异常概率，并利用像素点的异常概率找出图像中凹坑区域及阴影线区域，以获得图像中像素点为结疤缺陷的概率，从而获得图像中的结疤缺陷位置。无需对大量的带钢表面图像提前进行人为标及，减少了结疤缺陷检测过程的工作量，提高了检测效率且识别精度较高。
本发明实施例提出了一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，包括：
获得带钢表面图像并灰度化得到灰度图像，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的异常概率，并将所述异常概率大于预设第一阈值的相邻像素点组成区域。
当所述区域为线形时，该区域仅包含阴影线，否则，判断区域中连续的边缘点的灰度值是否均小于中心点的灰度值，若判断结果为是，则将该区域中连续的边缘点作为阴影线并将其他部分作为凹坑。
当所述灰度图像中至少一个所述区域中包含阴影线时，执行如下步骤，否则，带钢表面不存在结疤缺陷，不再执行后续步骤。
将所述灰度图像划分为预设边长的窗口，并将包含阴影线或凹坑的相邻窗口合并后作为异常窗口。
获得所述异常窗口中关于阴影线对称的各点对，所述点对中像素点与阴影线相邻且在阴影线范围外，获得像素点到阴影线距离最短的线段，根据像素点到所述线段上包含的点对中两像素点的距离、所述线段的长度以及各所述点对中像素点的灰度值，获得像素点的结疤概率。
将结疤概率大于预设第二阈值的像素点组成连通域，并将连通域在带钢中的对应位置作为结疤缺陷进行处理。
在一个可行的实施例中，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的异常概率，包括：
利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的特征值。
将像素点的异常概率设置为0，并根据邻域内像素点的所述特征值和所述异常概率更新像素点的所述异常概率。
在一个可行的实施例中，根据邻域内像素点的所述特征值和所述异常概率更新像素点的所述异常概率，包括：
获得所述灰度图像中所述特征值最大的像素点，并根据该像素点邻域内像素点的所述异常概率更新该像素点的异常概率。
以该像素点为中心向四周扩展，根据邻域内像素点的所述异常概率及所述异常概率，更新该像素点以外像素点的所述异常概率。
其中，更新后的所述异常概率的值的计算方法包括：
Figure 889523DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
为邻域的边长，
Figure 164253DEST_PATH_IMAGE004
为像素点的邻域内像素点的所述特征值的最大值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
为像素点的邻域内像素点的所述异常概率中最大值，
Figure 334203DEST_PATH_IMAGE006
为像素点的灰度值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
为像素点邻域内所述特征值最大的像素点的灰度值，
Figure 89932DEST_PATH_IMAGE008
为双曲正切函数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
为像素点邻域内所述异常概率最大的像素点的灰度值。
在一个可行的实施例中，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得像素点的特征值，包括：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 595649DEST_PATH_IMAGE012
为像素点的所述特征值，
Figure 480429DEST_PATH_IMAGE003
为邻域的边长，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
为像素点的梯度幅值，
Figure 872096DEST_PATH_IMAGE006
为像素点的灰度值，
Figure 867733DEST_PATH_IMAGE014
为像素点邻域内像素点灰度值的最小值。
根据权利要求1所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，像素点的结疤概率的获得过程包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 162711DEST_PATH_IMAGE016
为像素点的结疤概率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
为像素点到阴影线距离最短的线段的长度，
Figure 44823DEST_PATH_IMAGE018
为像素点到所述线段中包含的点对中同侧像素点的距离，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
为像素点到所述线段中包含的点对中异侧像素点的距离，
Figure 923786DEST_PATH_IMAGE020
为点对所在的异常窗口中点对的数量，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
为点对所在的异常窗口中第
Figure 519852DEST_PATH_IMAGE022
个点对中位于阴影线一侧的像素点的灰度值，
Figure 607019DEST_PATH_IMAGE021
为点对所在的异常窗口中第
Figure 833601DEST_PATH_IMAGE022
个点对中位于阴影线另一侧的像素点的灰度值。
在一个可行的实施例中，当像素点位于异常窗口时，所述线段为像素点到该像素点所在的异常窗口中阴影线距离最小的线段，当像素点不在异常窗口时，所述线段为像素点到各异常窗口中阴影线距离最小的线段。
在一个可行的实施例中，对带钢表面图像进行灰度化得到灰度图像，包括：
将所述带钢表面图像中像素点在RGB三个通道中像素值的最大值，作为所述灰度图像中的像素点的灰度值。
在一个可行的实施例中，所述方法还包括对所述带钢表面图像进行图像增强处理。
本发明实施例提供了一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，包括：利用带钢表面图像的灰度图像中像素点邻域像素点的灰度值及梯度值，获得灰度图像中像素点的异常概率，并利用像素点的异常概率找出图像中凹坑区域及阴影线区域，以获得图像中像素点为结疤缺陷的概率，从而获得图像中的结疤缺陷位置。
本发明实施例的有益效果在于：无需对大量的带钢表面图像提前进行人为标及，减少了结疤缺陷检测过程的工作量，提高了检测效率且识别精度较高。
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，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地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法的流程示意图。
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用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征；在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
本发明实施例的主要目的是：利用计算机视觉，对采集到的带钢结疤缺陷图像进行处理，分析带钢图像的特征，计算带钢图像中每个像素点为结疤缺陷的概率，获取结疤缺陷位置，控制系统对结疤缺陷进行铲除。
结疤缺陷为带钢表面形状不规则金属薄片，呈翘起状。若将结疤缺陷铲除，结疤缺陷的位置则为凹坑，凹坑较带钢表面颜色较深。由于结疤缺陷边缘部分翘起，翘起部分下面表现为凹坑，同时翘起部分与凹坑形成高度差，在光照作用下，翘起的边缘在带钢表面或凹坑上形成阴影，呈现线条状，阴影线在图像中较凹坑颜色更深。
本发明实施例提供了一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，如图1所示，包括：
步骤S101、获得带钢表面图像并灰度化得到灰度图像，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的异常概率，并将异常概率大于预设第一阈值的相邻像素点组成区域。
步骤S102、当区域为线形时，该区域仅包含阴影线，否则，判断区域中连续的边缘点的灰度值是否均小于中心点的灰度值，若判断结果为是，则将该区域中连续的边缘点作为阴影线并将其他部分作为凹坑。
步骤S103、当灰度图像中至少一个区域中包含阴影线时，执行如下步骤，否则，带钢表面不存在结疤缺陷，不再执行后续步骤。
步骤S104、将灰度图像划分为预设边长的窗口，并将包含阴影线或凹坑的相邻窗口合并后作为异常窗口。
步骤S105、获得异常窗口中关于阴影线对称的各点对，点对中像素点与阴影线相邻且在阴影线范围外，获得像素点到阴影线距离最短的线段，根据像素点到线段上包含的点对中两像素点的距离、线段的长度以及各点对中像素点的灰度值，获得像素点的结疤概率。
步骤S106、将结疤概率大于预设第二阈值的像素点组成连通域，并将连通域在带钢中的对应位置作为结疤缺陷进行处理。
进一步的，步骤S101、获得带钢表面图像并灰度化得到灰度图像，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的异常概率，并将异常概率大于预设第一阈值的相邻像素点组成区域。具体包括：
首先获取带钢表面图像，本发明实施例采集到的带钢表面图像为RGB格式，RGB是一种颜色标准，通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，需要说明的是，本实施例中得到的带钢表面图像中仅包含带钢区域。
可选的，可以对采集到的带钢表面图像进行图像增强处理，图像增强就是指通过某种图像处理方法对退化的某些图像特征，如边缘、轮廓、对比度等进行处理，以改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，或是突出图像中的某些“有用”，压缩其他“无用”信息，将图像转换为更适合人或计算机分析处理的形式。
需要说明的是，图像增强可以分为两类：空间域法和频域法。其中空间域可以简单地理解为包含图像像素的空间，空间域法是指空间域中也就是图像本身，直接对图像进行各种线性或非线性运算，对图像的像素灰度值做增强处理。频域法则是在图像的变换域中把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。频域法常用的方法包括低通滤波、高通滤波以及同态滤波等。
由于生产工艺造成的结疤缺陷与带钢表面颜色基本一致，通过简单的阈值分割无法获取结疤缺陷。因此先提取图像中的可见凹坑及阴影线，根据凹坑及阴影线的位置计算图像中像素点为结疤缺陷的概率，获取结疤缺陷的位置，以便后续控制系统对结疤缺陷进行铲除。
凹坑及阴影线较周围带钢表面颜色、结疤缺陷颜色深。但由于光照不均匀，通过简单阈值分割无法直接将凹坑以及阴影线分割开来。因此划分区域，局部区域内光照不变，本实施例中根据区域内像素变化获取凹坑及阴影线。
利用Sobel算子获得图像中每个像素点的梯度幅值，Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，是离散型的差分算子。该算子对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响，Sobel算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出图像中像素点的水平梯度及竖直梯度，像素点的梯度幅值
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
，其中，
Figure 199861DEST_PATH_IMAGE024
表示像素点的水平梯度，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示像素点的竖直梯度。
其次，分别获得灰度图像中各像素点的特征值。
凹坑及阴影线边缘处梯度幅值较大，且凹坑及阴影线较周围带钢表面及结疤缺陷更暗，因此本实施例中结合像素点的梯度及灰度，计算灰度图像中个像素点的特征值，本实施例中特征值能够表征像素点为凹坑或阴影线边缘点的概率，同时像素点的特征值的计算方法包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 420190DEST_PATH_IMAGE012
为像素点的特征值，
Figure 125978DEST_PATH_IMAGE003
为邻域的边长，
Figure 24926DEST_PATH_IMAGE013
为像素点的梯度幅值，
Figure 816164DEST_PATH_IMAGE006
为像素点的灰度值，
Figure 222875DEST_PATH_IMAGE014
为像素点邻域内像素点灰度值的最小值。需要说明的是，本实施例中像素点的梯度幅值越大，且其邻域内像素点的灰度值越小时，该像素点为凹坑或阴影线上边缘点的概率即异常概率越大。
其中，更新后的异常概率的值的计算方法包括：
Figure 547284DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 646827DEST_PATH_IMAGE003
为邻域的边长，
Figure 659782DEST_PATH_IMAGE004
为像素点的邻域内像素点的特征值的最大值，
Figure 604604DEST_PATH_IMAGE005
为像素点的邻域内像素点的异常概率中最大值，
Figure 520870DEST_PATH_IMAGE006
为像素点的灰度值，
Figure 791314DEST_PATH_IMAGE007
为像素点邻域内特征值最大的像素点的灰度值，
Figure 291566DEST_PATH_IMAGE008
为双曲正切函数，
Figure 508920DEST_PATH_IMAGE009
为像素点邻域内异常概率最大的像素点的灰度值。
需要说明的是，像素点的灰度值与该像素点邻域内特征值最大的像素点的灰度值差异较大时，在本实施例中该像素点的异常概率较大，该像素点位于凹坑或阴影线的概率较大，
其次，根据像素点的异常概率，获得灰度图像中的凹坑或阴影线，具体的，若像素点的异常概率
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，则该像素点位于凹坑或阴影线；像素点的异常概率若
Figure 876098DEST_PATH_IMAGE030
，则该像素点不位于凹坑或阴影线，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为预设第一阈值。
作为一个实例，在本发明实施例中
Figure 114181DEST_PATH_IMAGE031
为0.6。
最后，将得到灰度图像中的凹坑或阴影线的点集，将该点集作为区域。如此可以筛选出凹坑或阴影线的点集，便于后续判断带钢表面是否存在结疤缺陷，也便于在存在结疤缺陷是对结疤缺陷区域的获取。
进一步的，步骤S102、当区域为线形时，该区域仅包含阴影线，否则，判断区域中连续的边缘点的灰度值是否均小于中心点的灰度值，若判断结果为是，则将该区域中连续的边缘点作为阴影线并将其他部分作为凹坑。具体包括：
首先对得到的各区域的形状进行分析，判断区域是否呈现线条型，对于区域是否为线条型的识别，可以通过霍夫变换进行直线检测实现，也可以通过对区域的长宽之比进行判断实现，本实施例中对区域是否呈现线条型的具体实现方法不进行限制。
需要说明的是，带钢表面中凹坑为不规则形状，阴影线为呈线形，或独立分布，或分布在凹坑旁边。在同一局部区域内，阴影线较凹坑颜色深，分析凹坑、阴影线连通域像素点的灰度变化，可以对凹坑与阴影线进行区分。
具体的，若区域呈现线条型，则该区域仅包含阴影线；当区域不是线条型时，比较区域中边缘点与区域的中心点的灰度值，若连续的边缘点灰度值均小于中心点的灰度值，则连续的边缘点构成了阴影线，其余部分为凹坑。若不存在连续的边缘点灰度值小于中心点的灰度值，则该区域为凹坑，不包含阴影线，如此，可实现对各区域的类型进行判断，得到所有区域中的凹坑及边缘的阴影线。
进一步的，步骤S103、当灰度图像中至少一个区域中包含阴影线时，执行如下步骤，否则，带钢表面不存在结疤缺陷，不再执行后续步骤。具体包括：
若在灰度图像中仅检测到凹坑，或者凹坑旁未检测到阴影线，则检测到的凹坑为压痕缺陷，灰度图像对应的带钢表面中不存在结疤缺陷，此时无需再进行后续处理过程。
进一步的，步骤S104、将灰度图像划分为预设边长的窗口，并将包含阴影线或凹坑的相邻窗口合并后作为异常窗口。具体包括：
将图像分割成多个
Figure 603193DEST_PATH_IMAGE032
大小的窗口，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为预设边长，对包含步骤S104中获得凹坑或阴影线的窗口进行合并，并将此类窗口作为异常窗口，如此能够得到包含凹坑或包含阴影线的窗口，便于后续步骤中寻找到带钢表面存在的结疤缺陷位置。
进一步的，步骤S105、获得异常窗口中关于阴影线对称的各点对，点对中像素点与阴影线相邻且在阴影线范围外，获得像素点到阴影线距离最短的线段，根据像素点到线段上包含的点对中两像素点的距离、线段的长度以及各点对中像素点的灰度值，获得像素点的结疤概率。具体包括：
首先，找到异常窗口内与阴影线上像素点相邻的不在阴影线上的像素点，经过该像素点做垂直阴影线的直线，得到位于阴影线另一侧与该像素点对称的不在阴影线上的像素点，将这两个像素点构成点对，并以此可以获得阴影线两侧的所有对称点对。
其次，计算灰度图像中像素点的结疤概率，本实施例中结疤概率能够表征像素点为结疤缺陷的概率，且
Figure 217714DEST_PATH_IMAGE034
。
其中，
Figure 105642DEST_PATH_IMAGE016
为像素点的结疤概率，
Figure 717889DEST_PATH_IMAGE017
为像素点到阴影线距离最短的线段的长度，
Figure 192733DEST_PATH_IMAGE018
为像素点到所述线段中包含的点对中同侧像素点的距离，
Figure 548628DEST_PATH_IMAGE019
为像素点到所述线段中包含的点对中异侧像素点的距离，
Figure 559572DEST_PATH_IMAGE020
为点对所在的异常窗口中点对的数量，
Figure 811561DEST_PATH_IMAGE021
为点对所在的异常窗口中第
Figure 773701DEST_PATH_IMAGE022
个点对中位于阴影线一侧的像素点的灰度值，
Figure 918242DEST_PATH_IMAGE021
为点对所在的异常窗口中第
Figure 547806DEST_PATH_IMAGE022
个点对中位于阴影线另一侧的像素点的灰度值。
需要说明的是，当像素点位于异常窗口时，所述线段为像素点到该像素点所在的异常窗口中阴影线距离最小的线段，当像素点不在异常窗口时，所述线段为像素点到各异常窗口中阴影线距离最小的线段。
Figure DEST_PATH_IMAGE035
用于判断阴影线哪一侧可能为结疤缺陷，若该值为正，则
Figure 564173DEST_PATH_IMAGE036
所在的一侧为结疤缺陷，否则结疤缺陷位于另一侧。
需要说明的是，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为单位阶跃函数，函数内值为正时，函数值为1，否则函数值为0。如此，当像素点不在结疤缺陷所在的一侧时，无论像素点到阴影线的距离多小，该像素点都不可能为结痂缺陷，相反，当像素点位于结疤缺陷所在的一侧时，该像素点距离阴影线越近，该像素点为结疤缺陷的概率越大。
进一步的，步骤S106、将结疤概率大于预设第二阈值的像素点组成连通域，并将连通域在带钢中的对应位置作为结疤缺陷进行处理。具体包括：
根据像素点的结疤概率，进一步获得灰度图像中存在的结疤缺陷，具体的，若像素点的结疤概率
Figure 639707DEST_PATH_IMAGE038
，则该像素点为结疤缺陷；反之，当像素点的结疤概率
Figure DEST_PATH_IMAGE039
时，则该像素点不为结疤缺，其中
Figure 429415DEST_PATH_IMAGE040
为预设第二阈值。
作为一个实例，在本发明实施例中
Figure 382328DEST_PATH_IMAGE040
为
Figure DEST_PATH_IMAGE041
。
最后将灰度图像中判断为结疤缺陷的像素点进行遍历，将位于同一八邻域内判断为结疤缺陷的像素点合并至同一连通域，如此可以得到灰度图像中所有的连通域，各连通域中均包含被判断为结疤缺陷的像素点，可以对各连通域在带钢表面对应位置进行处理。
具体的，可以根据摄像机成像模型，将结疤缺陷转换到世界坐标系中，控制系统对结疤缺陷进行铲除处理。铲除结疤缺陷后形成凹坑，对凹坑按照压痕进行处理，若压痕的深度和范围不超过标准规定，则该带钢质量合格。若压痕的深度和范围不符合标准规定，则进行包括剪裁在内的其他补救措施。
综上所述，本发明实施例提供了一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，包括：利用带钢表面图像的灰度图像中像素点邻域像素点的灰度值及梯度值，获得灰度图像中像素点的异常概率，对像素点的异常概率初始化后利用像素点邻域内像素点的异常概率更新像素点的异常概率，并利用像素点的异常概率找出图像中凹坑区域及阴影线区域，以获得图像中像素点为结疤缺陷的概率，从而获得图像中的结疤缺陷位置。无需对大量的带钢表面图像提前进行人为标及，减少了结疤缺陷检测过程的工作量，提高了检测效率且识别精度较高。
本发明中涉及诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本发明的方法和系统中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。
上述实施例仅仅是为清楚地说明所做的举例，并不构成对本发明的保护范围的限制。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获得带钢表面图像并灰度化得到灰度图像，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的异常概率，并将所述异常概率大于预设第一阈值的相邻像素点组成区域；
当所述区域为线形时，该区域仅包含阴影线，否则，判断区域中连续的边缘点的灰度值是否均小于中心点的灰度值，若判断结果为是，则将该区域中连续的边缘点作为阴影线并将其他部分作为凹坑；
当所述灰度图像中至少一个所述区域中包含阴影线时，执行如下步骤，否则，带钢表面不存在结疤缺陷，不再执行后续步骤；
将所述灰度图像划分为预设边长的窗口，并将包含阴影线或凹坑的相邻窗口合并后作为异常窗口；
获得所述异常窗口中关于阴影线对称的各点对，所述点对中像素点与阴影线相邻且在阴影线范围外，获得像素点到阴影线距离最短的线段，根据像素点到所述线段上包含的点对中两像素点的距离、所述线段的长度以及各所述点对中像素点的灰度值，获得像素点的结疤概率；
将结疤概率大于预设第二阈值的像素点组成连通域，并将连通域在带钢中的对应位置作为结疤缺陷进行处理。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的异常概率，包括：
利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得灰度图像中像素点的特征值；
将像素点的异常概率设置为0，并根据邻域内像素点的所述特征值和所述异常概率更新像素点的所述异常概率。
3.根据权利要求2所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，根据邻域内像素点的所述特征值和所述异常概率更新像素点的所述异常概率，包括：
获得所述灰度图像中所述特征值最大的像素点，并根据该像素点邻域内像素点的所述异常概率更新该像素点的异常概率；
以该像素点为中心向四周扩展，根据邻域内像素点的所述异常概率及所述异常概率，更新该像素点以外像素点的所述异常概率；
其中，更新后的所述异常概率的值的计算方法包括：
Figure 6791DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为邻域的边长，
Figure 976146DEST_PATH_IMAGE004
为像素点的邻域内像素点的所述特征值的最大值，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为像素点的邻域内像素点的所述异常概率中最大值，
Figure 743114DEST_PATH_IMAGE006
为像素点的灰度值，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为像素点邻域内所述特征值最大的像素点的灰度值，
Figure 111385DEST_PATH_IMAGE008
为双曲正切函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为像素点邻域内所述异常概率最大的像素点的灰度值。
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，利用邻域内像素点的灰度值及梯度幅值获得像素点的特征值，包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 735133DEST_PATH_IMAGE012
为像素点的所述特征值，
Figure 362423DEST_PATH_IMAGE003
为邻域的边长，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为像素点的梯度幅值，
Figure 434547DEST_PATH_IMAGE006
为像素点的灰度值，
Figure 96472DEST_PATH_IMAGE014
为像素点邻域内像素点灰度值的最小值。
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，像素点的结疤概率的获得过程包括：
Figure 32067DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为像素点的结疤概率，
Figure 713365DEST_PATH_IMAGE018
为像素点到阴影线距离最短的线段的长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为像素点到所述线段中包含的点对中同侧像素点的距离，
Figure 822135DEST_PATH_IMAGE020
为像素点到所述线段中包含的点对中异侧像素点的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为点对所在的异常窗口中点对的数量，
Figure 167928DEST_PATH_IMAGE022
为点对所在的异常窗口中第
Figure DEST_PATH_IMAGE023
个点对中位于阴影线一侧的像素点的灰度值，
Figure 336742DEST_PATH_IMAGE022
为点对所在的异常窗口中第
Figure 204203DEST_PATH_IMAGE023
个点对中位于阴影线另一侧的像素点的灰度值。
6.根据权利要求5所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，当像素点位于异常窗口时，所述线段为像素点到该像素点所在的异常窗口中阴影线距离最小的线段，当像素点不在异常窗口时，所述线段为像素点到各异常窗口中阴影线距离最小的线段。
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，对带钢表面图像进行灰度化得到灰度图像，包括：
将所述带钢表面图像中像素点在RGB三个通道中像素值的最大值，作为所述灰度图像中的像素点的灰度值。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法，其特征在于，所述方法还包括对所述带钢表面图像进行图像增强处理。
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