[发明专利]一种基于Laws纹理滤波的荧光磁粉缺陷自动识别方法在审
| 申请号： | 201710117533.1 | 申请日： | 2017-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN106934801A | 公开（公告）日： | 2017-07-07 |
| 发明（设计）人： | 刘桂华;牛乾;张华;康含玉;王玉玫;吴倩 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G01N21/64;G01N21/91 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 621010 四川省德阳*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 laws 纹理 滤波 荧光 缺陷 自动识别 方法 | ||
1.一种基于Laws纹理滤波的荧光磁粉缺陷自动识别方法，其特征在于:包含如下步骤：本发明包含如下步骤：（1）图像的预处理；（2）提取并合成特征图像；（3）特征图像放入分类器进行训练；（4）识别带有裂纹缺陷的图像。
2.根据权利要求1所述Laws纹理滤波的荧光磁粉缺陷自动识别方法，其特征在于:步骤（1）中图像的预处理过程包括：将工业相机采集到的磁痕图像进行通道分离，在RGB和HSI通道的图像进行对比，根据色彩叠加原理选取存在较少反光区域的图像进行处理；在本发明中使用I通道的图像进行处理；对I通道进行滤波操作以抑制图像中存在的噪声。
3.根据权利要求1所述Laws纹理滤波的荧光磁粉缺陷自动识别方法，其特征在于:步骤（2）中提取并合成特征图像的步骤包括：s1、选取Laws滤波模板，对预处理后的图像进行卷积处理，卷积后得到7个滤波图像；将得到的7个滤波图像进行合成得到一幅7通道的图像，而在其中的每个像素位置有一个含有7个纹理属性的矢量。
4.根据权利要求1所述Laws纹理滤波的荧光磁粉缺陷自动识别方法，其特征在于:步骤（3）中特征图像放入分类器训练的步骤包括：将图像放入分类器训练样本数据放入GMM分类器中进行训练分类器分类后得到正常区域,如果存在非正常区域GMM分类器不会得到该区域。
5.根据权利要求1所述Laws纹理滤波的荧光磁粉缺陷自动识别方法，其特征在于:步骤（4）中识别带有裂纹缺陷的图像的步骤包括：使用区域相减法得到缺陷图像，使用形态学滤波去除无关部分，对缺陷区域进行像素统计确定某一阈值，若高于某一阈值则认为其为其是有缺陷的工件，否则为好的工件。
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