[发明专利]一种裂缝缺陷检测系统及其实现方法

权利要求书

1.一种裂缝缺陷检测系统，其特征在于：包括：

图像缺陷判断模块，用于通过阈值比较法判断采集的待检测图像中是否存在缺陷；

裂缝检测模块，用于针对存在缺陷的图像，采用支持向量机的方法对缺陷的特征结果进行分类，确定待检测图像的缺陷是否为裂缝。

2.根据权利要求1所述的一种裂缝缺陷检测系统，其特征在于：所述图像缺陷判断模块包括：

预处理模块，用于对采集的图像进行预处理；

子图像灰度差特征值模块，用于将预处理后的图像等分成多个子图像，并提取每个子图像的灰度差特征值；

彩色直方图特征模块，用于对预处理后的图像进行彩色直方图特征提取；

学习训练模块，用于根据提取的彩色直方图特征和灰度差特征值，训练得到平均灰度差、标准差和平均彩色直方图；

阈值比较模块，用于根据学习训练模块的处理结果和设定的阈值T_B，计算待检测图像与标准图像的参数差，若参数差大于设定阈值T_B，则待检测图像存在缺陷；反之，则待检测图像不存在缺陷，其中，参数差E_Bij的计算公式为：

B_ijT表示标准图像的平均灰度差，表示待检测图像的平均灰度差，T表示设定的阈值。

3.根据权利要求2所述的一种裂缝缺陷检测系统，其特征在于：所述子图像灰度差特征值模块包括：

图像拆分单元，用于将预处理后的图像等分成大小相等的多个子图像；

子图像拆分单元，用于将每个子图像沿宽度方向等分成像素个数相同的多个图像；

平移单元，用于将子图像拆分单元等分得到的每个图像分别沿着宽度方向和高度方向平移N-1次，其中，N为子图像拆分单元等分得到的图像个数；

有效子图像个数计算单元，用于根据平移操作的结果，计算有效的子图像个数，所述有效的子图像个数的计算公式为：

其中，N_sh代表沿预处理后的图像的高度方向上的子图像个数，N_sw代表沿预处理后的图像的宽度方向上的子图像个数，S表示形状为大小S×S的正方形子图像的边长，H为预处理后的图像的高度，W为预处理后的图像的宽度。

4.根据权利要求3所述的一种裂缝缺陷检测系统，其特征在于：所述子图像灰度差特征值模块还包括：

灰度值总和计算单元，用于根据计算的子图像个数，计算子图像的灰度值总和，所述灰度值总和的计算公式为：

k＝0,1,2,3…,N×N-1，

i＝0,1,2,3…,N_sh-1，

j＝0,1,2,3…,N_sw-1，

其中，A_ijk代表子图像(i,j)的第k个灰度值总和，(i,j)代表预处理后的图像中子图像的位置，f(x,y)代表预处理后的图像；

灰度差特征值计算单元，用于根据计算的灰度值总和，计算每个子图像的灰度差特征值，所述灰度差特征值的计算公式为：

Bi_j＝max(Ai_jk)-min(Ai_jk)，

其中，B_ij代表子图像(i,j)的灰度差特征值，max(A_ijk)代表A_ijk的最大值，min(A_ijk)代表A_ijk的最小值。

5.根据权利要求4所述的一种裂缝缺陷检测系统，其特征在于：所述彩色直方图特征模块包括：

区间划分单元，用于将单个通道中的0至255个像素强度区间平均划分成多个区间；

像素强度计算单元，用于计算区间划分单元划分后得到的每个区间的像素个数，其中，像素个数I_k的表达式为：

s为每个区间包含的像素强度，k表示第k个像素强度区间。