[发明专利]一种基于奇异值分解的人造板表面缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于奇异值分解的人造板表面缺陷检测方法，其特征是具体包括以下步骤：

S1：对线阵相机拍摄的人造板原始灰度图像I_orig中的每一个像素点的灰度值减去所在行灰度均值，得到消除行间差异的灰度图像I；所述消除行间差异的灰度图像I中各像素点的灰度值I(i，j)满足下式：

其中M，N分别为原始灰度图像I_orig的横纵坐标大小，I_orig(i，j)为原始灰度图像I_orig在(i，j)像素点处的灰度值；

S2：将步骤S1得到的消除行间差异的灰度图像I分割成横纵坐标大小为n图像块，并对每一个图像块进行奇异值分解，其分解形式为：

I_part＝UΣV^T，

其中I_part表示为所选图像块，U为所选图像块的左奇异矩阵，V^T为所选图像块的右奇异矩阵，∑为所选图像块的对角矩阵，其中∑有表示形式如下：

取所述对角阵∑中的第一个奇异值σ₁作为所选图像块I_part的特征值f；

S3：将步骤S2中的每一个图像块的特征值存入特征矩阵F，其分布形式如下表示：

其中，X＝INT(M/n)+1为原始灰度图像分割后，在纵向方向上的图像块个数；相应地，Y＝INT(N/n)+1是在横向方向上的图像块个数，INT(·)为取整运算，统计出特征矩阵F的方差S和均值G，得到特征矩阵F的分割阈值T，T满足：

T＝S+λG，其中λ取经验值3～5

S4：根据特征矩阵F的行列维数，建立一个潜在缺陷矩阵D；将特征矩阵F中的每一个元素值f_xy(x∈[1，X]，y∈[1，Y])与分割阈值T进行比较，如果元素值f_xy大于分割阈值T，那么将该元素所在位置(x，y)映射到潜在缺陷矩阵D的对应位置(x，y)上，并将潜在缺陷矩阵D对应位置(x，y)的元素值d_xy设为1，即认为该元素所在位置对应的原始图像块中含有潜在缺陷，否则设为0；

S5：对潜在缺陷矩阵D中每一个元素值d_xy为1的潜在缺陷块位置点进行孤立点判断，若与潜在缺陷块位置点相邻的所以位置点的元素值均为零，则判定该潜在缺陷块位置点为孤立点，并将其元素值修正为0，得到修正后的缺陷矩阵D’；

S6：统计修正后的缺陷矩阵D’中元素值为1的数量；如果数量为0，则判定当前待检测人造板表面不存在缺陷，即为合格人造板；否则判定当前待检测人造板表面存在缺陷，即为非合格人造板，同时将修正后的缺陷矩阵D’中元素值为1的每个位置点映射到原始灰度图像I_orig中所对应的图像块区域，并将对应的图像块区域标记为缺陷块，得到缺陷检测标定图像。