[发明专利]一种缺陷形状可视化算法

摘要

本发明涉及一种缺陷形状可视化算法，所述算法通过视频设备获取黑白数字图像，在图像上利用缺陷单片段进行处理和检测，缺陷单片段为图象某扫描行上连续黑象素构成的区结点，区结点内不含白像素，缺陷单片段内包括左端点和右端点，所述左端点和右端点分别位于缺陷单片段的两端，图象的检测方式是自上至下、自左至右进行的，缺陷单片段连续生成过程即是端点的搜索过程，在获取了端点后，即获得缺陷单片段，利用常用的B样条函数即可利用获取的端点分段拟合曲线，从而找到缺陷轮廓。本发明能快速获得缺陷的范围空间，获得较好的提取和识别效果。

主权项

一种缺陷形状可视化算法，其特征是，所述算法通过视频设备获取黑白数字图像，在图像上利用缺陷单片段进行处理和检测，缺陷单片段为图象某扫描行上连续黑象素构成的区结点，区结点内不含白像素，缺陷单片段内包括左端点和右端点，所述左端点和右端点分别位于缺陷单片段的两端，图象的检测方式是自上至下、自左至右进行的，缺陷单片段连续生成过程即是端点的搜索过程，在端点搜索过程中，用端点集合组成一个链表结构，用D表示第i行上某缺陷单片段，D(X_i¹，Y_i)和D(X_i²，Y_i)分别表示第i行缺陷单片段D的左端点和右端点坐标，X_i¹和X_i²分别表示第i行缺陷单片段D的左端点和右端点的横坐标，Y_i表示第i行缺陷单片段D左端点和右端点的纵坐标，N表示链表中某结点，用符号L_x1，l_y分别表示被检测的后继的左端点的横坐标和纵坐标，用符号L_x2，l_y分别表示被检测的后继的右端点的横坐标和纵坐标，δ₁和δ₂分别表示两个偏差阈值；若满足邻接条件Y_i＝L_y+1则结点的生成条件为满足以下条件之一：1)|X_i¹‑L_x1|＞δ₁2)|X_i²‑Lx₂|＞δ₂3)边界方向有变化对于链表结构中某N结点，若与正在检测的某缺陷单片段邻接，根据δ₁和δ₂等偏差阈值，判断是否满足邻接条件及结点的生成条件1或2，若符合条件，则生成新结点Node，否则，调用边界方向判别函数F(T，X_i¹，X_i²，Y_i))，函数内包括了两个边界方向变化状态码LeftEdgeMode和RightEdgeMode，边界方向判别函数F判断是否符合邻接条件及结点的生成条件3，若符合条件，则生成新结点；其中参数N表示链域中某结点指针；x1，x2，y分别表示某缺陷单片段的左边横坐标、右边横坐标及纵坐标。边界方向判别函数F功能为：即根据某缺陷单片段相对上一行缺陷单片段的边界走向，再结合链域中记录的边界方向变化状态码LeftEdgeMode和RightEdgeMode，即可判别边界方向是否发生了变化，若发生了变化，则激发扫描行计数器计数，当计数器累计达到预定的次数时，即可将已纪录的侯选端点转化为新的端点，在获取了端点后，即获得缺陷单片段，利用常用的B样条函数即可利用获取的端点分段拟合曲线，从而找到缺陷轮廓。